Ⅰ 谁有大数据大赛出租车gps轨迹数据集，求分享，由于数据量较大，可以有物质回报。

我们可以立即定位监控车辆的位置信息，轨迹回放，段中的断油，等等。

- 星安GPS，GPS，的知名品牌之一，该公司自2003年成立以来，本着“深圳市联业科技有限公司”的全名，原名“深圳科技发展有限公司公司的市长”，专注于收集“卫星导航，智能交通，汽车电子，”相关产品“的研发，生产，销售，工程和运营服务”为共同的一个 - 股票的企业，以“AMWELL星安星的”行业领导品牌和产品，总部设在高新区，宝安区工业园建有生产基地。

- 星安目前拥有各类GPS行业在全国拥有超过35万的终端用户，连续多年行业领先的市场份额，成为后起之秀GPS兴业，发展前景广阔。

- 星安GPS高薪技术企业深圳市双软企业，中国技术应用协会的全球定位系统的成员，广东省卫星导航行业协会会员单位，深圳市安防协会理事单位，信息产业协会 - 汽车电子分会会员单位，深圳市高新技术产业协会会员单位，深圳市电子行业协会。

自主研发的GPS卫星安安T360系列的“移动终端”已通过国家强制性3C认证，防爆合格证，检验和安全产品认证，美国FCC认证的形式，CE和RoHS认证。目前，该公司的技术研发团队超过45人，超过硬件和软件行业资深研发工程师，核心团队开始GPS技术的研究和应用，从1999年，是国内最早从事产品研究1和发展行业专家的领域，如2009年5月，共获得专利和授权，软件著作权等知识产权30余项，在工业应用中的资深经验。

公司保持原有的“深圳市科技发展有限公司的市长”在GSM汽车防盗器产品线，GPS / GSM / GPRS / CDMA的全球卫星定位车辆监控管理产品等汽车电子产品的技术领先和规模化生产优势，在该领域，但汽车电子产品的触角延伸到车辆信息和娱乐区和预安装的安全配置标准的产品领域，公司拥有“五大系列30个型号的各种特色产品。”

- 星安GPS产品具有完全自主知识产权，并逐步掌握了核心技术的产品，在长期的技术创新产品开发过程中，积累了许多宝贵的经验，培养出了高效，精干的管理和技术团队。截至2009年5月，共获得专利和授权，软件著作权30余项其他知识产权。

公司经过多年的发展，拥有先进，完善的技术创建了一个功能齐全，实用，性能稳定，可靠的产品和高端的技术引领整个行业的发展，在国内同行中享有良好的信誉，是独一无二的。为了充分提供满意的产品和优质的服务于用户，公司导入完善的质量保证体系和客户满意评价体系，在产品开发，测试，生产，质量控制，销售和各方面的服务，充分考虑客户的需求，以高质量不断提高质量和服务的用户满意度。星安GPS已逐步发展成为以最快的中国最具潜力的用户越来越多，全面的技术，产品，一套完整的“卫星导航，智能交通，汽车电子，”车载综合信息终端产品，“R＆D，生产，销售，工程，运营“为一体的专业化公司之一，已在全国建立了30多个分公司，500多家合作伙伴，利用其整合营销传播手段”AMWELL星安安“牌系列产品。

- 星安全一直秉承“专业，专注，优质，高效”的经营理念，以“星”思远前的宁静！
中国 - 星安GPS应用案例：
中国深圳，深圳富士康复杂拓物流有限公司深圳比亚迪
中国光大房地产房地产开发有限公司，广东

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移动通信山东省淄博公安局
甘肃省敦煌市交通运输局运输管理局

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Ⅱ 大数据分析报告中，这种带路线的地图怎么做出来的求大神指导

