Сегодня я применю свою модель к геоданным города Краснодара. Теплый южный город, мечта многих живущих севернее. Умопомрачительные прогулки по пешеходной улице Красная, кругом зелень и солнышко! Город для аналитики выбран по совету из комментария на Хабре. В прошлой публикации "Где бы вы точно не жили и не остановились даже на время, если бы знали и выбирали на основе фактов" читатели здорово помогли с новыми идеями в коментариях для настройки модели, которая отговаривает меня жить в определенных местах.  Модель получилась достаточно прозрачная для ее чтения и проверки: не использует ChatGPT/Llama 2 и прочие новомодные штуки, и даже без old-school дифур. Она просто считает расстояние по прямой в метрах от жилого здания до тех мест в окрестности, рядом с которыми я не хотел бы постоянно находиться.  Исходные данные я загружал с сайта Geofabric. Как их загрузить в для анализа И дальше работаем с PostGIS базой про которую рассказывал раньше в серии публикаций. Так как выгрузка включает весь Южный федеральный округ, то нужно выделить только нужную часть данных: Их с помощью функции h3_polygon_to_cells(geom,8) можно превратить в геоиндексы. Что будет быстрее и удобнее в запросах к данным... Как я сказал, спасибо всем кто прокоментировал! Учел замечания @sshikov @novoselov@avacha@SnakeSolid@kasiopeiи дополнил запрос:  Напомню, что модель изначально является моим личным мнением о том где жить не комфортно. Добавив немного отсебятины с вертолетной площадкой, цистерной ГСМ и дымовой трубой, просматривая результаты запросов и сверяясь с данными карты. Подумаю еще как это лучше параметризовать, чтобы удобнее было указывать предпочтения. Кому-то и религиозные сооружения мешают жить судя по комментариям, а мне хватает чтобы рядом не звонили в колокол после полуночи и не будили на молитву до утра. И конечно добавил еще субъективщины и уменьшил допустимое расстояние на 50м. Получилось что негативный фактор для жизни учитывается теперь от 150м, что не так пессимистично, как в прошлой статье. Сделал это глядя на данные и понимая что из доступных сведений все равно не понять реальную интенсивность фактора запаха/звука итп, а жить в городе где-то надо. Далеко от дискомфорта не убежать! Посчитаем теперь новую статистику   Если взять обратное от негатива, то что получится? Мне кажется "неплохо", но нельзя быть уверенным что отлично. Так вот с этим "неплохо" визуально в центре Краснодара лучше чем с "неплохо" в Москве в пределах МКАД:   Я считаю что рядом с квартирой, ближе чем в 150м не хотел бы видеть, нюхать и слышать влияющее на: качество воздуха: Станция перевалки мусора, Свалка, Террикон, Коровник, Свинарник, Жидкий навоз, Очистка сточных вод, Дымовая труба, Крематорий уровень шума: Стройка, Железнодорожные пути, Взлётно-посадочная полоса, Вертолётная площадка. Автомобильные дороги регионального значения, дороги с более чем 2мя полосами движения, Автомобильные дороги федерального значения, Стадион настроения из песен Егора Летова: Промышленные площади, Подстанции, Генератор, ТЭЦ, Карьер скорбь: Кладбище, Морг, Место для проведения похоронной церемонии  опасность: Контейнер, содержащий жидкости или сжатые газы, Магазин пиротехники, Опасность, Территория подвержена стихийным бедствиям, Район или дорога, подверженная затоплению комары: Заболоченые участки Визуализирую места на карте где бы я не стал жить в Краснодаре: Отмечу, что я не знаю какое качество и полнота данных на OpenStreetMap для Краснодара. Был в этом городе много раз, но самостоятельно без друзей по городу не разгуливал.  Выгрузил данные в geojson, можете просмотреть их по ссылке. И вам доступна детальная выгрузка какие же факторы попали в каждую ячейку, с сылкой на OSM. Интересно было бы услышать мнения тех кто живет или часто бывает в Краснодаре. Может есть какое-либо не учтенное в данных индустриальное "Око Саурона" или какие-либо не комфортные места в городе, что не указаны в выгрузке. Достаточно много домов в черте города дальше 150м от негативных факторов, сравнивая с данными той же модели в столице. В следующей публикации пройдемся шестигранниками агрегации по жилью у побережья. UPD: Судя по коментариям в статье и отзывам друзей в Краснодаре на OpenStreetMap не размечены данные о реальном состоянии города необходимые для оценки по этой модели. Проблема с полнотой и правильностью исходных данных на OSM. java / open source