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时空大数据：预测、挖掘
和可视化
联想创投香港大数据实验室
Julie
Zhu
大数据和深度学习Workshop
(2016-12-14
~
2016-12-16)
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什么是时空大数据？
•时空：带有时间、空间标签的数据
•大数据：海量数据（种类、容量、采样速度）
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时空大数据的意义
•人+环境
•数据量每年翻倍，越来越多的业界数据
•城市时空大数据（交通、移动、交通+）
•广义时空大数据（空间特征空间，例：属性、领域）
交通监控采购交易审计
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联想时空大数据：预测、挖掘和可视化
•联想时空大数据
•城市大数据
交通大数据移动大数据交通大数据+
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Outline
•联想时空大数据时空数据分析
–1.
交通大数据
-出租车、地铁、公交、货车、电动车……
时间序列预测
–2.
移动大数据地图匹配
-手机移动数据
-公共出行轨迹
–3.
交通大数据+实时流数据处理
-交通+物流，商圈，广告，救护，养老
-交通+….
运筹优化
•总结：大数据解决方案的思考规划
–探索的方向调度
–大数据解决方案：垂直化平台+闭环生态
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联想时空大数据
1.交通大数据
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出租车大数据
•深圳市：出租车GPS监控数据（约26500辆出租车，1-15s/次采样，包含位置、速
度、载客信息，3~5TB/day）
–政府：监控、管理、规划
–公司：交通产品、服务
–市民：方便出行
3辆车，1天的轨迹4000辆车，1天的轨迹
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出租车客流分析
•出租车客流分析是对城市各个区域出租车上下客流量的统计和分析，反映了各个
区域上下客的热点程度，以便对各个区域的的士出行热度有精确的把握，进而为
出租车的调度、交接班、行业规模设定等工作方案的调整提供依据。
上客热点区域
下客热点区域
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