京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
将大数据应用于场景让你看见真实_数据分析师
以前,当人们谈论航班飞行动态时,总带着或多或少的神秘色彩,因为从飞机起飞之后,到飞机降落之前,这段时间内的飞行动态,人们往往无法随时随地获知,但刚刚上线的一款APP却改变了这一境况。12月20日,百度正式对外发布了一款名为“百度天眼”的APP,物如其名,它像开了“天眼”一般,用大数据的方式揭开了航班飞行动态的神秘面纱。
(百度天眼APP界面图)
百度天眼,通过将实时的航空大数据结合到实际的场景中,将大数据的应用提升到了一个新的高度,也是国内首个实现数据场景化应用的案例。正如“百度天眼”的产品宣传语“百度天眼 看见真实”所描述的那样,大数据的场景化应用让我们可以在移动设备上用更实时、更真实的方式来观察身边的一切,而观察航班动态可能仅仅是一个开始,“百度天眼”的未来应用范围将更加广泛。
百度天眼:国内首个实现大数据的场景化应用
最耳熟能详的大数据已经成为人们生活、工作中最常接触的科技形态之一,但人们对大数据的感知和体验往往停留在数字、图表或者是简单的图形上,总有种“雾里看花”的感觉。但事实上,通过数字、图表的方式提供基本的数据处理、分析与预测,只是大数据具体应用的初级阶段,这个阶段的大数据应用还难以被用户具体而真实地感知到。而百度天眼,则通过对实时采集到的大数据实时反馈到场景中,打破了传统的大数据使用模式,让大数据实现了场景化的真正落地。
举例来说,使用百度天眼的“嗅探”功能,用户只要将手机对着天空,就能捕捉到当前位置附近不同方向、区域飞过的航班,连航班号、航速都清晰可见,这让广大用户随时随地都能知道“飞机在哪儿”,而且飞机所代表的数据信息是真实存在于用户所在场景内的,让用户可以在手机屏幕上实时查看到周围的大数据信息。大数据的场景化应用,让以往不可感知的数据可以被用户清晰地看到和应用,并且和实景完美结合,打破人们对信息空间的束缚感,正是数据场景化的意义所在。
看见真实:未来大数据场景化的应用还将更广泛
正如前文所说的,数据场景化应用让我们可以在移动设备上用更实时、更真实的方式来观察身边的一切,而观察航班动态仅仅是一个开始,“百度天眼”的未来应用范围还会更加广泛。我们可以预想一下,随着大数据技术应用的不断深化,除了航空领域的大数据外,还将有更多维度的大数据可能会被加入到百度天眼的场景化应用之中,比如可能会影响到用户出行的天气、地面交通等实时数据。当这些数据被场景化应用到百度天眼之后,就可能会出现这样的情况,例如某人预计要去机场接机,为避免因天气、堵车等状况延误了接机的时间,他打开百度天眼,便可以随时随地查看实时的天气与地面交通动态,再结合百度天眼的实时航班动态信息,便能规避天气、交通、航班变故而导致的接机问题,合理安排接机行程,而值得强调的是,这些信息都是可以实时、真实地被用户看到并感知到的,而不是冰冷的数据和图表。
不难想象,大数据的场景化应用必然会覆盖到用户所在场景的方方面面,用数据为用户构建出一个更真实、更智能可控的世界。而随着大数据渗透人们生活的趋势日渐成熟,大数据改变人们生活的应用也将越来越多,应运而生的场景化呈现模式也会催生出更多的可能性。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10