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百度手机热力图用什么数据统计的？
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才可以下载或查看，没有帐号？
本帖最后由 lho 于
17:27 编辑
最新版的百度手机地图有“热力图”，可直观的知道人流量，看上去界面有点像热像仪显示的图像，但不知准不准， 看上去百度手机地图热力图不同于百度的这个热力图
不知道是根据什么原理统计的，上网查了下，有说是利用获取的手机基站定位该区域的用户数量，通过用户数量渲染地图颜色。实现展示该地区人的密度。关键就是数据的获取（坐标信息）
我补充一下，我在想，看准不准，可以看足球场上的变化来判断，下次看看恒大主场比赛时的变化
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原来网上的热力图
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百度手机地图热力图，这个上午是黄色，昨天红色
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百度手机地图热力图
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百度手机地图热力图
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百度手机地图热力图
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百度手机地图热力图
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百度手机地图热力图
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百度手机地图热力图
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签到天数: 38 天[LV.5]常住居民I
学习了，没用过。。。。。。
签到天数: 1183 天[LV.10]以坛为家III
签到天数: 1407 天[LV.10]以坛为家III
颜色什么意思？
签到天数: 146 天[LV.7]常住居民III
原来他们的手机没有root，所以百度会偷偷上传坐标统计。root权限后的手机可以阻止百度地图上传坐标。
该用户从未签到
如何阻止呢？
签到天数: 712 天[LV.9]以坛为家II
签到天数: 568 天[LV.9]以坛为家II
竟然还有这种软件
签到天数: 1446 天[LV.10]以坛为家III
数据采集、发布有法可依么~
签到天数: 1439 天[LV.10]以坛为家III
五楼是真相。。。。。。不过就算手机ROOT了，不知道好好利用还是白瞎，后台偷传数据的软件多如牛毛。。。。。。
签到天数: 81 天[LV.6]常住居民II
正常后台数据统计的
签到天数: 1131 天[LV.10]以坛为家III
颜色什么意思？
越冷色蓝色越少人，暖色红色最多人，黄色其次，
签到天数: 1131 天[LV.10]以坛为家III
本帖最后由 lho 于
09:45 编辑
好像并不是24小时的，8：00---19：00才有
补：昨天观察了一下，整天都有。前天不知什么原因，到了19:00就没了
签到天数: 35 天[LV.5]常住居民I
这个算流氓软件咩
签到天数: 1131 天[LV.10]以坛为家III
这个算流氓软件咩
偷偷读取使用者位置、联系人等的软件很多啊，例如7天连锁酒店客户端，我没运行，也没让它自启，有时都会提示读取我的位置。
签到天数: 496 天[LV.9]以坛为家II
安卓系统安全规范堪忧。
签到天数: 66 天[LV.6]常住居民II
就是流氓软件惹的祸
签到天数: 1131 天[LV.10]以坛为家III
安卓系统安全规范堪忧。
可以设置每个软件的各种权限，几十个软件，有时懒得每个软件都设，就用默认，像七天连锁酒店有时使用时会用到位置信息，默认时就让提示是“允许”还是“拒绝”，不过这类软件也的确很流氓，没使用也偷偷的上传位置信息。
以上言论纯属个人观点，与手电大家谈立场无关。
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→ 手机百度地图热力图怎么看
9.7.1 安卓手机版
类型：生活服务大小：38.3M语言：中文 评分：10.0
热力图以特殊高亮的形式显示访客行为，在不同区域位置间用不同的颜色、亮度表示访客不同的热衷度，在使用的时候新增加了热力功能，马上就知道游客多不多，从而选择要去的地方。第一步、下载&Android V6.9百度地图&或者&iPhone V6.9百度地图，打开后，点击下图所示图标：&&第二步、将“热力图”开关开启。&&之后就能够看到热力图咯~是不是很神奇呢~&&关于手机百度地图热力图查看方法就是以上这些，大家可以去玩一玩~
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名称大小下载春节出游前预知哪里人多、哪里拥挤请一定要看百度热力图！
《上天入地》小编祝各位朋友狗年新春快乐、身体健康、万事如意！
春节到了，很朋友在外出游玩之前想知道要去的地方人多不多、是否拥挤。怎么办呢？百度地图的热力图可以告诉你！下面这张图就是百度地图的热力图（图1），红色的区域表示人多的地方。如何得到这张地图呢？它就是利用获取的手机基站定位该区域的用户数量，通过用户数量渲染地图颜色，来实现展示该地区人口的密度。
图1 百度热力图
百度热力图的作用是什么？
它可以非常方便地观察一个地方的人口密集度，特别是在外去旅游的时候，可以看到当地人员的多少，实时人流的情况。你看它是不是对你的出行很有用啊！2015年上海除夕夜如果我们在出行之前看了这个热力图，就不会向人流多的地方去，从而避免那场踩踏事故。
如何获得百度地图热力图？
方法很简单：首先下载百度地图APP，（注意不是用浏览器打开百度地图）安装到手机上。
图2 百度地图APP的LOGO
手机如何安装百度热力图？
安装后打开，点击地图右上方的所示图标（有两个小方框的图标）就会出现图3的开关图，将热力图开关打开，就会出现热力图的颜色，把开关图关闭，就可以浏览你关心的地方人流量了。
图3 热力图的获取
CGI-KP2018009
责任编辑：
声明：本文由入驻搜狐号的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。
今日搜狐热点手机百度“高考热力图”背后的产品逻辑：挖掘需求 链接服务-ITBEAR科技资讯
[中文IT资讯报道+媒体精选]
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手机百度“高考热力图”背后的产品逻辑：挖掘需求 链接服务
发布时间： 11:48:42&&来源：互联网&
&编辑：即时新闻&&背景：
　　高考成绩出来了，楼顶天台上赌球的朋友们让一让、让一让!
