Ⅰ 誰有大數據大賽計程車gps軌跡數據集，求分享，由於數據量較大，可以有物質回報。

我們可以立即定位監控車輛的位置信息，軌跡回放，段中的斷油，等等。

- 星安GPS，GPS，的知名品牌之一，該公司自2003年成立以來，本著「深圳市聯業科技有限公司」的全名，原名「深圳科技發展有限公司公司的市長」，專注於收集「衛星導航，智能交通，汽車電子，」相關產品「的研發，生產，銷售，工程和運營服務」為共同的一個 - 股票的企業，以「AMWELL星安星的」行業領導品牌和產品，總部設在高新區，寶安區工業園建有生產基地。

- 星安目前擁有各類GPS行業在全國擁有超過35萬的終端用戶，連續多年行業領先的市場份額，成為後起之秀GPS興業，發展前景廣闊。

- 星安GPS高薪技術企業深圳市雙軟企業，中國技術應用協會的全球定位系統的成員，廣東省衛星導航行業協會會員單位，深圳市安防協會理事單位，信息產業協會 - 汽車電子分會會員單位，深圳市高新技術產業協會會員單位，深圳市電子行業協會。

自主研發的GPS衛星安安T360系列的「移動終端」已通過國家強制性3C認證，防爆合格證，檢驗和安全產品認證，美國FCC認證的形式，CE和RoHS認證。目前，該公司的技術研發團隊超過45人，超過硬體和軟體行業資深研發工程師，核心團隊開始GPS技術的研究和應用，從1999年，是國內最早從事產品研究1和發展行業專家的領域，如2009年5月，共獲得專利和授權，軟體著作權等知識產權30餘項，在工業應用中的資深經驗。

公司保持原有的「深圳市科技發展有限公司的市長」在GSM汽車防盜器產品線，GPS / GSM / GPRS / CDMA的全球衛星定位車輛監控管理產品等汽車電子產品的技術領先和規模化生產優勢，在該領域，但汽車電子產品的觸角延伸到車輛信息和娛樂區和預安裝的安全配置標準的產品領域，公司擁有「五大系列30個型號的各種特色產品。」

- 星安GPS產品具有完全自主知識產權，並逐步掌握了核心技術的產品，在長期的技術創新產品開發過程中，積累了許多寶貴的經驗，培養出了高效，精乾的管理和技術團隊。截至2009年5月，共獲得專利和授權，軟體著作權30餘項其他知識產權。

公司經過多年的發展，擁有先進，完善的技術創建了一個功能齊全，實用，性能穩定，可靠的產品和高端的技術引領整個行業的發展，在國內同行中享有良好的信譽，是獨一無二的。為了充分提供滿意的產品和優質的服務於用戶，公司導入完善的質量保證體系和客戶滿意評價體系，在產品開發，測試，生產，質量控制，銷售和各方面的服務，充分考慮客戶的需求，以高質量不斷提高質量和服務的用戶滿意度。星安GPS已逐步發展成為以最快的中國最具潛力的用戶越來越多，全面的技術，產品，一套完整的「衛星導航，智能交通，汽車電子，」車載綜合信息終端產品，「R＆D，生產，銷售，工程，運營「為一體的專業化公司之一，已在全國建立了30多個分公司，500多家合作夥伴，利用其整合營銷傳播手段」AMWELL星安安「牌系列產品。

- 星安全一直秉承「專業，專注，優質，高效」的經營理念，以「星」思遠前的寧靜！
中國 - 星安GPS應用案例：
中國深圳，深圳富士康復雜拓物流有限公司深圳比亞迪
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Ⅱ 大數據分析報告中，這種帶路線的地圖怎麼做出來的求大神指導

看看這個呢，也是很絢麗，數據可視化分析工具：大數據魔鏡，導入數據直接作圖，顏色可自己搭配，還很多分析挖掘功能。

Ⅲ 如何快速分析軌跡數據呢

軌跡數據的實現其實還是蠻簡單的，正好之前看過一篇文章講的就是怎麼製作軌跡地圖的教程，簡單又實用，廢話不多說，上教程：

首先將需要分析的數據接入到BDP個人版中，可以上傳本地數據或直接連接後台資料庫的數據

軌跡主體：選擇作為軌跡圖的變化主體，比如這里選擇網約車ID，表示這張圖軌跡圖展示的是沈陽市內各網約車的路線變化。

時間序列：選擇某個時間段內的變化情況，若工作表中沒有日期/時間欄位，BDP可不支持製作軌跡圖哦。這么為什麼呢，很簡單，軌跡的力學概念就是動點在空間的位置隨時間連續變化而形成的線路，沒有時間段的變化，那何來軌跡一說呢？