看看这个呢，也是很绚丽，数据可视化分析工具：大数据魔镜，导入数据直接作图，颜色可自己搭配，还很多分析挖掘功能。

Ⅲ 如何快速分析轨迹数据呢

轨迹数据的实现其实还是蛮简单的，正好之前看过一篇文章讲的就是怎么制作轨迹地图的教程，简单又实用，废话不多说，上教程：

首先将需要分析的数据接入到BDP个人版中，可以上传本地数据或直接连接后台数据库的数据

轨迹主体：选择作为轨迹图的变化主体，比如这里选择网约车ID，表示这张图轨迹图展示的是沈阳市内各网约车的路线变化。

时间序列：选择某个时间段内的变化情况，若工作表中没有日期/时间字段，BDP可不支持制作轨迹图哦。这么为什么呢，很简单，轨迹的力学概念就是动点在空间的位置随时间连续变化而形成的线路，没有时间段的变化，那何来轨迹一说呢？

时间粒度：动画播放可按年/季/月/周/天/时/分/秒，任选其一，这是地图图表按某个时间段的动态展示效果，适用于初动态轨迹图以外的所有地图图表，因为动态轨迹图的数据是实时变动的，所以选择哪个时间粒度都不影响。

播放速度：分快、中、慢，这个最好理解，就跟视频快放、慢放的道理相似。

然后，没然后了，哪有那么麻烦啊！高大上的轨迹地图就这样完成了~

从轨迹图中我们可以看出，地理位置上，轨迹路线还是集中在和平区、皇姑区等市区位置，市区人多打车的需求多也是正常的，那公司肯定是需要稍微多安排点车，再分析一下节假日的轨迹，用户需求可能更集中，那相应的要适当更多安排车辆，提高公司收入。具体路线上，从图中可以找出一些明显发亮的线路，可能这条线路上连接较多的居住地和办公地，这是市民上下班必经的路，那可不可以发起拼车活动呢，让乘客享受优惠的同时也适当地增加了每趟线路的收入呢？

当然以上只是一个比较简单的例子分析，主要想跟大家分享轨迹图的制作方法和逻辑，具体的应用场景还需要结合自己的实际情况。其实类似的场景案例特别多，例如对O2O公司而言，外卖公司通过发现外卖骑手的轨迹路线特点来优化分配骑手的配送路线；共享单车公司通过了解单车的骑行路线来决定各个放置点的车辆数量，优化资源分配。对个人生活也适用，跑步爱好者可以通过制作轨迹地图来总结自己一年的运动“账单”，看看自己都跑了哪些地方；经常出差的小伙伴可以将今年去过的地方用轨迹图展示出来，回顾今年曾经的生活轨迹。更多场景的使用欢迎大家多多挖掘呀~

Ⅳ 大数据挖掘中的流数据什么意思

流数据是指由数千个数据源持续生成的数据，通常也同时以数据记录的形式发送，规模较小（约几千字节）。流数据包括多种数据，例如客户使用您的移动或 Web 应用程序生成的日志文件、网购数据、游戏内玩家活动、社交网站信息、金融交易大厅或地理空间服务，以及来自数据中心内所连接设备或仪器的遥测数据。此类数据需要按记录或根据滑动时间窗口按顺序进行递增式处理，可用于多种分析，包括关联、聚合、筛选和取样。
借助此类分析得出的信息，公司得以深入了解其业务和客户活动的方方面面，例如服务使用情况（用于计量/计费）、服务器活动、网站点击量以及设备、人员和实物的地理位置，从而迅速对新情况做出响应。

Ⅳ 大数据挖掘方法有哪些

谢邀。

大数据挖掘的方法：

  • 神经网络方法

神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。


  • 遗传算法

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。


  • 决策树方法

决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。


  • 粗集方法

粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单，易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。


  • 覆盖正例排斥反例方法

它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。


  • 统计分析方法

在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系和相关关系，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。


