
百度專家解說:大數據到底有何用?
在硬件不掙錢服務掙錢的思想影響下,企業尤其是創業企業越來越重視大數據,企圖最后利用大數據掙錢,然而,大數據是一個高高在上的存在,大多企業所做的,僅僅只是收集數據而以,至于后續怎么運用?其實至今還沒有一個明確的可復制模式。近日,齊家網在北京組織了一場互聯網泛家裝論壇,百度資深數據專家吳海山分享了百度LBS大數據的運用,或許能夠對大家有所啟發。
以下內容根據吳海山演講有所更改,未改變原意。
百度研究院分為大數據實驗室、深度學習實驗室和美國硅谷的人工智能實驗室。大數據實驗室,主要利用百度各個行業的數據分析用戶的畫像,為用戶提供解決方案。
百度作為國內最大的搜索引擎公司,旗下產品眾多,為其提供了大量數據:
1、每天的移動地圖搜索請求上億
2、百度移動互聯網的搜索比重越來越高,如今每天有近30億次移動互聯網搜索
3、依靠百度地圖等相關應用,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據所展現的上海外灘結果,路的形狀完全被數據刻劃出來,這也從另一方面體現了百度定位數據的巨大。
大數據的重要作用就是,根據這些數據結合網絡上的搜索數據,可以對用戶做非常詳細的畫像:
比如說在家裝領域,根據這些數據,可以知道用戶最近有沒有裝修的需求。同時還可以發現其中一些有意思的特征:男性居多,可能有比較強的購買力,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,其次是29歲以下的結婚人群等。
這些用戶直接關注哪些信息呢?對百度的搜索詞進行文本分析,用機器學習和數據挖掘的方法可以發現大部分人很關心裝修效果,這是現在很多年輕人比較關心的點,接下來是客廳、戶型、背景、面積大小。
大數據可以了解每個人不同的需求,下圖是五一當天北京游客的分布,一類是安卓手機用戶,還有一類是蘋果手機游客,這些游客的分布,呈現了非常有意思的差異。其中蘋果手機用戶主要的游玩地點是王府井等地,而安卓手機用戶則是天安門等。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型號等大數據信息,是可以在一定程度上預測用戶需求的,甚至還可以預測用戶的行為軌跡。比如下圖中藍色的線代表用戶線下的行為,根據這些用機器學習的方法建模,可以預測用戶下一步做什么,即紅線。
大數據選址
現在包括齊家網在內的眾多企業都在做線下O2O的體驗店,應該放在什么位置,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,根據用戶定位搜索,其實也可以為商家做選址的方案。
現在若想選一個新的位置,應該選在什么地方呢?首先看一下最近有需求的用戶分布在什么地方,上圖中黑色代表現有線下的體驗店,把現有的線下體驗店,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,之后可以發現還有哪些地方人有很強的需求,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。
另外一個應用,百度數據還可以反應空間上經濟形態的分布。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的分布是高度相關的,比較不相關的地方是北京、上海、深圳,我們發現這幾個地方用戶的行為更加復雜,用戶的消費和其他地方的差異可能更大一些。 這對企業拓展市場有一定的指導意義。
我們還可以用百度遷徙數據來看中國城市的發展,比如說可以看到周邊城市群的發展。
通過百度數據也可以看中國住宅區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。
通過定位數據分析用戶的工作地、居住地,再分析用戶居住樓盤的信息,根據網上的數據和百度結果看這個樓盤,知道這個樓盤的容積率、建筑時間,根據這樣一個結果可以檢測出來全國范圍內地產行業的住宅空置率。
我們發現像三亞、威海,這些地方不應該是鬼城,他們在節假日的時候人口峰值漲的很高,但這是典型的季節性的旅游城市,它和美國的邁阿密和新澤西是一樣的。這些城市的房地產行業并沒有想象的那么嚴重。
另外,之前被媒體報道比較多的河南鄭州新區。根據數據我們發現,這個地方的經濟現在已經好轉很多了,越來越多的年輕人搬到鄭州新區去住,這個已經是復蘇非常好的城市,這個地方的地產行業已經比較景氣。
地產行業的發展,更重要的指標是應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,我們認為這個城市在地產、家裝家居方面還有很大的空間。
另外,通過百度數據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據做的研究,基于上海外灘的踩踏事件,事后根據百度的數據做的研究,可以發現百度地圖數據可以很好的預測將來人口流動的趨勢。根據這樣的結果可以提供一些方案,幫助政府能夠做人群的實時監控和預警方案。人群流量數據與地點搜索數據高度相關,其背后的因果關系在于:人們先搜索地點,進行規劃,然后到達。
數據分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
2025-05-26解碼數據基因:從數字敏感度到邏輯思維 每當看到超市貨架上商品的排列變化,你是否會聯想到背后的銷售數據波動?三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中,我們將探討 AI 為何能夠加速數據分析、如何在每個步驟中實現數據分析自動化以及使用哪些工具。 數據分析中的AI是什么 ...
