Найти жилье для покупки и аренды — непростая задача. Многие факторы становятся неожиданностью после оплаты и подписания договора, когда вы переезжаете на новое место. И сколько бы вы ни платили риелтору, это не гарантирует, что он будет защищать в первую очередь ваши интересы. Попробуем взять в руки пульт управления жизнью и самостоятельно проанализировать, где в Берлине и окрестностях жить вам точно не захочется. Основная ценность этой публикации в новой визуализации. Теперь интерактивная карта доступна в браузере и работает на смартфонах! В основе аналитики — моя субъективная модель, которая отговаривает меня жить в определенных местах. Главный её фильтр — расстояние по прямой от жилья на котором учитываются негативные факторы. Но, даже не смотря на это упрощение результаты работы модели даже на неполных исходных данных лучше, чем полное неведение об окрестностях жилья или только позитивная информация о районе. Набор факторов хоть и субъективный, но при возможности не жить рядом, думаю многие решат так же. Рядом с жильем, 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 индустриальное настроение: Промышленные площади, Подстанции, Генератор, ТЭЦ, Карьер опасность: Контейнер, содержащий жидкости или сжатые газы, Магазин пиротехники, Опасность, Территория подвержена стихийным бедствиям, Район или дорога, подверженная затоплению комары: Заболоченые участки Группировка данных по этим факторам основана на иерархической системе индексации Uber H3 с масштабом ячеек 10. Ячейки раскрашивались по следующим правилам: Если все жилые дома в ячейке подвержены воздействию отрицательных факторов, то ячейка окрашивается в красный цвет. Если жилые дома в ячейке не подвержены воздействию отрицательных факторов, то ячейка окрашивается в зеленый цвет. Если в ячейке присутствуют как здания без отрицательных факторов, так и  постройки с влиянием негативных факторов, тогда ячейка будет окрашена в оранжевый цвет. В случае если вас интересуют только результаты аналитики, вы можете зайти на GitHub Pages и посмотреть карту Берлина в своем веб‑браузере. Возможно прийдется подождать загрузки 80Мб GeoJSON - в первый раз это не быстрый процесс. Использовал  openstreetmap_h3 для обработки исходных данных OpenStreetMap: openstreetmap_h3 создает таблицы с геоданными OSM, секционированными по индексам H3 и может упростить запросы SQL с помощью geometry_global_view. PSQL подключится к базе данных PostGIS только после успешного импорта данных OSM: Давайте создадим геоиндексы для ускорения SQL-запросов и после этого активируем расширение H3: Данные для карты я подготовил и выгрузил с помощью следующих запросов: Разделил загружаемый файл размером 80 Мб на 4 части (как обходной путь ограничения размера файла GitHub), загрузил эти данные в репозиторий github и использовал виджет MapLibre для визуализации этих данных: Окончательная визуализация доступна в виде статического веб‑сайта на GitHub Pages по адресу: https://igor-suhorukov.github.io/index_berlin.html. Напомню, что ячейки раскрашивались по следующим правилам: Если все жилые дома в ячейке подвержены воздействию отрицательных факторов, то ячейка окрашивается в красный цвет. Если жилые дома в ячейке не подвержены воздействию отрицательных факторов, то ячейка окрашивается в зеленый цвет. Если в ячейке присутствуют как здания без отрицательных факторов, так и постройки с влиянием негативных факторов, тогда ячейка окрашена в оранжевый цвет. Можно щелкнуть на ячейку и посмотреть группы факторов, влияющие на жилые дома внутри выбранной области. Эта модель и подход просты на первый взгляд, но за ними стоят многие месяцы работы как над openstreetmap_h3, так и недели отладки SQL здесь, с сообществом на Хабре. Спасибо всем кто помог! В то же время результат этой работы будет полезен при выборе безопасного и комфортного жилья в Берлине. Остерегайтесь "красных" зон, изучайте факторы которые влияют на комфорт жилья!  java / open source