上面图中的大问题是：我们仍然依赖于单一的PostgreSQL （数据库管理系统）来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的： ?...新的路径存储 第一个设计决定是对路径存储的数据库选择。我们简短的需求列表如下： 操作上稳健（无数据丢失，支持备份，复制到二级数据中心，便于排除故障，可预测的，业务专长）。...我们评估了各种NoSQL（不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称）的具有上述特点风格的数据库。...追加（无更新）数据模型：它仅支持一个只追加数据模型中，一旦它被写入后，就不能进行修改。这对于存储交易数据，并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型，修改会自然幂等和交换。...NoSQL（不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称）是强大的：用分片指标的结合列式的方发把数据层的性能变化直接呈现给程序员。
2014年春节，百度发布了基于大数据的可视化产品春运迁徙地图（http://qianxi.baidu.com/），在中国地图上直观地看到各城市间的人流迁徙，经央视报道使用，一时惊艳。...这种炫酷的迁徙地图可视化形式，直观又形象，科技感十足，赢得哇声一片。 ? Excel能做这种地图吗？当然不能，一个普通的办公软件和一个最新的大数据可视化产品是无法相比的。...受其启发，本贴讲解用Excel制作基于中国地图的迁徙地图/流向地图的方法。下图是最后的目标样式。 ? 作图思路 迁徙射线可用散点图绘制，迁徙数量可用气泡图绘制。...得到迁徙地图界面。 ? 4、检查模型。 切换省份和指标，检查确认数据引用、图表绘制的正确性，完成模型。 5、夜视风格。 还可格式化出如下图的黑底发光夜视效果，具有科技感，接近百度迁徙地图的风格。...文件下载（解压后请使用Microsoft Office打开，否则无法正常显示）： 中国数据地图-迁徙地图-流向地图.zip
随着百度、腾讯对数据的开放，城市数据的研究也更加准确了，这让数据在城市分析、人口研究、商业价值挖掘中发挥着更大的作用，本篇文章就是一个成数据数据的实际运用。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
今年春节期间，百度做了一个可视化很高的专题【百度迁徙】，讲春运期间各地区的人口迁徙情况。动态图，图很漂亮，也很直观。...前两天我在微博分享了9张主要地区的迁徙图，反响热烈，有的认为象玫瑰，有的是莲花，还有牡丹。于是决定整理全国34个省会城市的迁徙图。来看看你所在的地区的迁徙路线是什么“花”。...每个地区4张图，第一张是大年三十晚8：00的迁徙图，此时还在路上奔波的人一定是归心似箭一族；第二张是初一早上10:00的迁徙图，初一大早就忙什么呢？...迁徙半径远小于上海和北京。最后一张象蝴蝶吗？ 4、重庆 重庆：这四张图都能发现北京、上海、广州、深圳都是迁徙的重点，并且都是成对出现，如上海迁入和迁出并存。...后记，所有数据就来自于百度。只做简单的解读。详细数据大家可以点击“阅读原文”，还有人流、航班、机场、车站等维度分析。欢迎分享你的见解。 ——转自微信数据管理
再次迁徙到 WordPress 经历了几个月的时间，我也从业余选手变成了即将退役的业余选手，又决定将博客换成由 Wordpress 强力驱动的卡慢博客了。...得益于 ByeTyp 插件的帮助，内容无痛迁徙。 旧的博客依然在旧的虚拟主机上跑着，而本站目前运行在一年不超过十刀的垃圾 vps 上，希望体验不会太差。 旧的虚拟主机已经过期了。
