大數據如何分析地理位置

Ⅰ 大數據下為什麼要進行地圖可視化

地圖可視化是用來分析和展示與地理位置相關的數據，並以實際地圖的形式呈現，這種數據表達方式更為明確和直觀，讓人一目瞭然，方便大家挖掘深層信息，更好的輔助決策。其中，有行政地圖，熱力地圖，統計地圖，軌跡地圖，氣泡地圖等多種酷炫的形式。

1、行政地圖：BDP中一共有面積圖（圖1）和氣泡圖（圖2）兩種展現形式，如果你的數據涉及祖國的行政區域，需要把企業不同省份數據顯示在地圖上，那這種形式一定對你適用。 最重要的是，地圖有鑽取功能，可以點擊區域位置了解下層數據（例如：福建省—福州市—鼓樓區）。多層鑽取可以幫助你深入了解業務，有問題也能第一時間找到問題的淵源。

以上地圖圖表皆來自bdp個人版，除了地圖圖表，還支持更多幾十種數據圖表，拖拽即可選擇圖表類型。

Ⅱ 如何用Python進行大數據挖掘和分析

如何用Python進行大數據挖掘和分析？快速入門路徑圖
大數據無處不在。在時下這個年代，不管你喜歡與否，在運營一個成功的商業的過程中都有可能會遇到它。
什麼是 大數據 ？
大數據就像它看起來那樣——有大量的數據。單獨而言，你能從單一的數據獲取的洞見窮其有限。但是結合復雜數學模型以及強大計算能力的TB級數據，卻能創造出人類無法製造的洞見。大數據分析提供給商業的價值是無形的，並且每天都在超越人類的能力。
大數據分析的第一步就是要收集數據本身，也就是眾所周知的「數據挖掘」。大部分的企業處理著GB級的數據，這些數據有用戶數據、產品數據和地理位置數據。今天，我將會帶著大家一起探索如何用 Python 進行大數據挖掘和分析？
為什麼選擇Python?
Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。
現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
數據分析流程
一般可以按「數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化」這樣的步驟來實施一個數據分析項目。按照這個流程，每個部分需要掌握的細分知識點如下：
數據獲取：公開數據、Python爬蟲
外部數據的獲取方式主要有以下兩種。
第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數………
以及，如何用 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
數據存取：SQL語言
在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據。
SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數據
資料庫的增、刪、查、改
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系
數據預處理：Python（pandas）
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
對於數據預處理，學會 pandas （Python包）的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：數據訪問
缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理：重復值的判斷與刪除
異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數據
相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等
合並：符合各種邏輯關系的合並操作
分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping：快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統計圖，並得出具有指導意義的結果。
Python 數據分析
掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節參數優化模型
Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類。
然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。
你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。
總結
其實做數據挖掘不是夢，5步就能讓你成為一個Python爬蟲高手!

Ⅲ 簡述何為大數據分析，並簡單闡述大數據5v特性

大數據（big data），是指在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。

大數據5V特徵:

Volume(大體量):即可從數百TB到數十數百PB,並依據數據、整理、分析.

5Value(大價值):即大數據包含很多深度的價值,大數據分析挖掘和利用將帶來巨大的商業價值

Veracity(准確性)、甚至EB的規模:即處理的結果要保證一定的准確性.

Ⅳ 大數據能通過行動軌跡分析出是在朝陽區還是通州區居住嗎

①、可以的，大數據是可以通過了行程軌跡，初分析在朝陽區還能通過通州區的。
②、大數據不只是一項數據存儲技術，而是一系列和海量數據相關的抽取、集成、管理、分析、解釋技術，是一個龐大的框架系統。更進一步來說，大數據是一種全新的思維方式和商業模式。
③、大數據的定義:廣義的定義，有點哲學味道——大數據，是指物理世界到數字世界的映射和提煉。通過發現其中的數據特徵，從而做出提升效率的決策行為。狹義的定義，是技術工程師給的——大數據，是通過獲取、存儲、分析，從大容量數據中挖掘價值的一種全新的技術架構。
拓展資料:
①、人類社會數據產生的三個重要階段:第一個階段是在計算機發明之後。特別是資料庫的發明，大大降低了數據管理的復雜性。各行各業開始產生可以記錄在資料庫中的數據。此時，數據主要是結構化數據。第二階段是互聯網2.0時代。Internet 2.0最重要的標志是用戶生成內容。隨著互聯網和移動設備的普及，人們正在使用博客、Facebook和YouTube等社交網路來生成大量數據。第三階段是知覺系統階段。隨著物聯網的發展，各種感知層節點開始自動生成大量數據，例如世界各地的感測器和相機。
②、大數據技術:數據量大Vol的第一個特點是數據量大，包括採集量、存儲量和計算量都非常大。大數據測量的起始單位至少為P (1000t)、E(100萬T)或Z(10億T);第二個特點是物種和來源的多樣性。包括結構化、半結構化和非結構化數據，具體表現為網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，多類型數據對數據處理能力提出了更高的要求;低價值密度。第三個特徵是數據的價值密度相對較低，或者說它很珍貴。隨著互聯網和物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息量大，但價值密度低。如何結合業務邏輯，運用強大的機器演算法挖掘數據價值，是大數據時代需要解決的最重要的問題。速度快，老化率高。第四個特點是數據增長速度快，處理速度也快，及時性要求高。例如，搜索引擎要求用戶能夠查詢幾分鍾前的新聞，個性化推薦演算法要求盡可能多的實時推薦。這是大數據與傳統數據挖掘的區別。

