全景户外大数据

㈠ 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。

㈡ 大数据在未来有什么样的发展趋势_大数据的未来发展前景

大数据的未来发展趋势主要有以下几点：趋势一：数据资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓乱樱宽的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一起助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会哗陆丛面临悉孙数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。

数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。

大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

㈢ 互联网＋到大数据＋旅游业能在社交网络突围

互联网＋到大数据＋旅游业能在社交网络突围

今年流行“互联网＋”概念，其实我认为“大数据＋”才是我们需要重视的思维，无论是企业还是消费者。大数据与广告结合，产生更加精准的程序化广告；与商超结合，带来消费效率的提升和更多的利润；与电影结合，能够拍出更好更叫座的片子。而当大数据遇见旅游，不仅能够让人们更好进行出行决策，还能促进旅游目的地或企业进行更好的营销决策。

做大数据是有门槛的，从数据的生产、存储、挖掘到价值利用都有不同产业各方的参与。大数据，首先数据要足够大才行，然后才是将原始数据进行加工、存储、挖掘进而产生价值。许多公司想把整个链条打通，真正做到的却极少。最近社科院发布了微博旅游白皮书，其中有三个关于大数据的重要结论，对旅游行业可能有重要的参考价值。作为大数据金矿的社交网络，能帮助旅游行业在“互联网+”时代突围？

结论一：旅游行业已经进入大数据时代

传统旅行社的弊端在于无法对旅游人群有精准的画像，一锤子买卖较多。在线旅游网站则积累了用户大量旅游交易数据和浏览数据，但对于背后的心里动机及社会学分析却是欠缺的。在社交时代，微博凭借海量的用户生产内容，形成大数据，将旅游行为进行前置，并对整个旅游行业产生深远影响。在自由行用户成为主流的今天，用户旅游行为与本人身份属性关联更直接，旅游相关行为在微博上的呈现更多、更实时，产生的数据更丰富、更真实。

白皮书指出，在线旅游和旅游O2O的发展，推动中国旅游业进入“旅游大数据”时代。大数据不但可以应用于旅游消费者和市场研究，同时也是旅游业开展精准营销传播的重要基础和手段。作为国内最大的旅游内容聚合和分享平台，微博成为旅游大数据来源的“金矿”。数据显示，微博上24%的用户喜欢在微博上分享旅游内容，28%的用户会在微博上搜索旅游目的地信息，81%的旅游者会在出游前查找攻略并受口碑影响。

微博也通过鼓励旅游达人在微博分享优质内容，以生产出更多优质的旅游线上数字内容。今年6月微博与阿里旅行联合举办#你不知道的旅行#活动，获得超过2万人次高质量长微博生产者参加，阅读量超过12.67亿。2015年“带着微博去旅行”上线仅两个月，旅游达人发布旅行攻略就达到9000多篇，其中阅读量超过10万以上的就有158篇。而连续多年举办的#带着微博去旅行#，活动举办第一年就吸引了7000万人次参与，2014年参与人次接近1亿。今年活动开展以来，用户发布的旅行照片、旅行视频、旅行攻略是去年同期的近3倍。微博庞大的旅游数据为整个旅游行业发展及旅游决策依据奠定坚实的基础。

结论二：微博大数据已经贯穿旅游产业链

微博上旅游用户的规模庞大，这是微博大数据能够连接旅游产业链的前提。白皮书显示，监测期内提及旅游相关话题的微博用户达到7708万人，占同期微博活跃用户的43.8%。用户在微博提及旅游话题的总次数为9.77亿次，搜索次数为9928.3万次，提及旅游并签到的总次数为1695.5万次。年轻用户是微博旅游用户的主流，82.7%的旅游用户年龄在15岁至30岁之间。此外，通过对微博用户旅游搜索的关键词分析，可以挖掘出用户关注度最高的景点。

大数据只有流转起来才有价值。在旅游兴趣用户规模庞大的基础上，微博通过引导PGC用户提供攻略和游记，以及旅游目的地和相关企业开展微博营销，正是在推动数据的流转。各大旅游目的地也开始充分意识到微博营销重要性，纷纷开始建立和运营官方微博账号阵地。截止今年7月，微博上旅游行业账号达到58888个，同比增长24.3%。主要旅游目的地官方微博1689个，其中包括58个省级旅游局官方账号、820个市县旅游局官方账号，国内184个5A景区和521个普通景区拥有官方账号，全球共200个国家、地区旅游局及景区景点开通了微博。白皮书还公布了国内各地区和海外旅游社交资产排名。