一张图，尽显中国春运迁徙实景。 这张图，显现中国当下民生现状。 百度迁徙，是目前最接地气的大数据。...在百度内部的规划中，在大数据时代，大数据不单单是一个技术、服务，更是改变社会民生的重要资源。从百度迁徙中，可以看到很多动态的迁徙状况。...虽然，目前的百度迁徙向人们展现出来的还只是“简单”的数据，但是我相信，未来有关部门会以类似这些大数据作为管理的参考工具。 二、大数据第一次接地气。...而百度迁徙则一下子让人们直观地看到了什么叫大数据，为什么要有大数据，大数据能干什么？如今，全社会都在提信息消费，事实上大数据就是推动信息消费的一个重要手段。不管怎么说，百度迁徙，是个接地气的大数据。...我认为，百度迁徙只不过是借助春运、回家过年这种当口发布的，百度内部还有更加“独家”的大数据分析，而不仅仅只是迁徙，坐等进一步发布。
最近年底稍微空了些，加上碰上春节返乡大潮，刚好再拿过来写一下数据分析的思路。...本次数据样本共13041条，本别采集了北京、上海、广州、深圳、杭州的某一天出行数据，由于手动操作难以保证取样的公平性，所以不能对全部数据结果的准确性做保证，本文以提供思路参考为主，先放一张路线图： ?...杭州 杭州明显有别与其它几个城市，一个是杭州的数据样本多，另外一个平台上杭州黄牛多，那些最远的单子就是黄牛广告单 ? ?...爬虫思路：注册成为司机，利用 mitm 抓包存储拼车单 统计思路：数据的话我是通过本地 Mongodb 存储，所以直接用 python 操作 Mongodb 数据 Pymongo：关于 Mongodb...{'$group': {'_id': '$to_poi.city.city_name', 'count': {'$sum': 1}}} ]) # 按照Geolines图表的数据格式格式化数据
艾普大数据对“逃离北上广深人群”采用了如下定义：从北京、上海、广州、深圳离开后，迁徙至省会城市或热点二线城市，并在该城市驻留超过两个月的人群。...从北上广深人群迁徙图和北上广深人群流入城市TOP10图可看出，逃离一线城市的人群，主要流向了重庆、杭州、成都、厦门、苏州等地。 ? 图1-北上广深人群迁徙图 ?...图2-北上广深人群流入城市TOP10 | 重庆成最受青睐城市 除了反映从北上广深逃离人群整体流向的迁徙图外，艾普大数据还针对北京、上海、广州、深圳四大城市，分别研究了其逃离人群流向城市的分布情况。...为了更准确地反映逃离人群对居住需求的趋势性，在逃离人群关注行为的基础上（图13标注为地理逃离），艾普大数据叠加分析了有逃离意愿人群关注行为的大数据计算结果（图13标注为移动关注）。 ?...转载大数据公众号文章，请向原文作者申请授权，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
下面分享一段Eclipse项目迁徙至Android Studio过程，如下以"ppt"形式展出： ? 01 ? 02 ? 1 ? 2 ? 3 ? 4 ? 5 ? 6 ? 7 ? 8 ? 9 ?
百度迁徙产品出来后，其可视化效果迅速得到大家的公认。， 然而大家都知道，正常的地图瓦片数据，是多种数据的叠加，怎能能够做到如此干净的地图呢。 于是就想着对这款可视化效果进行分析。
为此，艾普大数据调取了2017年第二季度全网移动用户全生命周期的海量数据，进行了深入解析。...艾普大数据对“逃离北上广深人群”采用了如下定义：从北京、上海、广州、深圳离开后，迁徙至省会城市或热点二线城市，并在该城市驻留超过两个月的人群。...从北上广深人群迁徙图和北上广深人群流入城市TOP10图可看出，逃离一线城市的人群，主要流向了重庆、杭州、成都、厦门、苏州等地。 ? ? 图1-北上广深人群迁徙图 ?...图2-北上广深人群流入城市TOP10 | 重庆成最受青睐城市 除了反映从北上广深逃离人群整体流向的迁徙图外，艾普大数据还针对北京、上海、广州、深圳四大城市，分别研究了其逃离人群流向城市的分布情况。...为了更准确地反映逃离人群对居住需求的趋势性，在逃离人群关注行为的基础上（图13标注为地理逃离），艾普大数据叠加分析了有逃离意愿人群关注行为的大数据计算结果（图13标注为移动关注）。 ?
