按照月、天、小時，以網格為空間粒度統計分析，以3D柱圖、蜂窩圖、3D樓塊等形式展現區域的人口數量及人口屬性。

分析城市人口出行情況，查看區域工作人口居住地分布、居住人口工作地分布，及人口出行距離、出行時間、出行時長等信息。

分析13個城市群內各城市間的人口遷徙及各城市內部各區縣間的人口遷徙，并結合人口出行路徑分析各區域主干道人流量。

按照用戶標簽屬性查詢或自定義空間區域查詢目標用戶分布情況，并通過儀表盤展現選擇目標區域人口屬性特征。

集成AI選址模型，按照綜合指數、人口指數、消費指數、干擾指數、跟隨指數、交通指數等要素和指標來進行選址。

對指定區域進行實時人流量分析，實時分析區域人數、人口熱力圖，若人流量超過閾值，系統觸發預警，協助警方做好人流疏導。

城市畫像是包含經濟、民生、信用、資源環境和人口等覆蓋城市治理各個方面的面向城市決策者的政府智能輔助決策系統。

平臺基于聯通歷史和實時手機信令分析數據，并融合第三方多源數據，形成了以手機信令數據為基礎的全域人口大數據云平臺。

平臺針對當今城市發展遇到的人口、交通和安全等問題，提供了完整的解決方案，為城市治理提供決策依據和輔助工具。

平臺基于GIS技術，依據不同數據的特征，利用可視化手段，開發了先進的3D時空大數據可視化系統，方便感知和洞察大數據背后的城市規律。

中關村地鐵站2000m*2000m區域全量人群特征研究：搜索中關村或直接在地圖上點擊中關村位置立方柱，系統進行人物畫像分析。從結果儀表盤可以觀察到，該區域主要人群年齡在20-29,30-39歲區間，也就是90后和80后為主力人群；人群駐留時長大于9小時的人群比重很大，說明人群和該區域的粘性比較強；從上網習慣上來看，社交類、手機視頻、網上購物類人群比較多；高端移動終端占比相比其他區域要高；職住比為1.41，說明該地的工作屬性較強。結論：該地區人群主要為80后、90后人群，工作特征比較突出，人群消費能力和活力比較高的區域。

通州梨園地鐵站2000m*2000m居住人群特征研究：搜索梨園地鐵站或直接在地圖上點擊梨園地鐵站位置立方柱，系統進行通勤OD分析。從系統分析結果界面可以看到，該地居住人群的工作地主要分布在八通線和一號線進城方向，最多區域是在國貿附近最多；通勤距離成本主要為10-20km；上班通勤高峰在6:30--8:40區間；通勤時間成本主要為0.5小時和1.0小時。結論：該地區居住人群和北京城區間有明顯的通勤特征，通勤距離成本主要為10-20km；上班通勤高峰在6:30--8:40區間；通勤時間成本主要為0.5小時和1.0小時。