2025-05-20當數據遇見人生:我的第一個分析項目 記得三年前接手第一個數據分析項目時,我面對Excel里密密麻麻的銷售數據手足無措。那些跳動 ...
2025-05-20在數字化運營的時代,企業每天都在產生海量數據:用戶點擊行為、商品銷售記錄、廣告投放反饋…… 這些數據就像散落的拼圖,而相 ...
2025-05-19在當今數字化營銷時代,小紅書作為國內領先的社交電商平臺,其銷售數據蘊含著巨大的商業價值。通過對小紅書銷售數據的深入分析, ...
2025-05-16Excel作為最常用的數據分析工具,有沒有什么工具可以幫助我們快速地使用excel表格,只要輕松幾步甚至輸入幾項指令就能搞定呢? ...
2025-05-15數據,如同無形的燃料,驅動著現代社會的運轉。從全球互聯網用戶每天產生的2.5億TB數據,到制造業的傳感器、金融交易 ...
2025-05-15大數據是什么_數據分析師培訓 其實,現在的大數據指的并不僅僅是海量數據,更準確而言是對大數據分析的方法。傳統的數 ...
2025-05-14CDA持證人簡介: 萬木,CDA L1持證人,某電商中廠BI工程師 ,5年數據經驗1年BI內訓師,高級數據分析師,擁有豐富的行業經驗。 ...
2025-05-13CDA持證人簡介: 王明月 ,CDA 數據分析師二級持證人,2年數據產品工作經驗,管理學博士在讀。 學習入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持證人簡介: 楊貞璽 ,CDA一級持證人,鄭州大學情報學碩士研究生,某上市公司數據分析師。 學習入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持證人簡介 程靖 CDA會員大咖,暢銷書《小白學產品》作者,13年頂級互聯網公司產品經理相關經驗,曾在百度、美團、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做數據分析的小伙伴,都接到過一些高階的數據分析需求,實現的過程需要用到一些數據獲取,數據清洗轉換,建模方法等,這 ...
2025-05-06以下的文章內容來源于劉靜老師的專欄,如果您想閱讀專欄《10大業務分析模型突破業務瓶頸》,點擊下方鏈接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持證人簡介: 邱立峰 CDA 數據分析師二級持證人,數字化轉型專家,數據治理專家,高級數據分析師,擁有豐富的行業經驗。 ...
2025-04-29CDA持證人簡介: 程靖 CDA會員大咖,暢銷書《小白學產品》作者,13年頂級互聯網公司產品經理相關經驗,曾在百度,美團,阿里等 ...
2025-04-28CDA持證人簡介: 居瑜 ,CDA一級持證人國企財務經理,13年財務管理運營經驗,在數據分析就業和實踐經驗方面有著豐富的積累和經 ...
2025-04-27數據分析在當今信息時代發揮著重要作用。單因素方差分析(One-Way ANOVA)是一種關鍵的統計方法,用于比較三個或更多獨立樣本組 ...
2025-04-25CDA持證人簡介: 居瑜 ,CDA一級持證人國企財務經理,13年財務管理運營經驗,在數據分析就業和實踐經驗方面有著豐富的積累和經 ...
2025-04-25