Ⅳ 大數據是什麼

作者：李麗
鏈接：https://www.hu.com/question/23896161/answer/28624675
來源：知乎
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"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數據"首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
"大數據"是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。從數據的類別上看，"大數據"指的是無法使用傳統流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶採用非傳統處理方法的數據集。
亞馬遜網路服務（AWS）、大數據科學家JohnRauser提到一個簡單的定義：大數據就是任何超過了一台計算機處理能力的龐大數據量。
研發小組對大數據的定義："大數據是最大的宣傳技術、是最時髦的技術，當這種現象出現時，定義就變得很混亂。" Kelly說："大數據是可能不包含所有的信息，但我覺得大部分是正確的。對大數據的一部分認知在於，它是如此之大，分析它需要多個工作負載，這是AWS的定義。當你的技術達到極限時，也就是數據的極限"。 大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。
二、大數據分析
從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？
1、可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了
2、數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3、預測性分析能力
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4、數據質量和數據管理
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
三、大數據技術
1、數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
2、數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。
3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。
4、數據處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
6、數據挖掘：分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or
association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text,
Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。
8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。
四、大數據特點
要理解大數據這一概念，首先要從"大"入手，"大"是指數據規模，大數據一般指在10TB(1TB=1024GB)規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別，其基本特徵可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。
1、
數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
2、
數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
3、
價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
4、
處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。
大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術。解決大數據問題的核心是大數據技術。目前所說的"大數據"不僅指數據本身的規模，也包括採集數據的工具、平台和數據分析系統。大數據研發目的是發展大數據技術並將其應用到相關領域，通過解決巨量數據處理問題促進其突破性發展。因此，大數據時代帶來的挑戰不僅體現在如何處理巨量數據從中獲取有價值的信息，也體現在如何加強大數據技術研發，搶占時代發展的前沿。
五、大數據處理
大數據處理之一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
大數據處理之三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理
六、大數據應用與案例分析
大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於網路，本文僅作引用，並在此基礎上作簡單的梳理和分類。
大數據應用案例之：醫療行業
[1] Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。
[2] 在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。
[3] 它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。
大數據應用案例之：能源行業
[1] 智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。

[2] 維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。
大數據應用案例之：通信行業
[1] XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。
[2] 電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。
[3] 中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。
[4] NTT docomo把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。

