大数据到底有何用？看百度专家如何说

在硬件不挣钱服务挣钱的思想影响下，企业尤其是创业企业越来越重视大数据，企图最后利用大数据挣钱，然而，大数据是一个高高在上的存在，大多企业所做的，仅仅只是收集数据而以，至于后续怎么运用？其实至今还没有一个明确的可复制模式。近日，齐家网在北京组织了一场互联网泛家装论坛，百度资深数据专家吴海山分享了百度LBS大数据的运用，或许能够对大家有所启发。

以下内容根据吴海山演讲有所更改，未改变原意。

百度大数据从何而来

百度研究院分为大数据实验室、深度学习实验室和美国硅谷的人工智能实验室。大数据实验室，主要利用百度各个行业的数据分析用户的画像，为用户提供解决方案。

百度作为国内最大的搜索引擎公司，旗下产品众多，为其提供了大量数据：

据称借助GPS、基站、Wi-Fi和传感器信息，百度地图的整体定位精度为50m，其中GPS定位精度达10m，WIFI与基站定位的精度为27m。

以上为2015年除夕，不加任何地图元素，仅仅依靠百度地图的定位数据所展现的上海外滩结果，路的形状完全被数据刻划出来，这也从另一方面体现了百度定位数据的巨大。

分析用户画像

大数据的重要作用就是，根据这些数据结合网络上的搜索数据，可以对用户做非常详细的画像：

比如说在家装领域，根据这些数据，可以知道用户最近有没有装修的需求。同时还可以发现其中一些有意思的特征： 男性居多，可能有比较强的购买力，女性仅占24%。而30到39岁人群是家装需求的主要人群，他们的购买能力最强，其次是29岁以下的结婚人群等。

这些用户直接关注哪些信息呢？对百度的搜索词进行文本分析，用机器学习和数据挖掘的方法可以发现大部分人很关心装修效果，这是现在很多年轻人比较关心的点，接下来是客厅、户型、背景、面积大小。  

大数据还可以了解个人需求

大数据可以了解每个人不同的需求，下图是五一当天北京游客的分布，一类是安卓手机用户，还有一类是苹果手机游客，这些游客的分布，呈现了非常有意思的差异。其中苹果手机用户主要的游玩地点是王府井等地，而安卓手机用户则是天安门等。同样的，外地人与本地人的差异也有造成了同样的规律，外地人主要游玩天安门等名胜。

因此，通过了解用户的居住地以及使用手机型号等大数据信息，是可以在一定程度上预测用户需求的，甚至还可以预测用户的行为轨迹。比如下图中蓝色的线代表用户线下的行为，根据这些用机器学习的方法建模，可以预测用户下一步做什么，即红线。

大数据选址

现在包括齐家网在内的众多企业都在做线下O2O的体验店，应该放在什么位置，在什么地方开体验店能更吸引潜在客户？

这个图反映的是用户去星巴克与海底捞的差异。星巴克用户周一到周五去的频率比较高，去海底捞周末频率比较高。包括大家在每一天的时间，对于像星巴克，大家下午三四点去的概率最高，去海底捞大家下午六点到九点去的频率比较高。对于地点的需求也不一样，用户宁可走远一点去选一个更合适的海底捞，而对于星巴克，他们更愿意选择近的地方。

为此，根据用户定位搜索，其实也可以为商家做选址的方案。

现在若想选一个新的位置，应该选在什么地方呢？首先看一下最近有需求的用户分布在什么地方，上图中黑色代表现有线下的体验店，把现有的线下体验店，比如说每一个体验店能够满足周边一两公里用户的需求，我把满足需求去掉，之后可以发现还有哪些地方人有很强的需求，但是他在周边找不到体验店，在这个地方开体验店成功的概率是比较高的。

另外一个应用，百度数据还可以反应空间上经济形态的分布。来看全国iPhone6的分布，通过做了分析，可以看见省级的GDP和省iPhone6的分布是高度相关的，比较不相关的地方是北京、上海、深圳，我们发现这几个地方用户的行为更加复杂，用户的消费和其他地方的差异可能更大一些。 这对企业拓展市场有一定的指导意义。

房产空置率分析

我们还可以用百度迁徙数据来看中国城市的发展，比如说可以看到周边城市群的发展。

通过百度数据也可以看中国住宅区的空置率到底是什么样的，中国有很多城市叫所谓的鬼城。但到底哪些区域的楼盘空置率比较高，哪些地方的楼盘空置率没有那么高。

通过定位数据分析用户的工作地、居住地，再分析用户居住楼盘的信息，根据网上的数据和百度结果看这个楼盘，知道这个楼盘的容积率、建筑时间，根据这样一个结果可以检测出来全国范围内地产行业的住宅空置率。

我们发现像三亚、威海，这些地方不应该是鬼城，他们在节假日的时候人口峰值涨的很高，但这是典型的季节性的旅游城市，它和美国的迈阿密和新泽西是一样的。这些城市的房地产行业并没有想象的那么严重。

另外，之前被媒体报道比较多的河南郑州新区。根据数据我们发现，这个地方的经济现在已经好转很多了，越来越多的年轻人搬到郑州新区去住，这个已经是复苏非常好的城市，这个地方的地产行业已经比较景气。

地产行业的发展，更重要的指标是应该是净增人口的变化。如果这个城市的楼盘比较多，但是人口还是在下降，那这便是比较危险的信号。如果说这个城市虽然有一定的存量楼盘，但是这个城市整体人口是上升的，我们认为这个城市在地产、家装家居方面还有很大的空间。

智慧城市管理 

另外，通过百度数据来做智慧城市的管理也是比较可行的。

上图是通过百度大数据做的研究，基于上海外滩的踩踏事件，事后根据百度的数据做的研究，可以发现百度地图数据可以很好的预测将来人口流动的趋势。根据这样的结果可以提供一些方案，帮助政府能够做人群的实时监控和预警方案。人群流量数据与地点搜索数据高度相关，其背后的因果关系在于：人们先搜索地点，进行规划，然后到达。