時間粒度：動畫播放可按年/季/月/周/天/時/分/秒，任選其一，這是地圖圖表按某個時間段的動態展示效果，適用於初動態軌跡圖以外的所有地圖圖表，因為動態軌跡圖的數據是實時變動的，所以選擇哪個時間粒度都不影響。

播放速度：分快、中、慢，這個最好理解，就跟視頻快放、慢放的道理相似。

然後，沒然後了，哪有那麼麻煩啊！高大上的軌跡地圖就這樣完成了~

從軌跡圖中我們可以看出，地理位置上，軌跡路線還是集中在和平區、皇姑區等市區位置，市區人多打車的需求多也是正常的，那公司肯定是需要稍微多安排點車，再分析一下節假日的軌跡，用戶需求可能更集中，那相應的要適當更多安排車輛，提高公司收入。具體路線上，從圖中可以找出一些明顯發亮的線路，可能這條線路上連接較多的居住地和辦公地，這是市民上下班必經的路，那可不可以發起拼車活動呢，讓乘客享受優惠的同時也適當地增加了每趟線路的收入呢？

當然以上只是一個比較簡單的例子分析，主要想跟大家分享軌跡圖的製作方法和邏輯，具體的應用場景還需要結合自己的實際情況。其實類似的場景案例特別多，例如對O2O公司而言，外賣公司通過發現外賣騎手的軌跡路線特點來優化分配騎手的配送路線；共享單車公司通過了解單車的騎行路線來決定各個放置點的車輛數量，優化資源分配。對個人生活也適用，跑步愛好者可以通過製作軌跡地圖來總結自己一年的運動「賬單」，看看自己都跑了哪些地方；經常出差的小夥伴可以將今年去過的地方用軌跡圖展示出來，回顧今年曾經的生活軌跡。更多場景的使用歡迎大家多多挖掘呀~

Ⅳ 大數據挖掘中的流數據什麼意思

流數據是指由數千個數據源持續生成的數據，通常也同時以數據記錄的形式發送，規模較小（約幾千位元組）。流數據包括多種數據，例如客戶使用您的移動或 Web 應用程序生成的日誌文件、網購數據、游戲內玩家活動、社交網站信息、金融交易大廳或地理空間服務，以及來自數據中心內所連接設備或儀器的遙測數據。此類數據需要按記錄或根據滑動時間窗口按順序進行遞增式處理，可用於多種分析，包括關聯、聚合、篩選和取樣。
藉助此類分析得出的信息，公司得以深入了解其業務和客戶活動的方方面面，例如服務使用情況（用於計量/計費）、伺服器活動、網站點擊量以及設備、人員和實物的地理位置，從而迅速對新情況做出響應。

Ⅳ 大數據挖掘方法有哪些

謝邀。

大數據挖掘的方法：

  • 神經網路方法

神經網路由於本身良好的魯棒性、自組織自適應性、並行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數據挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的關注。


  • 遺傳演算法

遺傳演算法是一種基於生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索演算法，是一種仿生全局優化方法。遺傳演算法具有的隱含並行性、易於和其它模型結合等性質使得它在數據挖掘中被加以應用。


  • 決策樹方法

決策樹是一種常用於預測模型的演算法，它通過將大量數據有目的分類，從中找到一些有價值的，潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規模的數據處理。


  • 粗集方法

粗集理論是一種研究不精確、不確定知識的數學工具。粗集方法有幾個優點：不需要給出額外信息;簡化輸入信息的表達空間;演算法簡單，易於操作。粗集處理的對象是類似二維關系表的信息表。


  • 覆蓋正例排斥反例方法

它是利用覆蓋所有正例、排斥所有反例的思想來尋找規則。首先在正例集合中任選一個種子，到反例集合中逐個比較。與欄位取值構成的選擇子相容則捨去，相反則保留。按此思想循環所有正例種子，將得到正例的規則(選擇子的合取式)。


  • 統計分析方法

在資料庫欄位項之間存在兩種關系：函數關系和相關關系，對它們的分析可採用統計學方法，即利用統計學原理對資料庫中的信息進行分析。可進行常用統計、回歸分析、相關分析、差異分析等。


  • 模糊集方法

即利用模糊集合理論對實際問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。系統的復雜性越高，模糊性越強，一般模糊集合理論是用隸屬度來刻畫模糊事物的亦此亦彼性的。

