大数据如何分析地理位置

Ⅰ 大数据下为什么要进行地图可视化

地图可视化是用来分析和展示与地理位置相关的数据，并以实际地图的形式呈现，这种数据表达方式更为明确和直观，让人一目了然，方便大家挖掘深层信息，更好的辅助决策。其中，有行政地图，热力地图，统计地图，轨迹地图，气泡地图等多种酷炫的形式。

1、行政地图：BDP中一共有面积图（图1）和气泡图（图2）两种展现形式，如果你的数据涉及祖国的行政区域，需要把企业不同省份数据显示在地图上，那这种形式一定对你适用。 最重要的是，地图有钻取功能，可以点击区域位置了解下层数据（例如：福建省—福州市—鼓楼区）。多层钻取可以帮助你深入了解业务，有问题也能第一时间找到问题的渊源。

以上地图图表皆来自bdp个人版，除了地图图表，还支持更多几十种数据图表，拖拽即可选择图表类型。

Ⅱ 如何用Python进行大数据挖掘和分析

如何用Python进行大数据挖掘和分析？快速入门路径图
大数据无处不在。在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。
什么是 大数据 ？
大数据就像它看起来那样——有大量的数据。单独而言，你能从单一的数据获取的洞见穷其有限。但是结合复杂数学模型以及强大计算能力的TB级数据，却能创造出人类无法制造的洞见。大数据分析提供给商业的价值是无形的，并且每天都在超越人类的能力。
大数据分析的第一步就是要收集数据本身，也就是众所周知的“数据挖掘”。大部分的企业处理着GB级的数据，这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据。今天，我将会带着大家一起探索如何用 Python 进行大数据挖掘和分析？
为什么选择Python?
Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。
现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。
数据分析流程
一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下：
数据获取：公开数据、Python爬虫
外部数据的获取方式主要有以下两种。
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………
以及，如何用 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
数据存取：SQL语言
在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据
数据库的增、删、查、改
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显着性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。
Python 数据分析
掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。
然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。
你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。
总结
其实做数据挖掘不是梦，5步就能让你成为一个Python爬虫高手!

Ⅲ 简述何为大数据分析，并简单阐述大数据5v特性

大数据（big data），是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

大数据5V特征:

Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB,并依据数据、整理、分析.

5Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值

Veracity(准确性)、甚至EB的规模:即处理的结果要保证一定的准确性.

Ⅳ 大数据能通过行动轨迹分析出是在朝阳区还是通州区居住吗

①、可以的，大数据是可以通过了行程轨迹，初分析在朝阳区还能通过通州区的。
②、大数据不只是一项数据存储技术，而是一系列和海量数据相关的抽取、集成、管理、分析、解释技术，是一个庞大的框架系统。更进一步来说，大数据是一种全新的思维方式和商业模式。
③、大数据的定义:广义的定义，有点哲学味道——大数据，是指物理世界到数字世界的映射和提炼。通过发现其中的数据特征，从而做出提升效率的决策行为。狭义的定义，是技术工程师给的——大数据，是通过获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。
拓展资料:
①、人类社会数据产生的三个重要阶段:第一个阶段是在计算机发明之后。特别是数据库的发明，大大降低了数据管理的复杂性。各行各业开始产生可以记录在数据库中的数据。此时，数据主要是结构化数据。第二阶段是互联网2.0时代。Internet 2.0最重要的标志是用户生成内容。随着互联网和移动设备的普及，人们正在使用博客、Facebook和YouTube等社交网络来生成大量数据。第三阶段是知觉系统阶段。随着物联网的发展，各种感知层节点开始自动生成大量数据，例如世界各地的传感器和相机。
②、大数据技术:数据量大Vol的第一个特点是数据量大，包括采集量、存储量和计算量都非常大。大数据测量的起始单位至少为P (1000t)、E(100万T)或Z(10亿T);第二个特点是物种和来源的多样性。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，多类型数据对数据处理能力提出了更高的要求;低价值密度。第三个特征是数据的价值密度相对较低，或者说它很珍贵。随着互联网和物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息量大，但价值密度低。如何结合业务逻辑，运用强大的机器算法挖掘数据价值，是大数据时代需要解决的最重要的问题。速度快，老化率高。第四个特点是数据增长速度快，处理速度也快，及时性要求高。例如，搜索引擎要求用户能够查询几分钟前的新闻，个性化推荐算法要求尽可能多的实时推荐。这是大数据与传统数据挖掘的区别。