用户行为数据及旅游目的地、旅游机构社交数据就像一张旅游全景图，让产业链各方信息对称，看到自身的需求与供给的匹配，更加高效作出决策。微博触发的这种“连接”使大数据的应用更便捷、效果更直接。微博已融入旅游产业中的各个环节，成为唯一一个连接旅游爱好者、旅游达人、旅游目的地、旅游产业链的平台。

结论三：微博大数据与旅游市场呈现明显正相关

“大数据的核心就是预测。”维克托？迈尔？舍恩伯格在《大数据时代》中直接了当指出。微博上的大数据并不只是告诉你“现在是什么”，而是通过分析与判断、机器学习能力告诉你“未来有多大几率是什么情况”。而在旅游行业，微博的这种大数据愈加有用。

从白皮书透露出的信息看，微博大数据的实用性已经得到验证。微博上旅游相关内容的热度，与旅游市场的热度呈现明显正相关。以搜索为例，用户在微博搜索旅游相关信息的高峰，基本上与暑期、五一和十一出游高峰重合。在市场层面，北京市旅游发展委员会数据显示，去年冬季为旅游淡季，相应的同期北京旅游微博提及量也随之下降。从今年4月开始每月旅客接待量提升，也伴随着微博提及量的提升。

笔者认为，微博大数据的价值的应用还有很大发展空间。比如，根据网友搜索、目的地讨论等数据，以及从时间纬度上的数据，可以对目的地旅游营销及旅游出行安排产生较为准确的预期。这种前置的预期将对目的地旅游营销资源配比、旅游人群出游计划等产生深刻的影响，并推动旅游市场管理的预见性。比如十一前通过对微博上用户数据的分析，预判热点景区，为游客出行提供参考，景区也有所准备，以防临时爆堵的尴尬局面。

除旅游行业外，微博也在电影、音乐、综艺方面正在尝试“大数据＋”，用户在平台上产生的社交数据为娱乐业提供大量信息决策依据。当社交数据成为产业入口的前置，各行各业的变革即开始到来。在各垂直领域纷纷以“单点突破”为图腾的时候，需要看到的是，大的平台正在以“大数据”为壁垒，以高屋建瓴之势重新配置产业经济。

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㈣ 城市交通大数据可视化解决方案

作者 | 网络大数据

如今，城市交通拥堵状况日益严重。虽说智能交通布局在不断地完善，但交通管理仍旧收效甚微。数据独立存储难以融合应用、数据内在规律难寻、数据缺乏深度挖掘等诸多问题，其困难重重，该如何解决呢?不妨看看城市交通大数据可视化解决方案吧！

“大数据可视化”能够将城市运行核心系统的各项关键数据进行可视化呈现，通过贴合实战，从感官、操作、应用及数据四个维度解决交警个性化需求，构建业务场景深度应用，从而打通数据到决策的最短路径。交通管理者可以根据实战场景，利用各类图表、趋势图、视觉效果将庞杂枯燥的数据展现出来，进而深度挖掘内在数据规律，以此指导决策，助力城市交通健康的发展。

通过前端感知系统，实时获取城市交通动态信息。将各个子系统的数据录入数据可视化平台进行融合、分析后，呈现出不同场景下的交通信息个性化视图，从而为城市交通的管理和调控提供指导依据。

01强大的数据源整合能力

数据接入灵活多变，支持静态数据、API、数据库、本地数据四种数据对接模式，其中数据库类型支持主流的MySQL、Oracle、MPP，满足庞大、繁杂、多样数据的集中汇聚展示，从而实现不单单是海量数据表面的业务处理而是通过清洗杂乱数据，优化数据结构来进行深层次的信息挖掘，发现数据的真正含义。

02丰富的图表组件搭建工具

提供丰富多样化的图表组件工具，支持包括圆饼图、极区图、地图、柱状图等超过1100项效果配置，用户可以根据实际应用需求进行组合使用。通过结合大屏形成的组件搭配展示给人一种视觉冲击，不仅仅是简单的把数字用图表表示，而是帮助用户，发现数据背后的规律。

03多样化的场景模板

数据可视化平台提供多种应用场景模板，合理运用搭配色彩、布局以及组件，解决用户设计难题。简单的修饰即可使用，业务全景一目了然。

04图形化的编辑界面

用户也可以通过友好的图形化编辑模式完成样式编辑和数据配置，创建属于自己的个性化需求模板，并且可以进行分享，无需编程能力就能轻松搭建可视化应用。

从多个角度进行日常路网运行监测与协调管理、交通警情分析研判、重点人车管理，以满足常态下交通监测监管、应急状态下协同处置指挥调度的需要，满足交通行业各个场景的应用需求。

