基于获取的客流数据，俊竹大数据采用机器学习方法影响项目区域/城市线/分布特征列表中不同等级/数量/业务水平/营业年的购物中心的客流。分析关联公司作为购物中心的关键因素。获得具有较高参考价值的市场条件，优化运营管理和品牌扩展可以为决策提供有效依据。
通过分析购物中心的客流来分析业务决策的数据基础，并帮助经理/企业计算通过柜台的客流。商家分析客户流数据相对困难。有必要从多个角度分析每个点，以掌握准确的客流，计划业务布局，产品等，并增加利润。
俊竹客流统计的原理是通过内置在终端中的两个高清摄像镜头（也称为双目摄像机）收集人群视频信号，前端综合客流统计终端分析并计数人数。基于嵌入式摄像机镜头收集视频，然后对两个摄像机的视频图像进行视差计算，以在视频中形成人的3D图像。分析人体的形状和身高作为目标，并通过设置面积和方向来计算经过的人数。
随着信息技术的飞速发展和进步，对购物中心客流的监控逐渐准确。准确的客流数据使购物中心运营商能够根据他们传达的数字信息清楚地了解客流变化的总体规律，并且他们还可以通过购物中心的客流预测潜在的市场空间和潜在的消费者需求。就当前的商业竞争而言，客流已成为现实。一个非常重要的运营统计。