Ⅳ 大数据是什么

作者：李丽
链接：https://www.hu.com/question/23896161/answer/28624675
来源：知乎
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"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。
研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。 大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二、大数据分析
从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
1、可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析能力
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
三、大数据技术
1、数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
2、数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
5、统计分析：假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
6、数据挖掘：分类
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or
association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text,
Web ,图形图像，视频，音频等)
7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
四、大数据特点
要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
1、
数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
2、
数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
3、
价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
4、
处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。
五、大数据处理
大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理
六、大数据应用与案例分析
大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，在此申明，以下案例均来源于网络，本文仅作引用，并在此基础上作简单的梳理和分类。
大数据应用案例之：医疗行业
[1] Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
[2] 在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
[3] 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
大数据应用案例之：能源行业
[1] 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

[2] 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
大数据应用案例之：通信行业
[1] XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。
[2] 电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。
[3] 中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。
[4] NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。

Ⅵ “大数据”, 揭示空间秘密

“大数据”, 揭示空间秘密
出门在外，一时间找不到方向和目的地了怎么办？马上查看手机里的电子地图!或许，你会这样应对。不过，你是否知道，这些与“地点”有关的信息从何而来？
2013年2月，国务院印发通知，决定从2013年到2015年开展第一次全国地理国情普查工作。杭州市的相关工作随即展开，并于近日完成了首批水、农用地、人工化区域、城市建设区、绿地率、绿化覆盖率等自然地理和教育、环卫、医疗、文体等公共设施的信息数据采集和生产，并计划以白皮书的形式发布。
业内人士称，这些地理国情数据一旦得到充分应用，其功能绝不仅限于对地点的定位。未来，它还将在优化城市布局、开启智慧生活、防灾减灾、城市精细化管理等方面发挥重大作用，连“淘宝”一类的商业大数据也要相形见绌。
它，究竟是怎样的大数据？
洞悉，身边的地理元素
刚搬到杭州和睦新村27幢居住的市民张小姐，要到位于大兜路历史街区的一家餐厅参加聚会。由于不熟悉路况，她通过手机里的“网络地图”获得了驾车推荐路线，一路按图索骥，顺利抵达约定地点。