　　所谓&七分考、三分报&，每到这个时间点，就有很多人来问杨姐，怎么报考啊，怎么选择啊。这个其实见仁见智，我就不在这絮叨了。不过有一点可以肯定的是，现在科技这么发达，可以用大数据啊。
　　这不，最近有一个大数据玩意：&高考热力图&，只要在手机百度里面输入&高考&通过&高校热力图&入口就可以进入，主打推荐学校和&防志愿撞车&两大功能。
　　主要通过搜索框中输入预估成绩或实际成绩，选择文/理科，点击&我要查询&，可得到系统&推荐报考的学校&。考生所处的地区不用手动输入，系统会根据用户手机所在的位置自动判定所处考区。
　　这个功能跟之前景区热力图有着相通之处，就是通过对现实中的信息进行实时加工处理，照这个路子来看，这种热力图的使用范围将会很大，这是基于对移动互联网中，人与信息关系变革的一个理解。
　　先说一下对大数据在日常中的应用理解。很多时候，我们多数的竞争都呈现&橄榄球&式的竞争 ，也就是说中间部分的压力是最大的，而这个也是整个社会中最容易出现矛盾的地方，而搜索最早的时候就是为了解决这一问题，找到最靠谱的方法。
　　而移动互联网的发展，其实是可以把这个&橄榄球&挤的更扁一些，而方法就是利用移动互联网中的全天候链接 。
　　原因在于，PC时代的链接是有间隔、不连续的，所以我们能看到的需求是不连续，而且是有滞后的。而移动互联网下，智能设备的传感器使得地理位置、行为都被连续记录，真正意义上实现了链接，而这种链接背后则真实反映了各种需求。这也是为什么能用Twitter判断疟疾的一个重要因素。
　　所以，从这个意义上来说，未来的搜索是通过挖掘需求，给出解决方案，给出链接服务的。
　　怎么说呢?比如，你走着走着，突然肚子疼，传感器可以通过检测知道你是要上厕所还是中毒了，然后就可以推荐给你具体的地点。而这个是不需要用户去挖空心思去想关键词。
　　回到话题上来，这个热力图里面的一些细节的设计就是链接服务 的思维。
　　比如它给到的推荐是TOP10，而且也给出一个判断，激烈程度、分数分布。而且页面是根据用户的地理位置，默认为用户推荐的，省下用户筛选，非常的智能化。
　　值得注意的是，这个判断是通过数值+分布进行的。通过这两个关键指标是可以给到一个较好的判断的，就不需要你自己进行繁琐的搜索、判断。
　　看起来呈现的很简单，但是真正的要深挖，这是很有难度的，在跟产品经理沟通的时候，就能知道做这个内容的不易：脏数据的处理、难度预测、样本量、数据的挖掘，这些都是海量的处理内容。
　　比如：全国100多万用户&分数和高校关注&数据、许多&热心的测试用户&等等，这些都是需要&程序猿&们做的功课。
　　另外，这个产品的关键在于让用户知道他所关注的学校，还有多少人在关注，以及这些关注这个学校的人的分数情况，手机百度利用网民搜索高校记录：ID+高校+地区，搜索分数的时候记录：ID+分数+地区，最终这两个数据通过ID进行对接。
　　在这个功能中，同时还结合了学校往年的高考分数线，并且对学校的波动进行处理，再结合今年关注该学校的考生分数分布，对各个维度赋值，保证推荐的学校真正与学生的分数相匹配，现在看来，这个功能对于判断起到了不少作用。
　　据百度的程序猿GG介绍，这个功能高峰时已经有十几万人来用。
　　从百度的热力图我们可以想象得到，在未来每一台智能设备就是一个ID，就是一个元神经，通过万亿个神经元，整个互联网真的就智能了起来。而大数据的用处就在此，在繁杂的信息中抽离出关键信息，这就像在筛矿，真正需要做的就是抓住服务核心点。
　　以下是采访产品经理的实录：
　　背景介绍：
　　小白不菜 ：请先简单介绍一下自己。
　　程序猿 ：我是百度移动云资深产品设计师，主要是负责移动搜索教育类目的呈现。
　　小白不菜 ：&高校热力图&这个想法是怎么形成的?为什么要做这么一款产品?