  • 模糊集方法

即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。

Ⅵ 大数据挖掘的算法有哪些

数据挖掘本质还是机器学习算法
具体可以参见《数据挖掘十大常见算法》
常用的就是：SVM，决策树，朴素贝叶斯，逻辑斯蒂回归等
主要解决分类和回归问题

Ⅶ 大数据挖掘常用的方法有哪些

1. Analytic Visualizations（可视化分析）

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines（语义引擎）
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

Ⅷ 大数据，数据挖掘在交通领域有哪些应用

交通领域大数据分析和应用的场景会相当多，这里面要注意两点，一个是大数据本身的技术处理平台，一个是数据分析和挖掘算法。具体场景当时写过点内容，如下：
对于公交线路规划和设计是一个大数据潜在的应用场景，传统的公交线路规划往往需要在前期投入大量的人力进行OD调查和数据收集。特别是在公交卡普及后可以看到，对于OD流量数据完全可以从公交一卡通中采集到相关的交通流量和流向数据，包括同一张卡每天的行走路线和换乘次数等详细信息。对于一个上千万人口的大城市而言，每天的流量数据都会相当大，单一分析一天的数据可能没有相关的价值，而分析一个周期的数据趋势变化则会相当有价值。结合交通流量流向数据趋势变化，可以很好的帮助公交部门进行公交运营线路的调整，换乘站的设计等很多内容。这个方法可能很早就有人想到，但是在公交卡没有普及或海量数据处理和计算能力没有跟上的时候确实很难实际落地操作，而现在则是完全可以落地操作的时候了。
从单一的公交流量流向数据动态分析仅仅是一个方面，大数据往往更加强调相关性分析。比如对于在某一个时间段内公交流量和流向数据发生明细的趋势变化的时候，这个趋势变化的究竟和哪些潜在的大事件或其它影响因素的变化存在相关性，如何去分析这些相关性并做出正确的应对。举个简单的例子来说，当市中心区内的房屋租金持续增长的时候一定会影响到交通流的变化，很多人可能会搬离到更远的地方去居住，自然会形成更多的新增公交流量和流向信息。在《大数据时代》里面谈到更多的会关心相关性而不是因果只是一个方面的内容，实际上往往探索因果仍然很重要，就拿尿片和啤酒的例子来说看起来很简单，但是究竟是谁发现了这种相关性才更加重要，发现相关性的过程往往是从果寻因的过程，否则你也很难真正就确定是具备相关性。
其次就智能交通来说，现在的智慧交通应用往往已经能够很方面的进行整个大城市环境下的交通状况监控并发布相应的道路状况信息。在GPS导航中往往也可以实时的看到相应的拥堵路况等信息，而方便驾驶者选择新的路线。但是这仍然是一种事后分析和处理的机制，一个好的智能导航和交通流诱导系统一定是基于大量的实时数据分析为每个车辆给出最好的导航路线，而不是在事后进行处理。对于智能交通中的交通流分配和诱导等模型很复杂，而且面对大量的实时数据采集，根据模型进行实时分分析和计算，给出有价值的结果，这个在原有的信息技术下确实很难解决。随着物联网和车联网，分布式计算，基于大数据的实时流处理等各种技术的不断城市，智能的交通导航和趋势分析预测将逐步成为可能。
还有一个在国外大片中经常能够看到的就是实时的车辆追踪，随着智慧城市的建设，城市里面到处都是摄像头采集数据，当锁定一个车辆后如何根据车辆的特征或车牌号等信息，实时的追踪到车辆的行走路线和位置。这里面往往需要实时的视频数据采集，采集数据的实时分析和比对，给出相应的参考信息和数据。这个个人认为是具有相当大的难度，要知道对于视频流和图像信息的比对和分析往往更加耗费计算资源，需要更长的计算周期，要从城市成千上万个摄像头里面采集数据并进行实时分析完全满足大数据常说的海量数据，异构数据，速度和价值等四个维度的特征。基于车辆能够做到，基于人当然同样也可以做到，希望这类应用能够逐步的出现，至少现在从硬件水平能力和技术基础上已经具备这种大数据应用的能力。
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Ⅸ 大数据挖掘通常用哪些软件