与此同时，在杭州市测绘与地理信息局(规划局)内，任何一位工作人员只要登录 “杭州市地理市情平台”，同样的起点与终点之间，出现的是一张与网络地图十分相似的空间平面图。仔细比对便能发现二者的差异：前者在地理元素的呈现上相对简明，而后者更为精细，内容也更丰富。
“任何一种商业地图的底图，都来自于地理空间框架数据。” 杭州市测绘与地理信息局有关负责人说道。这是一个将全杭州市的地形图数据以及由道路、建筑、水域、绿化、空地等五层信息组成的影像数据经分层、整理后得到的庞大数据库。全球导航卫星定位、航空航天遥感等现代空间信息及测绘技术的运用，保证了它的高度准确性与权威性。
而在对外公开以前，它将依据测绘法规进行一系列脱密处理，在剔除那些必须保密的地理要素的同时，保留人们生产、生活、娱乐所需的其他地理信息，随后才能被加工制作成人们在日常生活中所见到的各类普通地图。
即便如此，这个看起来十分高大上的数据库，也不过是整个地理国情普查工作的基础。
据介绍，此次普查涵盖自然、人文、经济等多项地理元素，需要在各相关职能部门的共同参与下完成。其中，自然地理包括地形地貌、植被覆盖、水域、荒漠与裸露地等的类别、位置、范围、面积等，人文地理包括交通网络、镇村(街道)以及学校、医院、体育、文化等设施分布，经济地理则包括商店、企业的类型和分布等。
联合国有关文献资料表明，人类活动获得的信息80%与地理位置有关。随着杭州首批地理国情信息数据采集工作的完成，我们的日常生活及其赖以存在的空间，也正在被这个日益壮大的地理大数据所揭晓。比如，对于某个社区的医疗设施来说，离你最近的卫生站在哪里，它具有哪些科室，能为居民提供何种医疗服务，也能从该地理空间框架数据中快速找到答案。
优化，城市的空间布局
如今，淘宝卖家们热衷根据网站上公布的淘宝指数向特定人群推销商品，而对于一部分餐饮投资者来说，选择在哪个地段开出新的餐馆，往往是在参考了智能餐饮系统显示的外卖送餐密集点后所做出的选择。
普查地理大数据的目的亦是如此。据了解，这些海量数据最终都将被整合到“杭州市地理市情平台”上，依托成熟的地理空间框架数据，为全市相关工作提供更具针对性的地理信息服务。
规划部门的工作人员首先感受到它的“能耐”：“时常听到家长抱怨，某小区周边的小学数量太少，孩子上学很不容易。实际情况是不是这样？可以借助大数据来进行分析、判断。”
在工作人员的操作下，记者看到了一张该小区所在街道的7到12岁小学适龄人口与学校状况分布图。其中的人口信息源于第6次全国人口普查结果，深浅不一的绿色代表该年龄段人口在不同区块的分布密度，白色圆点代表街道现有的小学数量，各小学所辐射的半径则以1000米和500米为界，分为浅红和深红两种圆型区块。
“哪里的小学最集中，哪里最分散，它们的数量和布局是否与人口密度与服务范围相适应，答案一目了然。”规划部门工作人员说，在该小区所在的位置上，500米范围内建有1所小学，1000米内还有2所，基本可以满足周边适龄人口的入学要求。而在其他一些圆点分布明显较少的地块，还要新增几所小学、建在何处更为适宜，大数据也会提供一个相对客观的视角。
工作人员介绍说，随着许多大城市的新增用地日渐紧缺，如何对现有的存量空间进行优化、并在此基础上进行精细化管理，已成为他们十分关注的问题，地理大数据的运用在此时便显得尤为重要。
不仅如此，更多的单位与个人开始分享地理大数据的成果。据了解，杭州市测绘与地理信息局已经与市治水办、房管局、城投集团、电力局等部门对接，将地理国情普查形成的成果及时应用于他们所对应的工作之中。
展望，全方位智慧生活
如果有一天，你在行走中收到了这样一条手机短信，提示前方500米处有重大火情，并为你提供了最合适的出行线路选择。请不要诧异，这将是地理大数据在得到充分运用后，为智慧化城市管理所带来的突破。
收到消息的将不只你一人。智能楼宇中的安保人员可以根据火情方位的报警系统提示，调出监控画面，采取应急措施去关闭相应的防火卷帘;消防部门据此评估出能最快到达起火地点的消防支队，并迅速安排出警;交管部门也循声而来，帮助疏散该地点周边的道路交通……而在这一系列应急防灾机制的背后，是一套名为“CIM(City Information Modeling)”的“杭州城市全程信息模型”。
“这是一个集时间、信息、三维空间在内的五维集成数据模型，它既是地理大数据运用的理想模式，也是我们对于智慧城市的一种展望。”杭州市测绘与地理信息局有关负责人说。除了智慧管理城市、应急防灾以外，它还能准确模拟建筑内的每一处空间，并记录其相关信息，比如面积、功能等空间属性，以及出租情况、合同、装修、报表等资产信息;也可运用于城市地下管线的建设与管理。对于需要多部门综合协调的大型工程，它提供的大数据平台还能协助进行宏观分析，制定出更为直观、全面、周详的方案。
如何将展望变为现实？“使用统一的地理空间数据、打破信息壁垒，加强数据流通与应用是关键。”这位负责人告诉记者。
据介绍，随着地理空间框架数据的建立和地理国情普查工作的开展，各职能部门已经基于地理空间框架数据建立了各自的业务应用系统，把相关数据输入到统一的地理信息平台之中。然而，这些数据的更新并不及时，往往是有关信息已出现变动，但在相应的空间地图中并没有被同时更正，导致图示与现状信息不对称。
另一方面，大型企业的商业终端数据，如手机定位数据、淘宝消费数据与地理空间框架数据的结合，都能变成令人意想不到的信息，为各行各业提供服务和决策支持。
这位负责人表示，他们正在积极探索、拓宽地理信息的获取渠道，尝试与高德地图、阿里巴巴、省市移动公司等移动终端大数据产生部门对接，根据政府决策、部门管理以及经济社会的发展需求，定制专题数据应用课题，形成更多的应用范例。

