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6对应区域处于一条小吃街中部，东西跨度偏长且可见性较差，建议此处增加节点广场，减少游逛疲劳感的同时增加节点可见性。 接下来会用人流行为预测验证可达性及可见性中发现的问题，同样可以看到人会倾向在呈现黄色的广场等集散点活动，过长的动线影响了人的游逛体验。而1的入口同样由于封闭性影响了游客的到达性。
通过数据得出的可达性分析图
动线优化案例B可达性与店铺通过性概率预测
基于可达性、店铺通过性概率的动线优化——北京某商业综合体项目 该项目为高层商业综合体项目，项目西北、东北和南侧各有一个入口，整体内部动线相对比较简单，呈现一字型格局。
以该项目首层平面为例，红色图框部分虽然靠近西侧主入口，但是显示可达性较弱(红色表示可达性强，蓝色弱)。 原因主要是东侧设置尽端式通高中庭，无形中增加了消费者的步行及心理距离。因此建议东侧通廊调整空间形式，强化接口处与主动线的联系。
我们把商业体动线全部提取出来，得到像鱼骨一样的示意图
店铺通过性概率分析
由左图可知红色箭头部位，店铺通过性概率较大，可布置零售、轻餐饮等随机性消费较高的业态。 店铺通过性概率较低的区域，建议增加与其他区域联系，同时在视线等方面提升其可通过性。
总的来说，空间数据化的思维方式，可以将规划建筑的问题及早暴露，同时也为存量型商业改造的精细化运营带来新的思路。
在一切运营朝向精细化无限趋近的今天，商业设计也必然是精细化的设计，顾客走过的每一条动线、目之所及的每一段场景，都应该有科学的工具来进行预测和分析。
新技术为我们创造了审视商业空间的新角度，也开发了新思路。空间数据的存在也在不停提醒着我们，数据本身并不产生价值，它的价值发挥更需要专业商业人的解读与分析。
数据技术结合专业洞见，是空间数据化思维方式的核心所在，也是存量时代数字化转型的本质需求。
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