Ⅵ 大數據挖掘的演算法有哪些

數據挖掘本質還是機器學習演算法
具體可以參見《數據挖掘十大常見演算法》
常用的就是：SVM，決策樹，樸素貝葉斯，邏輯斯蒂回歸等
主要解決分類和回歸問題

Ⅶ 大數據挖掘常用的方法有哪些

1. Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms（數據挖掘演算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines（語義引擎）
由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

Ⅷ 大數據，數據挖掘在交通領域有哪些應用

交通領域大數據分析和應用的場景會相當多，這裡面要注意兩點，一個是大數據本身的技術處理平台，一個是數據分析和挖掘演算法。具體場景當時寫過點內容，如下：
對於公交線路規劃和設計是一個大數據潛在的應用場景，傳統的公交線路規劃往往需要在前期投入大量的人力進行OD調查和數據收集。特別是在公交卡普及後可以看到，對於OD流量數據完全可以從公交一卡通中採集到相關的交通流量和流向數據，包括同一張卡每天的行走路線和換乘次數等詳細信息。對於一個上千萬人口的大城市而言，每天的流量數據都會相當大，單一分析一天的數據可能沒有相關的價值，而分析一個周期的數據趨勢變化則會相當有價值。結合交通流量流向數據趨勢變化，可以很好的幫助公交部門進行公交運營線路的調整，換乘站的設計等很多內容。這個方法可能很早就有人想到，但是在公交卡沒有普及或海量數據處理和計算能力沒有跟上的時候確實很難實際落地操作，而現在則是完全可以落地操作的時候了。
從單一的公交流量流向數據動態分析僅僅是一個方面，大數據往往更加強調相關性分析。比如對於在某一個時間段內公交流量和流向數據發生明細的趨勢變化的時候，這個趨勢變化的究竟和哪些潛在的大事件或其它影響因素的變化存在相關性，如何去分析這些相關性並做出正確的應對。舉個簡單的例子來說，當市中心區內的房屋租金持續增長的時候一定會影響到交通流的變化，很多人可能會搬離到更遠的地方去居住，自然會形成更多的新增公交流量和流向信息。在《大數據時代》裡面談到更多的會關心相關性而不是因果只是一個方面的內容，實際上往往探索因果仍然很重要，就拿尿片和啤酒的例子來說看起來很簡單，但是究竟是誰發現了這種相關性才更加重要，發現相關性的過程往往是從果尋因的過程，否則你也很難真正就確定是具備相關性。
其次就智能交通來說，現在的智慧交通應用往往已經能夠很方面的進行整個大城市環境下的交通狀況監控並發布相應的道路狀況信息。在GPS導航中往往也可以實時的看到相應的擁堵路況等信息，而方便駕駛者選擇新的路線。但是這仍然是一種事後分析和處理的機制，一個好的智能導航和交通流誘導系統一定是基於大量的實時數據分析為每個車輛給出最好的導航路線，而不是在事後進行處理。對於智能交通中的交通流分配和誘導等模型很復雜，而且面對大量的實時數據採集，根據模型進行實時分分析和計算，給出有價值的結果，這個在原有的信息技術下確實很難解決。隨著物聯網和車聯網，分布式計算，基於大數據的實時流處理等各種技術的不斷城市，智能的交通導航和趨勢分析預測將逐步成為可能。
還有一個在國外大片中經常能夠看到的就是實時的車輛追蹤，隨著智慧城市的建設，城市裡面到處都是攝像頭採集數據，當鎖定一個車輛後如何根據車輛的特徵或車牌號等信息，實時的追蹤到車輛的行走路線和位置。這裡面往往需要實時的視頻數據採集，採集數據的實時分析和比對，給出相應的參考信息和數據。這個個人認為是具有相當大的難度，要知道對於視頻流和圖像信息的比對和分析往往更加耗費計算資源，需要更長的計算周期，要從城市成千上萬個攝像頭裡面採集數據並進行實時分析完全滿足大數據常說的海量數據，異構數據，速度和價值等四個維度的特徵。基於車輛能夠做到，基於人當然同樣也可以做到，希望這類應用能夠逐步的出現，至少現在從硬體水平能力和技術基礎上已經具備這種大數據應用的能力。
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Ⅸ 大數據挖掘通常用哪些軟體

