flickr地理标签数据怎么分析

❶ 数据分析方法

常见的分析方法有：分类分析，矩阵分析，漏团首斗分析，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（樱或梁地理位置、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，找到最能脊运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。

❷ 教你如何看懂旅游大数据

教你如何看懂旅游大数据_数据分析师考试

有时候，一句话、一张图片都会蕴含巨大的数字商机，但这是一门需要高度精准性的技术活儿，并非人人都看得懂大数据。

看懂游客行为

大家都在说大数据，携程近期投资专攻大数据研究的众荟信息技术有限公司（下称“众荟”）、阿里系的去啊旅行则与石基信息合作，而东呈酒店、如家酒店等也纷纷推出智能化管理。

每个旅游业者都会有自己的会员和消费数据记录，这些记录就是大数据的基础信息，然而在一堆数字和消费者行为面前究竟该如何分析处理并得出结论呢？

“首先要知道什么是大数据，大数据分为两大类，即结构化数据和非结构化数据，前者就是大家看到的一系列数字，后者则可能是一张图、一句话等并非直接体现为数字的信息。因此真正意义上的大数据分析不仅要做直接的数字分析，还要懂得建立数学模型，将非结构化数据转变为结构化数据并得出结论，这些并不简单。”众荟数据智能事业部总经理焦宇告诉记者。

焦宇给记者举了一个例子，现在很多游客会在OTA（在线旅游代理商）上比价和预订酒店，那么其搜索的关键词和浏览痕迹就会体现在OTA的记录里，如果客人浏览过这家酒店的页面却跳转了，并未下订单，则可以通过这个记录分析该客人不下单的原因，当这个客人通过价格、品牌、区域等关键词排序查找酒店信息后，其留下的浏览记录则可以统计出人们是对于价格敏感还是品牌敏感。

“经过研究，大部分人还是看重价格因素，由于价格的选择是有区间的，这就可以用浏览痕迹得出一个最让游客扮差接受的价格区间数字。只有11%的人在意品牌，说明同类酒店可替代性很强。如果以区域关键词搜索，则代表地理位置数据，若可以精准到具体方位，并将这一信息传达给该区域的酒店，则无疑提高了酒店的入住率还能根据消费者行为适当调整房价，当供大于求时下调房价，反之则提升房价。还有一个颇有意思的研究，即游客浏览记录中若有A酒店的竞争对手酒店，则可以推理这个客人对于A这一类酒店有需求，该客人就是A酒店应该关注的潜在客人。”焦宇指出，要将海量的浏览记录变成有效数据，还得依靠数学模型，模型分为收敛型和发散型，大数据通常要经过收敛型模型将非结构化数据转化成结构化数据并得出结论。

一位连锁酒店经营者告诉记者，这些涵盖了消费者较能接受的价格区间、品牌等信息的大数据可以让酒店对价格、定位和营销等做出策略性调整，以提升入住率，提高酒店整体收益管理。

神奇的语言分析

除了价格、品牌，语言文字也是一种非结构化喊芦数据，尤其是如今当客人预订酒店旅游产品时一定会先看一下点评，或者自己体验后也会留言评价，这些语言背后也大有大数据学问。

记者多方采访和观察后了解到，不少客人会对已经入住的酒店进行评估，这些点评中经常会出现对酒店环境、客房设施、餐饮和服务的评价，比如“房间很干净，但是送餐服务比较慢”、“前台的服务差评”、“洗浴感受不错”等。这需要用专业的语义分析进行精准细分化分析并转换成结构化数据反馈给酒店经营者。

在人工智能和计算语言学中，语义分析为知识推理和语言提供了方法，也是未来搜索引擎发展的方向。比如，输入“苹厅渗皮果”通过语义分析，能够知道用户想找的是手机而不是水果。

“首先我们会通过专业的语义分析去除一批虚假点评或无实质内容的点评，而将真正对酒店有实质内容的点评留下，并对于每一句话进行断句和多维度切割。举个简单的例子，比如‘这个酒店很干净，但是送餐服务比较慢’，经过我们的断句和多维度切割分析后可以知道客房清洁度不错，但送餐有问题，那么我们接下来就要把结论进行细化分类并反馈给各部门。这里的问题就是速度，有时还涉及口味或者服务态度等。有时一段话的分析是非常复杂的，其中还有纠错比例。”众荟市场部高级副总裁胡凡表示。

