
大數(shù)據(jù)到底有何用?看百度專家如何說
在硬件不掙錢服務(wù)掙錢的思想影響下,企業(yè)尤其是創(chuàng)業(yè)企業(yè)越來越重視大數(shù)據(jù),企圖最后利用大數(shù)據(jù)掙錢,然而,大數(shù)據(jù)是一個高高在上的存在,大多企業(yè)所做的,僅僅只是收集數(shù)據(jù)而以,至于后續(xù)怎么運用?其實至今還沒有一個明確的可復(fù)制模式。近日,百度資深數(shù)據(jù)專家吳海山分享了百度LBS大數(shù)據(jù)的運用,或許能夠?qū)Υ蠹矣兴鶈l(fā)。
以下內(nèi)容根據(jù)吳海山演講有所更改,未改變原意。
百度大數(shù)據(jù)從何而來
百度研究院分為大數(shù)據(jù)實驗室、深度學(xué)習(xí)實驗室和美國硅谷的人工智能實驗室。大數(shù)據(jù)實驗室,主要利用百度各個行業(yè)的數(shù)據(jù)分析用戶的畫像,為用戶提供解決方案。
百度作為國內(nèi)最大的搜索引擎公司,旗下產(chǎn)品眾多,為其提供了大量數(shù)據(jù):
1、每天的移動地圖搜索請求上億
2、百度移動互聯(lián)網(wǎng)的搜索比重越來越高,如今每天有近30億次移動互聯(lián)網(wǎng)搜索
3、依靠百度地圖等相關(guān)應(yīng)用,百度每天可獲得接近6億用戶超過250億次的定位需求
4、累計有定位軌跡的用戶,安卓16億,IOS1.2億
據(jù)稱借助GPS、基站、Wi-Fi和傳感器信息,百度地圖的整體定位精度為50m,其中GPS定位精度達(dá)10m,WIFI與基站定位的精度為27m。
以上為2015年除夕,不加任何地圖元素,僅僅依靠百度地圖的定位數(shù)據(jù)所展現(xiàn)的上海外灘結(jié)果,路的形狀完全被數(shù)據(jù)刻劃出來,這也從另一方面體現(xiàn)了百度定位數(shù)據(jù)的巨大。
分析用戶畫像
大數(shù)據(jù)的重要作用就是,根據(jù)這些數(shù)據(jù)結(jié)合網(wǎng)絡(luò)上的搜索數(shù)據(jù),可以對用戶做非常詳細(xì)的畫像:
比如說在家裝領(lǐng)域,根據(jù)這些數(shù)據(jù),可以知道用戶最近有沒有裝修的需求。同時還可以發(fā)現(xiàn)其中一些有意思的特征:男性居多,可能有比較強(qiáng)的購買力,女性僅占24%。而30到39歲人群是家裝需求的主要人群,他們的購買能力最強(qiáng),其次是29歲以下的結(jié)婚人群等。
這些用戶直接關(guān)注哪些信息呢?對百度的搜索詞進(jìn)行文本分析,用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的方法可以發(fā)現(xiàn)大部分人很關(guān)心裝修效果,這是現(xiàn)在很多年輕人比較關(guān)心的點,接下來是客廳、戶型、背景、面積大小。
大數(shù)據(jù)還可以了解個人需求
大數(shù)據(jù)可以了解每個人不同的需求,下圖是五一當(dāng)天北京游客的分布,一類是安卓手機(jī)用戶,還有一類是蘋果手機(jī)游客,這些游客的分布,呈現(xiàn)了非常有意思的差異。其中蘋果手機(jī)用戶主要的游玩地點是王府井等地,而安卓手機(jī)用戶則是天安門等。同樣的,外地人與本地人的差異也有造成了同樣的規(guī)律,外地人主要游玩天安門等名勝。
因此,通過了解用戶的居住地以及使用手機(jī)型號等大數(shù)據(jù)信息,是可以在一定程度上預(yù)測用戶需求的,甚至還可以預(yù)測用戶的行為軌跡。比如下圖中藍(lán)色的線代表用戶線下的行為,根據(jù)這些用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法建模,可以預(yù)測用戶下一步做什么,即紅線。
大數(shù)據(jù)選址
現(xiàn)在包括齊家網(wǎng)在內(nèi)的眾多企業(yè)都在做線下O2O的體驗店,應(yīng)該放在什么位置,在什么地方開體驗店能更吸引潛在客戶?