Ⅵ 「大數據」, 揭示空間秘密

「大數據」, 揭示空間秘密
出門在外，一時間找不到方向和目的地了怎麼辦？馬上查看手機里的電子地圖!或許，你會這樣應對。不過，你是否知道，這些與「地點」有關的信息從何而來？
2013年2月，國務院印發通知，決定從2013年到2015年開展第一次全國地理國情普查工作。杭州市的相關工作隨即展開，並於近日完成了首批水、農用地、人工化區域、城市建設區、綠地率、綠化覆蓋率等自然地理和教育、環衛、醫療、文體等公共設施的信息數據採集和生產，並計劃以白皮書的形式發布。
業內人士稱，這些地理國情數據一旦得到充分應用，其功能絕不僅限於對地點的定位。未來，它還將在優化城市布局、開啟智慧生活、防災減災、城市精細化管理等方面發揮重大作用，連「淘寶」一類的商業大數據也要相形見絀。
它，究竟是怎樣的大數據？
洞悉，身邊的地理元素
剛搬到杭州和睦新村27幢居住的市民張小姐，要到位於大兜路歷史街區的一家餐廳參加聚會。由於不熟悉路況，她通過手機里的「網路地圖」獲得了駕車推薦路線，一路按圖索驥，順利抵達約定地點。
與此同時，在杭州市測繪與地理信息局(規劃局)內，任何一位工作人員只要登錄 「杭州市地理市情平台」，同樣的起點與終點之間，出現的是一張與網路地圖十分相似的空間平面圖。仔細比對便能發現二者的差異：前者在地理元素的呈現上相對簡明，而後者更為精細，內容也更豐富。
「任何一種商業地圖的底圖，都來自於地理空間框架數據。」 杭州市測繪與地理信息局有關負責人說道。這是一個將全杭州市的地形圖數據以及由道路、建築、水域、綠化、空地等五層信息組成的影像數據經分層、整理後得到的龐大資料庫。全球導航衛星定位、航空航天遙感等現代空間信息及測繪技術的運用，保證了它的高度准確性與權威性。
而在對外公開以前，它將依據測繪法規進行一系列脫密處理，在剔除那些必須保密的地理要素的同時，保留人們生產、生活、娛樂所需的其他地理信息，隨後才能被加工製作成人們在日常生活中所見到的各類普通地圖。
即便如此，這個看起來十分高大上的資料庫，也不過是整個地理國情普查工作的基礎。
據介紹，此次普查涵蓋自然、人文、經濟等多項地理元素，需要在各相關職能部門的共同參與下完成。其中，自然地理包括地形地貌、植被覆蓋、水域、荒漠與裸露地等的類別、位置、范圍、面積等，人文地理包括交通網路、鎮村(街道)以及學校、醫院、體育、文化等設施分布，經濟地理則包括商店、企業的類型和分布等。
聯合國有關文獻資料表明，人類活動獲得的信息80%與地理位置有關。隨著杭州首批地理國情信息數據採集工作的完成，我們的日常生活及其賴以存在的空間，也正在被這個日益壯大的地理大數據所揭曉。比如，對於某個社區的醫療設施來說，離你最近的衛生站在哪裡，它具有哪些科室，能為居民提供何種醫療服務，也能從該地理空間框架數據中快速找到答案。
優化，城市的空間布局
如今，淘寶賣家們熱衷根據網站上公布的淘寶指數向特定人群推銷商品，而對於一部分餐飲投資者來說，選擇在哪個地段開出新的餐館，往往是在參考了智能餐飲系統顯示的外賣送餐密集點後所做出的選擇。
普查地理大數據的目的亦是如此。據了解，這些海量數據最終都將被整合到「杭州市地理市情平台」上，依託成熟的地理空間框架數據，為全市相關工作提供更具針對性的地理信息服務。
規劃部門的工作人員首先感受到它的「能耐」：「時常聽到家長抱怨，某小區周邊的小學數量太少，孩子上學很不容易。實際情況是不是這樣？可以藉助大數據來進行分析、判斷。」
在工作人員的操作下，記者看到了一張該小區所在街道的7到12歲小學適齡人口與學校狀況分布圖。其中的人口信息源於第6次全國人口普查結果，深淺不一的綠色代表該年齡段人口在不同區塊的分布密度，白色圓點代表街道現有的小學數量，各小學所輻射的半徑則以1000米和500米為界，分為淺紅和深紅兩種圓型區塊。
「哪裡的小學最集中，哪裡最分散，它們的數量和布局是否與人口密度與服務范圍相適應，答案一目瞭然。」規劃部門工作人員說，在該小區所在的位置上，500米范圍內建有1所小學，1000米內還有2所，基本可以滿足周邊適齡人口的入學要求。而在其他一些圓點分布明顯較少的地塊，還要新增幾所小學、建在何處更為適宜，大數據也會提供一個相對客觀的視角。
工作人員介紹說，隨著許多大城市的新增用地日漸緊缺，如何對現有的存量空間進行優化、並在此基礎上進行精細化管理，已成為他們十分關注的問題，地理大數據的運用在此時便顯得尤為重要。
不僅如此，更多的單位與個人開始分享地理大數據的成果。據了解，杭州市測繪與地理信息局已經與市治水辦、房管局、城投集團、電力局等部門對接，將地理國情普查形成的成果及時應用於他們所對應的工作之中。
展望，全方位智慧生活
如果有一天，你在行走中收到了這樣一條手機簡訊，提示前方500米處有重大火情，並為你提供了最合適的出行線路選擇。請不要詫異，這將是地理大數據在得到充分運用後，為智慧化城市管理所帶來的突破。
收到消息的將不只你一人。智能樓宇中的安保人員可以根據火情方位的報警系統提示，調出監控畫面，採取應急措施去關閉相應的防火卷簾;消防部門據此評估出能最快到達起火地點的消防支隊，並迅速安排出警;交管部門也循聲而來，幫助疏散該地點周邊的道路交通……而在這一系列應急防災機制的背後，是一套名為「CIM(City Information Modeling)」的「杭州城市全程信息模型」。
「這是一個集時間、信息、三維空間在內的五維集成數據模型，它既是地理大數據運用的理想模式，也是我們對於智慧城市的一種展望。」杭州市測繪與地理信息局有關負責人說。除了智慧管理城市、應急防災以外，它還能准確模擬建築內的每一處空間，並記錄其相關信息，比如面積、功能等空間屬性，以及出租情況、合同、裝修、報表等資產信息;也可運用於城市地下管線的建設與管理。對於需要多部門綜合協調的大型工程，它提供的大數據平台還能協助進行宏觀分析，制定出更為直觀、全面、周詳的方案。
如何將展望變為現實？「使用統一的地理空間數據、打破信息壁壘，加強數據流通與應用是關鍵。」這位負責人告訴記者。
據介紹，隨著地理空間框架數據的建立和地理國情普查工作的開展，各職能部門已經基於地理空間框架數據建立了各自的業務應用系統，把相關數據輸入到統一的地理信息平台之中。然而，這些數據的更新並不及時，往往是有關信息已出現變動，但在相應的空間地圖中並沒有被同時更正，導致圖示與現狀信息不對稱。
另一方面，大型企業的商業終端數據，如手機定位數據、淘寶消費數據與地理空間框架數據的結合，都能變成令人意想不到的信息，為各行各業提供服務和決策支持。
這位負責人表示，他們正在積極探索、拓寬地理信息的獲取渠道，嘗試與高德地圖、阿里巴巴、省市移動公司等移動終端大數據產生部門對接，根據政府決策、部門管理以及經濟社會的發展需求，定製專題數據應用課題，形成更多的應用範例。