从事酒店业超过15年的李先生告诉记者，比起简单的“好”或“不好”，经过多维度语义分析后得出的结论可以反馈到酒店各个相关部门，并且细化到是哪个细节好，或哪个细节有问题需要改进，那么管理层开例会时就能明确知道接下来的工作方向，而经过改善服务态度、速度甚至装饰风格，其所在的酒店入住率提升了10%，且RevPAR（RevenuePerAvailableRoom，每间可供租出客房产生的平均实际营业收入）有约15%的增加。

据悉，一些科技信息公司对于语义分析的维度已经可以达到1000个。

跨界与图片信息怎么玩

有时候，对于旅游大数据的分析还涉及跨界合作。

“国外是跨领域研究的，结合了多领域，比如地理信息、IT、商学院、社会学等。我举个跟踪游客的例子，现在我们采用跨界合作的多方位社交媒体来跟踪游客行为。社交媒体上有很多游客留下的痕迹，比如flickr，flickr上的图片留下了照片的地理坐标、拍摄时间、评论信息等，这些都是非常可贵的旅游大数据。”长期在澳大利亚研究旅游大数据分析的学者程明明告诉记者，用地理坐标来追踪轨迹则需要懂地理学的专家来帮忙，而商业管理方面的专才则可以分析游客去哪儿、是什么时间去等具有商业价值的数据。

在多方跨界分析研究后，业者可以知道哪些景点受欢迎、哪些是新的景点、游客在几点左右在景点甚至每次停留多久等。掌握这些大数据信息分析结果后，相关的旅游业者可以有效做到分流，不会造成景点承载力过于饱和。同时，对比景点信息和游客属性，可以知道不同国家游客对景点有什么不同需求，比如亚洲人是否更喜欢文化景点，如果是，则当地旅游推广营销时就要更多推出人文景点。

记者在采访中获悉，目前中国不少景区也正在与相关大数据分析公司合作，希望通过分析来预测未来一段时间的客流量，尤其是旺季黄金周的客流量预计，能帮助景区控制进入人数，提高安全性和服务质量。

颇有意思的是，图片也属于大数据。

“比如一些大型旅游预订网站上有大量图片，对于图片，我们需要IT技术人员来帮忙进行机器人训练（machinelearning）帮助我们识别不同的图片。比如究竟是人物还是风景效果好，然后我们再通过数学模型和旅游局、旅行社宣传的图片进行对比，得出游客感兴趣的图片和旅游局、旅行社所宣传的是否一致。如果不一致，那么不一致在什么方面，并需要如何改进。”程明明说道。

据悉，另有一种脑电波测试方式，能测试出人们看到图片时眼球第一秒会注视的地方即最吸引点，以及人们对于被测试图片的喜好或厌恶程度等。业者通过这些分析可以决定是否在销售时更换样图，餐厅或景点的宣传图片究竟是有人好还是空景好，合适的样图能够促进销量。

“当然，要做好旅游大数据研究并不简单，其数学模型比较复杂，比如包含线性回归之类的。其实，大数据研究是一个数据不断整合和多学科交叉的过程，未来还有很多商机可以依靠大数据被挖掘出来。”程明明如是说。