01交通态势可视化

通过对多项核心交通数据进行分析，实现交通态势评估，辅助交通管理部门依据交通评估结果动态跟踪、监测拥堵状态和预测变化趋势，为交通规划、交通优化的提供量化指标依据。

02设施运维管理

可视化运维基于系统中各种设备的运行状况，能及时直观的反映故障点位信息，包括设备在线情况、完好率以及设备故障类型，帮助运维人员解决问题、提高效率，让运维由繁化简，更加有效的保障智能交通系统的顺畅运行。

03重点车辆管控

通过构建重点车辆管控场景，可以帮助用户直观的了解到区域内所有重点车辆的类型和数量以及发放的通行证数量，实现对嫌疑车辆、布控车辆、涉案车辆、重点车辆等黑名单车辆实时监控告警强化交通管控力度。

04交通事件研判分析

针对历史交通流、交通违法、交通事故等数据进行分析汇总整合、专题化分析，达到科学细化管理目的，为交通管理部门在交通组织、警力部署、设备布设等方面的优化提供决策依据。

以上便是城市交通大数据可视化解决方案的有关介绍。

该方案不仅打通了各交警业务子系统间的数据壁垒，将交通大数据真正的价值发掘出来;更以丰富的视图展示满足了实战应用数据可视化场景需求，交通管理部门可通过清晰可视的交通动态图进行车流管控及警力调度，为城市交通的管理与健康发展带来极大的改善。

㈤ 大数据的特征是

一，大容量
据马海祥了解，天文学和基因学是最早产生大数据变革的领域，2000年，斯隆数字巡天项目启动时，位于新墨西哥州的望远镜，在短短几周内搜集到的数据已经比天文学历史上总共搜集的数据还要多；在智利的大型视场全景巡天望远镜一旦于2016年投入使用，其在5天之内搜集到的信息量将相当于前者10年的信息档案。
二，多样性
随着传感器、智能设备以及社交协作技术的飞速发展，组织中的数据也变得更加复杂，因为它不仅包含传统的关系型数据，还包含来自网页、互联网日志文件（包括点击流数据）、搜索索引、社交媒体论坛、电子邮件、文档、主动和被动系统的传感器数据等原始、半结构化和非结构化数据。

四，真实性
1.数据的重要性就在于对决策的支持，数据的规模并不能决定其能否为决策提供帮助，数据的真实性和质量才是获得真知和思路最重要的因素，是制定成功决策最坚实的基础。
2.大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

㈥ 智慧城市大数据可视化分析决策系统

智慧城市大数据可视化决策分析系统，能够将城市运行核心系统的各项关键数据进行可视化呈现，从而对包括应急指挥、城市管理、公共安全、环境保护、智能交通、基础设施等领域进行管理决策支持，进而实现城市智慧式管理和运行。

系统支持将不同平台系统数据、不同业务部门数据融合贯通，综合汇集于系统之上，以全方位掌控城市综合态势。包括：市政、警务、交通、电力、商业等多领域数据。

系统支持集成包括地理信息、GPS数据、倾斜摄影数据、BIM建筑模型数据、统计数据、摄像头采集画面等多类型数据。

基于三维地理信息，系统利用三维视图结合虚拟现实技术，将包括城市街区、地标点、建筑物、机动目标、管线设施等在内的城市全景进行完整、鲜活的呈现。

系统支持多样化的二维电子地图，能够加载矢量数据和栅格数据，进行地图的放大、缩小、漫游、距离量算、区域覆盖计算、标绘以及图层控制，支持移动目标的显示控制。

我司独创的二三维地理信息系统联动功能，二维的平面地理视图便于操作交互，三维视图便于直观形象化呈现，适用于大屏、多屏环境下的地理信息可视化。

将数据按照时间和空间两个维度进行同步呈现，全面掌控数据变化态势。支持空间数据的实时监控、历史回放、模拟推演，让规律清晰可见，让决策有数可依、更加高效。

针对城市管理部门众多数据的指标与维度，将数据按主题、成体系地加以呈现，帮助用户从不同角度观察、分析数据，聚焦趋势规律。

支持将实时数据监测以及历史数据分析，以逐时曲线、时域统计柱图等形式，呈现数据随时间的变化趋势，显现规律，支持决策。

系统提供丰富的图表呈现方式，包括散点图、折线图、柱状图、饼图、雷达图、K线图、热力图、箱线图、关系图、桑基图等。除了平面图表，还支持基于三维空间场景的图表叠加。

通过建立预警指数或模型对与其存在关联的数据进行监测、分析，提供基于数据挖掘的预警机制。一旦实时数据达到预定限值或发生异常，系统将自动发出报警。同时系统支持报警阈值、置信度阈值等设定值限定。