1.RapidMiner
只要是从事开源数据挖掘相关的业内人士都知道，RapidMiner在数据挖掘工具榜上虎踞榜首，叫好叫座。是什么让RapidMiner得到如此厚誉呢?首先，RapidMiner功能强大，它除了提供优秀的数据挖掘功能，还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是，它还提供来自WEKA(一种智能分析环境)和R脚本的学习方案、模型和算法，让它成为业界的一棵常春藤。
用Java语言编写的RapidMiner，是通过基于模板的框架为用户提供先进的分析技术的。它最大的好处就是，作为一个服务提供给用户，而不是一款本地软件，用户无需编写任何代码，为用户尤其是精于数据分析但不太懂编程的用户带来了极大的方便。
2.R-Programming
R语言被广泛应用于数据挖掘、开发统计软件以及数据分析中。你以为大名鼎鼎的R只有数据相关功能吗?其实，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。
R，R-programming的简称，统称R。作为一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件，它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的，并且很多模块都是由R编写的，这是R一个很大的特性。而且，由于出色的易用性和可扩展性，也让R的知名度在近年来大大提高了，它也逐渐成为数据人常用的工具之一。
3.WEKA
WEKA支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取，由于功能多样，让它能够被广泛使用于很多不同的应用——包括数据分析以及预测建模的可视化和算法当中。它在GNU通用公共许可证下是免费的，这也是它与RapidMiner相比的优势所在，因此，用户可以按照自己的喜好选择自定义，让工具更为个性化，更贴合用户的使用习惯与独特需求。
很多人都不知道，WEKA诞生于农业领域数据分析，它的原生的非Java版本也因此被开发了出来。现在的WEKA是基于Java版本的，比较复杂。令人欣喜的是，当它日后添加了序列建模之后，将会变得更加强大，虽然目前并不包括在内。但相信随着时间的推移，WEKA一定会交出一张很好看的成绩单。
4.Orange
对很多数据人来说，Orange并不是一个陌生的名字，它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。而且，Orange的可视化编程和Python脚本如行云流水，定能让你拥有畅快的使用感。
Orange是一个基于Python语言的功能强大的开源工具，如果你碰巧是一个Python开发者，当需要找一个开源数据挖掘工具时，Orange必定是你的首选，当之无愧。无论是对于初学者还是专家级大神来说，这款与Python一样简单易学又功能强大的工具，都十分容易上手。
5.NLTK
著名的开源数据挖掘工具——NLTK，提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务，因此，在语言处理任务领域中，它一直处于不败之地。
想要感受这款深受数据人喜爱的工具的用户，只需要安装NLTK，然后将一个包拖拽到最喜爱的任务中，就可以继续葛优瘫N日游了，高智能性也是这款工具受人喜爱的最大原因之一。另外，它是用Python语言编写的，用户可以直接在上面建立应用，还可以自定义小任务，十分便捷。
6.KNIME
KNIME是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机器学习的组件和数据挖掘。我们都知道，提取、转换和加载是数据处理最主要的三个部分，而这三个部分，KNIME均能出色地完成。同时，KNIME还为用户提供了一个图形化的界面，以便用户对数据节点进行进一步的处理，十分贴心。
基于Eclipse，用Java编写的KNIME拥有易于扩展和补充插件特性，还有可随时添加的附加功能。值得一提的是，它的大量的数据集成模块已包含在核心版本中。良好的性能，更让KNIME引起了商业智能和财务数据分析的注意。

Ⅹ 大数据挖掘主要涉及哪些技术

1、数据科学与大数据技术
本科专业，简称数据科学或大数据。
2、大数据技术与应用
高职院校专业。
相关专业名称：大数据管理与应用、大数据采集与应用等。
大数据专业强调交叉学科特点，以大数据分析为核心，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，培养面向多层次应用需求的复合型人才。