一、背景

    随着车辆数量的不断增加，对车辆的聚集地进行深入分析变得尤为重要。这有助于我们更好地了解车辆的分布情况、使用情况和流动趋势。传统的数据统计和分析方式主要依靠手动进行，工作量大且效率低下。为了解决这个问题，我们采用金桐可视化建模（桐果云）工具，通过经纬度转换算法实现车辆聚集地的可视化分析。

二、工具介绍

    金桐可视化建模（桐果云）工具是金桐0代码数据中台（桐果云）的核心组件。该工具改变了传统数据分析定制开发的模式，采用0代码数据建模技术，将数据分析下沉到一线，实现贴近业务、可持续的大数据应用。

三、建模需求

    我们需要通过经纬度转换算法将车辆的经纬度数据转换成地图坐标系，并利用筛选后的数据在地图上标点展示，实现对车辆聚集地的可视化分析。

四、建模思路/步骤

       第一步：筛选车辆速度数据

使用筛选算子，根据预设的速度条件，筛选出符合条件的车辆数据。

第二步：停车状态分析

使用停车分析算子，对筛选出的车辆数据进行停车状态分析，判断车辆是否处于停车状态。

第三步：筛选停车数据

再次使用筛选算子，从车辆数据中筛选出处于停车状态的数据。

第四步：计算停车时长

使用拓展字段功能，为筛选出的停车数据计算停车时长。

第五步：筛选长时间停车数据

最后，使用筛选算子，从停车数据中筛选出停车时长大于40分钟的数据。

五、模型总览

以上建模步骤可以通过金桐可视化建模（桐果云）工具中的可视化界面进行操作。每个步骤都有相应的算子供选择和使用，用户只需按照需求配置算子参数即可完成建模。

六、报告设计与制作

在完成建模后，我们可以使用金桐可视化建模（桐果云）工具的报告设计功能，制作图文报告。报告可以包含车辆聚集地的地图展示、数据分析结果等内容。用户可以根据需要自主设计报告样式和内容，并下载打印。

七、总结

金桐可视化建模（桐果云）工具在车辆聚集地分析中的应用，不仅提高了工作效率，还使得分析更加深入和准确。该工具使用简单，无需编码即可完全自主完成各项数据统计和报告设计。在长期应用中，可以积累经验和数据，为未来的分析提供参考和支持。