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Kings Cross Seasonal Demand Intelligence é um projeto experimental de análise urbana focado em detectar e explicar a volatilidade da demanda em distritos de alto fluxo de pedestres, usando Kings Cross e Coal Drops Yard em Londres como área de validação. Ele ingere apenas sinais públicos e explicáveis — clima, status de transporte da TfL, eventos locais do Eventbrite, densidade e proximidade de locais do Google Places e contexto de hora do dia/sazonal — e os funde em um sinal de movimentação em nível de distrito comparado com linhas de base sazonais. O sistema classifica desvios usando uma taxonomia fixa de anomalias que cobre anomalias de demanda (unexpected_peak, suppressed_demand, prolonged_peak, volatile_demand), anomalias de tempo (shifted_peak, missing_peak) e anomalias de incompatibilidade de sinal (transport_demand_mismatch, weather_demand_mismatch, event_demand_mismatch). Cada anomalia inclui gravidade, confiança baseada na concordância dos sinais, persistência, uma explicação legível por humanos e fatores contribuintes. As saídas incluem arquivos JSON para um painel, previsão de curto prazo, histórico de demanda, anomalias classificadas, observações brutas e insights sazonais agregados. O projeto está atualmente em uma fase pausada de coleta de dados do final de dezembro de 2025 até meados de janeiro de 2026, com a lógica de modelo e anomalia congelada para capturar sinais sazonais limpos sem alterações de código que possam confundir os resultados. O projeto evita explicitamente dados pessoais, dados de pagamento, rastreamento de dispositivos e dados privados de locais. Ele é posicionado para gestores de propriedades e ativos, operadores urbanos, equipes de place-making, parceiros de PropTech e consultores que analisam risco de demanda sazonal ou impulsionada por eventos, com uma arquitetura projetada para replicação em distritos e cidades.