（2）系统提供每小时指定地块的人数统计，可以任意选择历史上的某一天
进行人数的对比分析。
（3）系统提供指定地块指定时间段内的每日人数统计，提供工作日平均值、
双休日平均值和历史最高值的对比。
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（4）提供每天和每小时的互联网用户指定搜索关键字的统计，以便进行大
人流的超前研判和预警。
1.2 基站定位问题
2015年顾村樱花节客流监控系统采用OIDD基站定位方法统计园内人数，与园区实际客流人数相比，存在较大误差。现对原因进行分析：
1.2.1 顾村樱花节客流监控系统的定位数据基础
每2分钟的顾村相关22个OIDD基站数据，主要用于准实时的计算：
? 当前基站的人数
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? 对应区域的人数 ? 区域的人数变化 ? 区域的告警级别 ? 人群的流向分析
每天OIDD全量数据，主要用于非实时计算： ? 基站的历史人数峰值、平均值 ? 区域的峰值、平均值 ? 人群的来源地和去向地定位
? 人群活动类型分析：常住、工作、途经、游园 ? 人群的大范围轨迹跟踪
1.2.2 顾村樱花节应用的区域人数计算方法
1. 根据客户的监控区域要求，结合电信基站位置，进行地块的划分。 2. 根据基站的信号覆盖范围（可能需要实地监测）和地块的面积，大致估算基站用户中属于该地块的比例。前提假设是基站内人群平均分布，需要实地考察，以便了解实际的人员集中地点，从而调整比例值。
3. 根据工作日和双休日/节假日、开园时间和闭园时间的人流集中情况，进一步区分不同时段的比例值。
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4. 在当前基站用户中，进一步剔除常住人口（每晚居住）、途经人口（停留小于半小时）、工作人口（工作日稳定出现）。
5. 按照电信手机市场占有率18%，以及游园人群中使用手机的人占比90%进行估算，将地块内的电信用户数*6，得到地块的全部人数。
1.2.3 OIDD基站定位的局限性
（1）单点定位问题：OIDD只能做到单点定位，只能知道用户在一个几百米-
几公里的圆形区域内。因此一个地块内人群的实际分布难以计算。结合扇区信息，可以判定用户在圆形的某个1/3区域。但OIDD的基站扇区的朝向和倾角信息当时获取不到。
（2）OIDD数据稀疏问题：OIDD主要是用户通话、短信行为等触发的信令记
录，当用户不发生此类动作时，OIDD中就没有记录。理论上每半小时会有一次心跳记录，但实际传送给大数据平台的OIDD数据中并没有包含心跳数据。
以下为OIDD数据稀疏的样例：
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