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❸ 一般用哪些工具做大数据可视化分析

大数据正在走进人们的生活。虽然获取数据问题不大，但有很多人不知道如何得出结论，因为数据太多。常见的数据可视化工具，在这里推荐9个：
1、Datawrapper
Datawrapper是一个用于制作交互式图表的在线数据可视化工具。一旦您从CSV文件上传数据或直接将其粘贴到字段中，Datawrapper将生成一个条，线或任何其他相关的可视化文件。许多记者和新闻机构使用Datawrapper将实时图表嵌入到他们的文章中。这是非常容易使用和生产有效的图形。
2、Tableau Public
Tableau Public可能是最流行的可视化工具，它支持各种图表，图形，地图和其他图形。这是一个完全免费的工具，你用它制作的图表可以很容易地嵌入到任何网页中。他们有一个不错的画廊，显示通过Tableau创建的可视化效果。
虽然它提供的图表和图形比其他类似工具要好得多，但我并不喜欢使用它的免费版本，因为它附带了一个很大的页脚。如果不是像我这样大的关闭，那么你一定要试试看。或者如果你能负担得起，你可以去付费版本。
3、Smartbi
Smartbi作为成熟的大数据分析平台，具备可复用、 动静结合独特的展示效果，使得数据可视化灵活强大，动静皆宜，为广大用户提供了无限的应用能力和想象空间。
除了支持使用Excel作为报表设计器，完美兼容Excel的配置项。支持Excel所有内置图形、背景图、条件格式等设计复杂的仪表盘样式，同时支持完整ECharts 图形库，支持各种各样的图形，包含瀑布图、关系图、雷达图、油量图、热力图、树图等几十种动态交互的图形，借助于地理信息技术，还打造了地图分析功能。
4、Chart.js
非常适合小型项目。尽管只有六种图表类型，开源图书馆Chart.js是用于爱好和小型项目的完美数据可视化工具。使用HTML 5 canvas元素绘制图表，Chart.js创建响应式平面设计，并且正在迅速成为最流行的开源图表库之一。
5、Raw
Raw将自己定义为“电子表格和矢量图形之间的缺失链接”。它建立在D3.js之上，设计得非常好。它有这样一个直观的界面，你会觉得你之前使用过它。它是开源的，不需要任何注册。
它有一个21图表类型的库可供选择，所有的处理在浏览器中完成。所以你的数据是安全的。RAW是高度可定制和可扩展的，甚至可以接受新的自定义布局。
6、Infogram
Infogram使您可以在线创建图表和图表。它有一个有限的免费版本和两个付费选项，其中包括200+地图，私人共享和图标库等功能。
它配备了一个易于使用的界面，其基本图表设计良好。我不喜欢的一个功能是当您尝试将交互式图表嵌入到您的网页（免费版）时所获得的巨大徽标。如果他们能像DataWrapper使用的小文本那样更好。
7、Timeline JS
顾名思义，Timeline JS可以帮助您创建美丽的时间线而无需编写任何代码。它是一个免费的开源工具，被Time和Radiolab等一些最受欢迎的网站所使用。
这是一个非常容易遵循四步过程来创建您的时间表，这在这里解释。最好的部分？它可以从各种来源获取媒体，并内置对Twitter，Flickr，Google Maps，YouTube，Vimeo，Vine，Dailymotion，Wikipedia，SoundCloud和其他类似网站的支持。
8、Plotly
Plotly是一个基于Web的数据分析和绘图工具。它支持具有内置社交分享功能的图表类型的良好集合。可用的图表和图表类型具有专业的外观和感觉。创建图表只需要加载信息并自定义布局，坐标轴，注释和图例。如果你想要开始，你可以在这里找到一些灵感。
9、Visualize Free
Visualize Free是一个托管工具，允许您使用公开可用的数据集，或者上传您自己的数据集，并构建交互式可视化来演示数据。可视化远远超出简单的图表，而且服务是完全免费的，而开发工作需要Flash，输出可以通过HTML5完成。

❹ 地理信息语义分析与关系构建

地理信息除了在数据结构上存在异构，在语义上也存在异构。地理信息语义上的异构可以分为空间数据的异构和非空间数据的异构，以下分别对这两种语义异构进行阐述。

5.5.1.1 空春判逗间数据语义分析与空间关系构建

地理信息中空间数据的语义关系主要可分为以下三种。

(1)拓扑关系: 主要指地理对象间相离(DT)、相接(TO)、重叠(OV)、覆盖(CO)、包含(CT)、相等(EQ)、被覆盖(CB)、在内部(IN)八种关系。其中覆盖(CO)与被覆盖(CB)，包含(CT)与在内部(IN)为逆反关系。

(2)方位关系: 主要指一个地理实体相对于另一个地理实体的方向关系。众所周知的八个方位关系为: 北(N)、西北(NW)、西(W)、西南(SW)、南(S)、东南(SE)、东(E)、东北(NE)。以图形(像)中央的地理实体作为第一个起始位置来确定其他地理实体相对于此起始位置地理实体的方位关系; 然后以第一个起始位置为圆心，在周围找一个地理实体作为参照，依此类推，确定地理实体之间的相互位置关系。

