Геочеки: инструмент геопространственного анализа
Публикации

Геочеки: инструмент геопространственного анализа

«Геочеки» — это сервис аналитики, входящий в состав Платформы внешней поставки данных (ВПД) ФНС России. Сервис визуализирует на карте России данные о покупках и расчётах, полученные от онлайн-кассовой техники (ККТ). В России зарегистрировано более 3,8 млн единиц ККТ, и каждая транзакция фиксируется с привязкой к месту совершения покупки.

Сервис строит тепловые карты распределения трат населения по территории, что позволяет:

  • Анализировать плотность коммерческой активности в конкретных районах
  • Выявлять «точки притяжения» — места с наибольшей концентрацией покупателей
  • Определять зоны с недостаточным развитием торговой инфраструктуры

Данные можно фильтровать по отраслям, что даёт возможность изучать специализацию территорий (где преобладают ежедневные услуги, а где — эксклюзивные) и моделировать размещение новых объектов с учётом конкурентной среды. Также в открытой части платформы доступна инфографика по налогу на профессиональный доход (режим «Самозанятые»), что дополняет картину экономической активности.

Публичный API-эндпоинт сервиса «Геочеки»: 

https://geochecki-vpd.nalog.gov.ru/api/Metrics/bounds?NorthEast={lat_max}&NorthEast={lon_max}&SouthWest={lat_min}&SouthWest={lon_min}&H3Resolution={уровень_гексагонов}

H3 — это гексагональная геопространственная индексация от Uber. Чем выше разрешение, тем мельче гексагоны. Для анализа городов обычно используют resolution=8 (~0.74 км²) или 9 (~0.10 км²). Координаты передаются в EPSG:3857

Пример запроса (Москва, центр)

GET https://geochecki-vpd.nalog.gov.ru/api/Metrics/bounds?NorthEast=4194415.04416543&NorthEast=7508609.934606909&SouthWest=4182347.5483265882&SouthWest=7506345.487644272&H3Resolution=8

API отдаёт данные в JSON формате, удобном для исследований городских центров и решения геомаркетинговых задач.

Для ГИС-специалистов сервис открывает возможности для объективной оценки территорий на основе фактических, а не декларируемых показателей. Это особенно ценно при отсутствии альтернативных источников массовых геопривязанных данных о потребительском поведении.