1.RapidMiner
只要是從事開源數據挖掘相關的業內人士都知道，RapidMiner在數據挖掘工具榜上虎踞榜首，叫好叫座。是什麼讓RapidMiner得到如此厚譽呢?首先，RapidMiner功能強大，它除了提供優秀的數據挖掘功能，還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統計建模、評估和部署等功能。更厲害的是，它還提供來自WEKA(一種智能分析環境)和R腳本的學習方案、模型和演算法，讓它成為業界的一棵常春藤。
用Java語言編寫的RapidMiner，是通過基於模板的框架為用戶提供先進的分析技術的。它最大的好處就是，作為一個服務提供給用戶，而不是一款本地軟體，用戶無需編寫任何代碼，為用戶尤其是精於數據分析但不太懂編程的用戶帶來了極大的方便。
2.R-Programming
R語言被廣泛應用於數據挖掘、開發統計軟體以及數據分析中。你以為大名鼎鼎的R只有數據相關功能嗎?其實，它還提供統計和制圖技術，包括線性和非線性建模，經典的統計測試，時間序列分析、分類、收集等等。
R，R-programming的簡稱，統稱R。作為一款針對編程語言和軟體環境進行統計計算和制圖的免費軟體，它主要是由C語言和FORTRAN語言編寫的，並且很多模塊都是由R編寫的，這是R一個很大的特性。而且，由於出色的易用性和可擴展性，也讓R的知名度在近年來大大提高了，它也逐漸成為數據人常用的工具之一。
3.WEKA
WEKA支持多種標准數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特徵選取，由於功能多樣，讓它能夠被廣泛使用於很多不同的應用——包括數據分析以及預測建模的可視化和演算法當中。它在GNU通用公共許可證下是免費的，這也是它與RapidMiner相比的優勢所在，因此，用戶可以按照自己的喜好選擇自定義，讓工具更為個性化，更貼合用戶的使用習慣與獨特需求。
很多人都不知道，WEKA誕生於農業領域數據分析，它的原生的非Java版本也因此被開發了出來。現在的WEKA是基於Java版本的，比較復雜。令人欣喜的是，當它日後添加了序列建模之後，將會變得更加強大，雖然目前並不包括在內。但相信隨著時間的推移，WEKA一定會交出一張很好看的成績單。
4.Orange
對很多數據人來說，Orange並不是一個陌生的名字，它不僅有機器學習的組件，還附加有生物信息和文本挖掘，可以說是充滿了數據分析的各種功能。而且，Orange的可視化編程和Python腳本如行雲流水，定能讓你擁有暢快的使用感。
Orange是一個基於Python語言的功能強大的開源工具，如果你碰巧是一個Python開發者，當需要找一個開源數據挖掘工具時，Orange必定是你的首選，當之無愧。無論是對於初學者還是專家級大神來說，這款與Python一樣簡單易學又功能強大的工具，都十分容易上手。
5.NLTK
著名的開源數據挖掘工具——NLTK，提供了一個語言處理工具，包括數據挖掘、機器學習、數據抓取、情感分析等各種語言處理任務，因此，在語言處理任務領域中，它一直處於不敗之地。
想要感受這款深受數據人喜愛的工具的用戶，只需要安裝NLTK，然後將一個包拖拽到最喜愛的任務中，就可以繼續葛優癱N日遊了，高智能性也是這款工具受人喜愛的最大原因之一。另外，它是用Python語言編寫的，用戶可以直接在上面建立應用，還可以自定義小任務，十分便捷。
6.KNIME
KNIME是一個開源的數據分析、報告和綜合平台，同時還通過其模塊化數據的流水型概念，集成了各種機器學習的組件和數據挖掘。我們都知道，提取、轉換和載入是數據處理最主要的三個部分，而這三個部分，KNIME均能出色地完成。同時，KNIME還為用戶提供了一個圖形化的界面，以便用戶對數據節點進行進一步的處理，十分貼心。
基於Eclipse，用Java編寫的KNIME擁有易於擴展和補充插件特性，還有可隨時添加的附加功能。值得一提的是，它的大量的數據集成模塊已包含在核心版本中。良好的性能，更讓KNIME引起了商業智能和財務數據分析的注意。

Ⅹ 大數據挖掘主要涉及哪些技術

1、數據科學與大數據技術
本科專業，簡稱數據科學或大數據。
2、大數據技術與應用
高職院校專業。
相關專業名稱：大數據管理與應用、大數據採集與應用等。
大數據專業強調交叉學科特點，以大數據分析為核心，以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科，培養面向多層次應用需求的復合型人才。