在硬件不賺錢效勞賺錢的思維影響下，公司尤其是創業公司越來越注重大數據，企圖最終運用大數據賺錢，然而，大數據是一個居高臨下的存在，大多公司所做的，只是只是搜集數據而以，至于后續怎樣運用?其實至今還沒有一個清晰的可復制形式。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共享了百度LBS大數據的運用，或許可以對咱們有所啟示。

以下內容依據吳海山演講有所更改，未改變本意。

百度大數據從何而來

百度研討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，首要運用百度各個職業的數據剖析用戶的畫像，為用戶供給解決計劃。

百度作為國內最大的查找引擎公司，旗下商品許多，為其供給了大量數據：

1、天天的移動地圖查找懇求上億

2、百度移動互聯網的查找比重越來越高，如今天天有近30億次移動互聯網查找

3、依托百度地圖標注等有關使用，百度天天可獲得接近6億用戶超越250億次的定位需要

4、累計有定位軌道的用戶，安卓16億，IOS1.2億

據稱借助GPS、基站、Wi-Fi和傳感器信息，百度地圖標注的全體定位精度為50m，其間GPS定位精度達10m，WIFI與基站定位的精度為27m。

以上為2015年歲除，不加任何地圖元素，只是依托百度地圖標注的定位數據所展示的上海外灘成果，路的形狀完全被數據刻劃出來，這也從另一方面表現了百度定位數據的無窮。

剖析用戶畫像

大數據的主要作用即是，依據這些數據聯系網絡上的查找數據，可以對用戶做十分具體的畫像：

比方說在家裝范疇，依據這些數據，可以知道用戶近來有沒有裝飾的需要。一起還可以發現其間一些有意思的特征： 男性居多，也許有對比強的采購才能，女人僅占24%。而30到39歲人群是家裝需要的首要人群，他們的采購才能最強，其次是29歲以下的成婚人群等。

這些用戶直接重視哪些信息呢?對百度的查找詞進行文本剖析，用機器學習和數據發掘的辦法可以發現大部分人很關懷裝飾作用，這是如今許多年輕人對比關懷的點，接下來是客廳、戶型、布景、面積巨細。

大數據還可以了解自己需要

大數據可以了解每自己不一樣的需要，下圖是五一當天北京游客的散布，一類是安卓手機用戶，還有一類是蘋果手機游客，這些游客的散布，出現了十分有意思的區別。其間蘋果手機用戶首要的玩耍地址是王府井等地，而安卓手機用戶則是天安門等。相同的，外地人與本地人的區別也有造成了相同的規則，外地人首要玩耍天安門等名勝。

因而，經過了解用戶的寓居地以及運用手機類型等大數據信息，是可以在必定程度上猜測用戶需要的，甚至還可以猜測用戶的行動軌道。比方下圖中藍色的線代表用戶線下的行動，依據這些用機器學習的辦法建模，可以猜測用戶下一步做啥，即紅線。

大數據選址

如今包含齊家網在內的許多公司都在做線下O2O的體會店，應當放在啥方位，在啥當地開體會店能更招引潛在客戶?

這個圖反映的是用戶去星巴克與海底撈的區別。星巴克用戶周一到周五去的頻率對比高，去海底撈周末頻率對比高。包含咱們在每一天的時刻，關于像星巴克，咱們下午三四點去的概率最高，去海底撈咱們下午六點到九點去的頻率對比高。關于地址的需要也不一樣，用戶寧可走遠一點去選一個更適宜的海底撈，而關于星巴克，他們更情愿挑選近的當地。

為此，依據用戶定位查找，其實也可以為商家做選址的計劃。

如今若想選一個新的方位，應當選在啥當地呢?首要看一下近來有需要的用戶散布在啥當地，上圖中黑色代表現有線下的體會店，把現有的線下體會店，比方說每一個體會店可以滿意周邊一兩公里用戶的需要，我把滿意需要去掉，以后可以發現還有哪些當地人有很強的需要，可是他在周邊找不到體會店，在這個當地開體會店成功的概率是對比高的。

別的一個使用，百度數據還可以反響空間上經濟形態的散布。來看全國iPhone6的散布，經過做了剖析，可以看見省級的GDP和省iPhone6的散布是高度有關的，對比不有關的當地是北京、上海、深圳，咱們發現這幾個當地用戶的行動愈加雜亂，用戶的花費和其他當地的區別也許更大一些。 這對公司拓寬商場有必定的指導意義。

房產空置率剖析

咱們還可以用百度遷徙數據來看我國城市的開展，比方說可以看到周邊城市群的開展。

經過百度數據也可以看我國住所區的空置率到底是啥樣的，我國有許多城市叫所謂的鬼城。但到底哪些區域的樓盤空置率對比高，哪些當地的樓盤空置率沒有那么高。

經過定位數據剖析用戶的工作地、寓居地，再剖析用戶寓居樓盤的信息，依據網上的數據和百度成果看這個樓盤，知道這個樓盤的容積率、修建時刻，依據這么一個成果可以檢查出來全國范圍內地產職業的住所空置率。

咱們發現像三亞、威海，這些當地不該當是鬼城，他們在節假日的時分人員峰值漲的很高，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。這些城市的房地產職業并沒有幻想的那么嚴峻。

別的，之前被媒體報道對比多的河南鄭州新區。依據數據咱們發現，這個當地的經濟如今現已好轉許多了，不斷增加的年輕人搬到鄭州新區去住，這個現已是復蘇十分好的城市，這個當地的地產職業現已對比景氣。

地產職業的開展，更主要的目標是應當是凈增人員的變化。假如這個城市的樓盤對比多，可是人員仍是在降低，那這便是對比風險的信號。假如說這個城市雖然有必定的存量樓盤，可是這個城市全體人員是上升的，咱們以為這個城市在地產、家裝家居方面還有很大的空間。

才智城市管理

別的，經過百度數據來做才智城市的管理也是對比可行的。

上圖是經過百度大數據做的研討，依據上海外灘的踐踏事情，過后依據百度的數據做的研討，可以發現百度地圖標注數據可以極好的猜測將來人員活動的趨勢。依據這么的成果可以供給一些計劃，幫助政府可以做人群的實時監控和預警計劃。人群流量數據與地址查找數據高度有關，其背面的因果關系在于：大家先查找地址，進行計劃，然后抵達。