Ⅶ 如何利用大數據可視化技術，在地圖上做銷售分析

在數據可視化中，經常會涉及到地理坐標、區域和地名與數據關聯的情形，我們可以通過數據地圖來分析和展示與地理位置相關的數據，以圖示化的展現形式來呈現信息，使得這種數據表達方式更為明確和直觀，讓人一目瞭然，方便我們挖掘深層信息，更好的輔助決策，為企業帶來更大的價值。億信提供的酷屏功能支持內置地圖組件以及自定義組件的功能，可根據不同業務場景實現各種復雜數據地圖展現方式，不僅可實現世界地圖，中國省份地圖以及自定義地區的地圖各區域銷售額等指標直觀展現；同時也支持GIS數據地圖（包括熱力圖、海點圖、氣泡圖等），同時可在地圖上顯示柱狀圖、餅圖、條形圖等，讓數據地圖看起來更加高大上；在酷屏中地圖上任何復雜展現形式均可以通過自定義方式實現；酷屏同時提供了高度靈活的鑽取方式，讓用戶可以通過點擊數據地圖區域或坐標點，聯動頁面其他統計圖、查看區域相關數據或者更細粒度數據。

Ⅷ 如何進行大數據分析請說的詳細一些

大數據不僅僅意味著數據大，最重要的是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的、深入的、有價值的信息。下面介紹大數據分析的五個基本方面——
預測性分析能力：數據挖掘可以讓分析員更好地理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
數據質量和數據管理：通過標准化的流程和工具對數據進行處理，可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
可視化分析：不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求，可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
語義引擎：由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析、提取、分析數據，語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
數據挖掘演算法：可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的，集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值，這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
據我所知多瑞科輿情數據分析站大數據分析還可以。針對單個網站上的海量數據，無遺漏搜集整理歸檔，並且支持各種圖文分析報告；針對微博或網站或微信，活動用戶投票和活動用戶評論互動信息整理歸檔，統計分析精準預測製造新數據；針對某個論壇版塊數據精準採集，數據歸類，出分析報告，准確定位最新市場動態；針對某個網站監測用戶的操作愛好，評定最受歡迎功能；針對部分網站，做實時數據抽取，預警支持關注信息的最新擴散情況；針對全網數據支持定向採集，設置關鍵詞搜集數據，也可以劃分區域或指定網站搜集數據針對電商網站實時監測評論，歸類成文檔，支持出報告。
大數據會影響整個社會的發展，主要看是想要利用數據做什麼了

Ⅸ 如何做好數據分析

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

Ⅹ 大數據怎麼分析你到過哪裡

智能手機內部的各類應用軟體能夠暴露您的行蹤，例如大家經常使用的導航軟體、計步、外賣、快遞類軟體等等，大數據通過這些數據分析行程。

互聯網的IP地址可分為兩大類，一類是公網地址、一類是私網地址，只有公網地址能夠在互聯網上流轉，私網地址只是為了彌補公網地址不足的補救方式。

大數據發展：

大數據於2012、2013年達到其宣傳高潮，2014年後概念體系逐漸成形，對其認知亦趨於理性。大數據相關技術、產品、應用和標准不斷發展，逐漸形成了包括數據資源與API、開源平台與工具、數據基礎設施、數據分析、數據應用等板塊構成的大數據生態系統，並持續發展和不斷完善，其發展熱點呈現了從技術向應用、再向治理的逐漸遷移。