如图 5.38 所示，首先选 A 作为第一个起始参照实体，建立其他地理实体与 A 地理实体的空间方位关系; 然后在地理实体(F、G、H)中再选择一个作为下一个参照实体，依顺时针方向选择 F 作为第二个参照实体，建立其他地理实体(除去已经建立方位关系的 A 实体)与 F 地理实体之间的空间方位关系，依此类推，用同样的方法建立地理实体之间的空间方位关系。

图 5.38 地理实体的参照关系

图 5.39 空间方位之间的推理关系

如上图 5.39 所示，在方位关系中，A 实体和 B 实体的空间方位存在以下关系。

若 B 位于 A 的北方向，则 A 位于 B 的南方向;

若 B 位于 A 的西北方向，则 A 位于 B 的东南方向;

若 B 位于 A 的西方向，则 A 位于 B 的东方向;

若 B 位于 A 的西南方向，则 A 位于 B 的东北方向;

若 B 位于 A 的南方向，则 A 位于 B 的北方向;

若 B 位于 A 的东南方向，则 A 位于 B 的西北方向;

若 B 位于 A 的东方向，则 A 位于 B 的西方向;

若 B 位于 A 的东北方向，则 A 位于 B 的西南方向。

以上方位关系在空间推理时会用到。用 OWL 建立其相互关系后，就可以用 Jena 推理出相互关系。

(3)距离关系: 通常人们用远、近、较远和较近等来形容两个地理实体之间的距离，但这样的形容不准确且容易引起歧义。对于距离关系，我们采用对象质心之间的标准欧氏距离。

针对上述空间数据的语义异构问题，提出用属性关系图(Attribute Relational Graph，ARG)，来描述地理实体及其空间关系信息。参照图 5.40 的图形和它的 ARG，ARG 的结点标有对象的标号。两个结点之间的边标有两个结点间的关系信息。结点 N1 与 N2 之间的边标有(N1，D，67，8.9，N2)，这表明 N1 与 N2 之间的拓扑关系为相离(Disjoint)，它们之间的角度为 67°(随下标递增顺序测量)，它们之间的距离为 8.9 个单位。

图 5.40 图形与其属性关系图 ARG 的映射过程

为每幅图形创建 ARG 之后，ARG 要映射到特征空间的一个多维点，特征空间中的点按照某种预先指定的顺序进行组织(以中央地理实体为第一个起始参照实体)。首先是第一个地理实体，其后是该地理实体与所有其他地理实体之间的关系; 然后是第二个地理实体以及第二个地理实体与随后所有地理实体间的关系，依此类推，直至建立完整的 ARG。在这个阶段，对象之间的方位角也转换为方位谓词。如图 5.40，N1 与 N2 之间的角度 67°就映射为西南方位(SW)。

5.5.1.2 非空间数据语义分析与关系构建

非空间数据中的语义异构，主要由于人们对同一或相同类的地理实体在表述概念上存在差异，如对于南京，有人称之为金陵，又有人称之为石头城; 而一些国家地理划分中的州在中国等同于省的概念。非空间数据中表示相等或相似的语义关系又称为同主体语义关冲毕系。非空间数据的语义异构一般分为以下两种: 异形同义词，既不同的词汇表达同一个含义，如南京，又可称为金陵或石头城; 同形异义词，即同一个词汇表达不同的含义。

其中同形异义词间的关系可扒卖以用 OWL 中的以下语义标签描述: differentFrom(个体不同)，两个个体可以显式声明为不同; allDifferent(全不同)和 distinctMembers(不同成员)，这两个词配合使用表示一定数量的个体两两不同。

异形同义词的关系可以用以下标签描述: equivalentClass(等价类)，两个类可以声明为等价，即使它们尽管名字不同，但拥有相同的实例，等价类可以用来创建同义类; sameAs(个体相同)，两个个体可以声明为相同，用它可以创建一系列指向同一个个体的不同名字。

对于一些属性关系可以用 equivalentProperty(等价属性)，inverseOf(逆反属性)，TransitiveProperty(传递属性)，SymmetricProperty(对称属性)，FunctionalProperty(函数属性)，inverseFunctionalProperty(反函数属性)等来描述。在建立非空间数据的语义关系时，本研究按照 ARG 中地理实体出现的顺序构建非空间数据语义关系，这样便于利用第

5.5.2 部分的算法自动生成应用本体实例。