　　程序猿 ：在做高考项目的时候，团队的出发点不是给搜索带来多少量，而是设身处地想，我们百度能帮助用户做些什么，用户最痛苦的事情 是什么。团队顺着思路往下琢磨，高考之后最大的痛点是报考，报考最大的痛点是如何避免撞车，尤其是中等分数的考生。
　　确定目标之后，进一步分析得出&让用户了解到关注同一所大学的分数分布&，算出自己在考生的排名情况，就可以让考生做到心中有谱。举个例子：北京 580分，选择四川大学，发现多数关注四川大学在600以上，就提醒考生报考时需要三思。
　　小白不菜 ：这款产品的开发从想法到实际上线，一共花了多长时间?用了多大的人力?
　　程序猿 ：产品从有想法到实现前前后后花了三周的时间，我们后端有专人加班加点，花了大量时间收集、整理、处理数据，数据模型进行多次打磨和优化，大家非常渴望数据、模型能够帮助到考生。
　　小白不菜 ：这款产品的背后，都用到了百度的什么技术、什么数据积累?
　　程序猿 ：产品背后的主要两个模型：脏数据的处理和难度预测。脏数据处理为保证收集到数据规避掉&热心的测试用户&，他们用假数据来测试我们，这部分假数据的去除是基础，有了靠谱的数据，近一步把数据输入到难度预测模型，难度预测模型主要是结合今年的分数线、往年的分数线、今年的搜索热度、往年的搜索热度、今年考生的分数分布，给出报考的难度。
　　上线后，大家对产品认同，有大量的用户填入自己的分数进行预测，并且会针对自己感兴趣的学校进行搜索，积累全国100多万用户&分数和高校关注&数据，大量数据的积累，进一步丰富模性的准确性。
　　小白不菜 ：为什么产品设计成现在的这种形态?(地点由GPS确定、输入分数后推荐10所院校、不推荐专业)
　　程序猿： 为了方便用户，我们的页面是根据用户的地理位置，默认为用户推荐的，省下用户筛选，非常的智能化。在用户输入分数后，我们为用户推荐最值得上的大学，而大学数量是取自于中国用户爱好的TOP10。
　　针对专业的推荐，是原本我们计划的一部分，但是专业对应的分数数据，收集到的不够多，就没有给大家使用，明年做的更好之后，再推荐给考生使用。
　　小白不菜 ：开发这款产品的过程中，有没有什么令人印象深刻的事儿?比如遇到了什么难点之类的。
　　程序猿： 产品开发过程中，让我印象最深的事情，整个项目在落地的过程，开发的时间都是挤出来的，可是大家想到事情本身的意义&让考生的每一分更有意义&，就迎着困难往前走，坦率地说第一版出来之后，有很多脏数据，我们开发同学就一直琢磨什么样的模型，能够区分出来脏数据，都差点放弃，最终我觉得还是&想为考生做点事&这种朴素的想法，支撑大家逐步地实现最终要的效果。
　　关于数据挖掘及使用：
　　小白不菜 ：如何保证推荐的学校真正与学生的分数相匹配?
　　程序猿： 推荐学校的时候，我们结合了学校往年的高考分数线，并且对学校的波动进行处理，再结合今年关注该学校的考生分数分布，对各个维度赋值，最终计算得出推荐的学校。
　　小白不菜 ：这个产品的关键是：让用户知道他所关注的学校，还有多少人在关注，以及这些关注这个学校的人的分数情况，这两方面数据是如何在这个产品中做到的?
　　程序猿： 我们会把考生查询的高校、点击过的高校，记录下来，再记录下来用户输入的分数，生成一个多维的字段表：考生+关注高校+分数+地区，在这个基础上进行筛选。而我们收集到这些数据，是通过用户的百度ID进行串联起来的。
　　举个例子：你搜索高校的时记录：ID+高校+地区，你搜索分数的时候记录：ID+分数+地区，最终这两个数据通过ID进行对接。
　　小白不菜 ：是不是样本量越大，推荐的准确度、报考难度的参考值越真实?
　　程序猿 ：样本量越大，我们对群体的行为把握的越准，推荐的准确度就越好，报考的参考价值就越大。
　　关于效果及预期：
　　小白不菜 ：截止到目前为止，这款产品取得了什么样的成绩?
　　程序猿 ：截止目前，高峰时有十几万人来用，用户越来越认可它的价值，但是我个人觉得做的还不够，期望明年有机会做专业相关，真正为用户节约每一分。同时呢，我们在琢磨把相同的思路适用到其他考试上，敬请期待。
本文来源：互联网
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