Ⅶ 如何利用大数据可视化技术，在地图上做销售分析

在数据可视化中，经常会涉及到地理坐标、区域和地名与数据关联的情形，我们可以通过数据地图来分析和展示与地理位置相关的数据，以图示化的展现形式来呈现信息，使得这种数据表达方式更为明确和直观，让人一目了然，方便我们挖掘深层信息，更好的辅助决策，为企业带来更大的价值。亿信提供的酷屏功能支持内置地图组件以及自定义组件的功能，可根据不同业务场景实现各种复杂数据地图展现方式，不仅可实现世界地图，中国省份地图以及自定义地区的地图各区域销售额等指标直观展现；同时也支持GIS数据地图（包括热力图、海点图、气泡图等），同时可在地图上显示柱状图、饼图、条形图等，让数据地图看起来更加高大上；在酷屏中地图上任何复杂展现形式均可以通过自定义方式实现；酷屏同时提供了高度灵活的钻取方式，让用户可以通过点击数据地图区域或坐标点，联动页面其他统计图、查看区域相关数据或者更细粒度数据。

Ⅷ 如何进行大数据分析请说的详细一些

大数据不仅仅意味着数据大，最重要的是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。下面介绍大数据分析的五个基本方面——
预测性分析能力：数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
数据质量和数据管理：通过标准化的流程和工具对数据进行处理，可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
可视化分析：不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求，可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
语义引擎：由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析、提取、分析数据，语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
数据挖掘算法：可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的，集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值，这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
据我所知多瑞科舆情数据分析站大数据分析还可以。针对单个网站上的海量数据，无遗漏搜集整理归档，并且支持各种图文分析报告；针对微博或网站或微信，活动用户投票和活动用户评论互动信息整理归档，统计分析精准预测制造新数据；针对某个论坛版块数据精准采集，数据归类，出分析报告，准确定位最新市场动态；针对某个网站监测用户的操作爱好，评定最受欢迎功能；针对部分网站，做实时数据抽取，预警支持关注信息的最新扩散情况；针对全网数据支持定向采集，设置关键词搜集数据，也可以划分区域或指定网站搜集数据针对电商网站实时监测评论，归类成文档，支持出报告。
大数据会影响整个社会的发展，主要看是想要利用数据做什么了

Ⅸ 如何做好数据分析

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

Ⅹ 大数据怎么分析你到过哪里

智能手机内部的各类应用软件能够暴露您的行踪，例如大家经常使用的导航软件、计步、外卖、快递类软件等等，大数据通过这些数据分析行程。

互联网的IP地址可分为两大类，一类是公网地址、一类是私网地址，只有公网地址能够在互联网上流转，私网地址只是为了弥补公网地址不足的补救方式。

大数据发展：

大数据于2012、2013年达到其宣传高潮，2014年后概念体系逐渐成形，对其认知亦趋于理性。大数据相关技术、产品、应用和标准不断发展，逐渐形成了包括数据资源与API、开源平台与工具、数据基础设施、数据分析、数据应用等板块构成的大数据生态系统，并持续发展和不断完善，其发展热点呈现了从技术向应用、再向治理的逐渐迁移。