這個圖反映的是用戶去星巴克與海底撈的差異。星巴克用戶周一到周五去的頻率比較高,去海底撈周末頻率比較高。包括大家在每一天的時間,對于像星巴克,大家下午三四點去的概率最高,去海底撈大家下午六點到九點去的頻率比較高。對于地點的需求也不一樣,用戶寧可走遠(yuǎn)一點去選一個更合適的海底撈,而對于星巴克,他們更愿意選擇近的地方。
為此,根據(jù)用戶定位搜索,其實也可以為商家做選址的方案。
現(xiàn)在若想選一個新的位置,應(yīng)該選在什么地方呢?首先看一下最近有需求的用戶分布在什么地方,上圖中黑色代表現(xiàn)有線下的體驗店,把現(xiàn)有的線下體驗店,比如說每一個體驗店能夠滿足周邊一兩公里用戶的需求,我把滿足需求去掉,之后可以發(fā)現(xiàn)還有哪些地方人有很強(qiáng)的需求,但是他在周邊找不到體驗店,在這個地方開體驗店成功的概率是比較高的。
另外一個應(yīng)用,百度數(shù)據(jù)還可以反應(yīng)空間上經(jīng)濟(jì)形態(tài)的分布。來看全國iPhone6的分布,通過做了分析,可以看見省級的GDP和省iPhone6的分布是高度相關(guān)的,比較不相關(guān)的地方是北京、上海、深圳,我們發(fā)現(xiàn)這幾個地方用戶的行為更加復(fù)雜,用戶的消費和其他地方的差異可能更大一些。 這對企業(yè)拓展市場有一定的指導(dǎo)意義。
房產(chǎn)空置率分析
我們還可以用百度遷徙數(shù)據(jù)來看中國城市的發(fā)展,比如說可以看到周邊城市群的發(fā)展。
通過百度數(shù)據(jù)也可以看中國住宅區(qū)的空置率到底是什么樣的,中國有很多城市叫所謂的鬼城。但到底哪些區(qū)域的樓盤空置率比較高,哪些地方的樓盤空置率沒有那么高。
通過定位數(shù)據(jù)分析用戶的工作地、居住地,再分析用戶居住樓盤的信息,根據(jù)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)和百度結(jié)果看這個樓盤,知道這個樓盤的容積率、建筑時間,根據(jù)這樣一個結(jié)果可以檢測出來全國范圍內(nèi)地產(chǎn)行業(yè)的住宅空置率。
我們發(fā)現(xiàn)像三亞、威海,這些地方不應(yīng)該是鬼城,他們在節(jié)假日的時候人口峰值漲的很高,但這是典型的季節(jié)性的旅游城市,它和美國的邁阿密和新澤西是一樣的。這些城市的房地產(chǎn)行業(yè)并沒有想象的那么嚴(yán)重。
另外,之前被媒體報道比較多的河南鄭州新區(qū)。根據(jù)數(shù)據(jù)我們發(fā)現(xiàn),這個地方的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)在已經(jīng)好轉(zhuǎn)很多了,越來越多的年輕人搬到鄭州新區(qū)去住,這個已經(jīng)是復(fù)蘇非常好的城市,這個地方的地產(chǎn)行業(yè)已經(jīng)比較景氣。
地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展,更重要的指標(biāo)是應(yīng)該是凈增人口的變化。如果這個城市的樓盤比較多,但是人口還是在下降,那這便是比較危險的信號。如果說這個城市雖然有一定的存量樓盤,但是這個城市整體人口是上升的,我們認(rèn)為這個城市在地產(chǎn)、家裝家居方面還有很大的空間。
智慧城市管理
另外,通過百度數(shù)據(jù)來做智慧城市的管理也是比較可行的。
上圖是通過百度大數(shù)據(jù)做的研究,基于上海外灘的踩踏事件,事后根據(jù)百度的數(shù)據(jù)做的研究,可以發(fā)現(xiàn)百度地圖數(shù)據(jù)可以很好的預(yù)測將來人口流動的趨勢。根據(jù)這樣的結(jié)果可以提供一些方案,幫助政府能夠做人群的實時監(jiān)控和預(yù)警方案。人群流量數(shù)據(jù)與地點搜索數(shù)據(jù)高度相關(guān),其背后的因果關(guān)系在于:人們先搜索地點,進(jìn)行規(guī)劃,然后到達(dá)。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10