系统支持多种数据筛选方式，包括字段查询、地图圈选、点选等，用户可以根据实际需求，有针对性了解相应信息。

系统支持对单体对象进行详细查看，例如三维楼宇、机动车辆信息、单体体征数据、摄像头视频信号等。

系统提供强大友好的标绘功能，除提供基础信息标绘、行业专用标绘外，还支持标绘对象定制。同时支持触控标绘操作，可用于指挥决策会商等场景。

统一的可视化模式控制机制，集成屏幕拼接控制，实现一键同时切换软件系统和屏幕拼接模式。使用户可以简便快速的切换应用场景。

系统支持通过PAD、智能手机等手持设备作为控制终端，来实现对大屏显示布局、系统模式的切换以及软件界面内容的交互控制。为客户提供一种灵活、便捷的操控体验。

系统拥有高效可靠的大数据接入能力，支持接入超大范围地图、三维地表模型、城市建筑模型、海量摄像头数据，可以支撑TB级的业务数据吞吐 量。同时可以实现各类接口数据的无缝可视化接入，并可快速响应分析操作和实时反映数据变化。

平台打通政府各部门、各系统之间的信息壁垒，包括公安、交通、消防、情报、反恐等多部门数据，以及车辆移动GPS数据、倾斜摄影数据、BIM建筑模型数据、统计数据、摄像头采集画面等多类型数据。从市政设施分布、公安&消防车辆运行态势、交通运行情况、巡逻案件分布等多个角度，对城市各领域运行数据进行多维度可视分析，提升城市管理者资源统筹效率和管理决策能力。

平台以数字方式全面描绘城市区域经济发展现状，涵盖城市概况、宏观经济、产业发展、投资贸易等。包括科技、教育、文化、人口、卫生、环境保护；GDP、财政收支数据、贸易、价格指数；按资本、就业、税收等角度的产业分析；固定资产、工业、房地产各项投资数据分析等。为城市规划、城市产业分布和城市基础设施建设和改善居民生活条件等方面提供科学的决策依据。

平台将政府各职能部门和资源进行有效结合，为管理者应对突发事件建立一个信息共享、高效决策、部门联动的可视化指挥调度系统，可以实时监控突发事件发展态势、人员位置分布、警力资源、医疗配备情况等信息，帮助指挥人员实时了解现场情况、掌控事态发展趋势，及时指挥决策。

平台具有开放体系结构，集成监测预警、应急指挥调度、仿真推演、分析研判等于一身，支持从警力警情分布、视频监控、卡口分布、辖区人口、重点场所等多个维度进行日常监测与协调管理；支持突发事件下的可视化接处警、警情监控、警情查询、辖区定位、警情态势分析、应急指挥调度管理，以满足常态下警力警情的监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要，满足公安行业平急结合的应用需求。

平台是一个面向交通管理部门的综合性辅助决策平台，集成运营业务管理、应急指挥调度、监测预警、分析研判于一身，兼具道路视频监控展示，流量监测数据呈现，交通数据统计分析，具有综合监视、运营协调、应急指挥等职能。支持从交通态势监控、视频监控、智能卡口分析、交通态势评估研判等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理。

平台能够实现将园区运行核心系统的各项关键数据进行呈现，为用户提供一个集园区生产、园区运营、园区控制、园区决策多维一体的智能运营管理平台，支持从园区基础设施、园区交通、智能楼宇、园区招商、物业管理、企业孵化、产业分析管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理，以及突发事件下的告警接报、信息处理发布、应急指挥调度管理。

平台支持对电网多个环节的数据进行深度分析挖掘，可以实现电网拓扑分析、用户用电特征分析、用电负荷异动识别、窃电嫌疑监测分析、安全防御、商业选址等智能电网多个环节的日常运行监测与协调管理，切实提高电力生产、营销及电网运维等方面的管理水平。

城区网格化管理，人、地、物、事多维度可视化呈现，全面掌控管辖区域内的综合态势。平台基于地理信息系统，可全面包含智慧城管、智慧社区、智慧交通等几部分可视化。