贝塞尔曲线是图形学中非常重要的参数曲线，在此不做详细介绍，这里我们用到的是二次方公式：
由于人口的迁徙会对个城市的发展产生重大的影响，因此建议小伙伴们在就业、安家进行选择的时候，密切关注全国重点区域、重点城市的人口变化情况，综合趋势分析做好规划。
2014年春节，百度发布了基于大数据的可视化产品春运迁徙地图（http://qianxi.baidu.com/），在中国地图上直观地看到各城市间的人流迁徙，经央视报道使用，一时惊艳。...这种炫酷的迁徙地图可视化形式，直观又形象，科技感十足，赢得哇声一片。 ? Excel能做这种地图吗？当然不能，一个普通的办公软件和一个最新的大数据可视化产品是无法相比的。...受其启发，本贴讲解用Excel制作基于中国地图的迁徙地图/流向地图的方法。下图是最后的目标样式。 ? 作图思路 迁徙射线可用散点图绘制，迁徙数量可用气泡图绘制。...在射线图工作表中，C、D 列为各省xy坐标数据，组织K、L列的xy数据，间隔重复所选省份和各省的xy坐标，这是关键点之一。...得到迁徙地图界面。 ? 4、检查模型。 切换省份和指标，检查确认数据引用、图表绘制的正确性，完成模型。 5、夜视风格。 还可格式化出如下图的黑底发光夜视效果，具有科技感，接近百度迁徙地图的风格。
感谢大数据，在2014给我们带来最为直观的感受，下面这张图是百度提供的迁徙动态图，这些美丽的亮线就是春运路上大家的足迹，如果您使用过智能手机，并使用过定位功能的话，那么从您踏上旅途的那一刻开始，从出发地到目的地的数据就会在这张图上画出一条淡淡的线...，不过成都火车站的一线人员有个特别的发现，那就是今年出发的人流当中，多了很多老人的面孔，而这在以前并不多见，老人们挤进春运大军都是要去儿女打工的城市准备过年，这样充分印证了专家的分析：逆向迁徙正在改变着今年的春运...如果要说明“逆向迁徙正在改变着今年的春运"，至少应该拿些数据说话，到底今年春运这段时间有多少人“逆向”，有多少老人“逆向”？而不是仅凭火车站一线人员的某些“特别”发现。...而且，“逆向迁徙”这词可不是今年才开始用，搜搜百度“春运 逆向迁徙”，满眼都是去年春运的文章！所以建议，新闻应该严谨的要传达准确含义，应多做功课，不能只做“新”而不用“心”！...百度迁徙确实做了一些东西，海量数据的小时级处理，一定的可视化技术。但无论从项目思想、还是可视化的主体而言，都不是什么创新的东西，类似的、雷同的东西，相信从业者几年前就见过。
一、前言 在很多web系统中，尤其是大屏系统中，经常可以看到类似于飞机迁徙图的效果，这个在echart中也是最常用的一个效果，迁徙图既可以是一个飞机也可以是其他形状，然后有一条动态的移动轨迹来表示流向，...一般都是多个点流向一个点，也可以做成一个点流向多个点，是个多对多的关系，常用来表示人口迁徙、动物迁徙、黑客攻击、病毒攻击、数据流向、产品流向等。...迁徙图和上一篇的闪烁点图类似，也需要提供三个基本要素：城市名称集合、城市经纬度集合、中心点城市经纬度，至于城市点的颜色和迁徙流向箭头的颜色，都可以单独设置，echart对每个类对象都竭尽全力的提供了各种各样的属性...内置了各省市json数据文件转js文件功能，如有数据更新自行转换即可，支持单个文件转换和一键转换所有文件。...cityName.indexOf(centerCity); if (index >= 0) { toCity = centerCity; toPoint = cityPoint.at(index); } //转换数据
作者：承哲 作者公众号：shouxifayanzhe 作者微博：http://weibo.com/intper 摘自：虎嗅 最近一朋友问我百度迁徙图到底是怎么弄出来的？...百度迁徙的数据从哪里来？ 好了，现在再谈最后一个问题了，有了这样的技术后，百度迁徙的数据从哪里来。 数据来源一：地图用户。...这两个数据源就是百度最主要的数据统计来源，目前百度已与交通部有深入合作，预计后期会有可能来自交通部更加精确的数据。 最后，百度用这些定位数据的变化在春节期间做出了很diao的“百度迁徙”。...结语 百度迁徙图非常有意思，我们看到的是一个最后呈现的完整数据图，但是在这背后确有十分复杂的高精尖技术做支撑，远比我们想象中的复杂。...同时我们也看到地理定位技术最先发源于军事，最后又由于移动时代的商业发展诉求得到了更为深入的发展，所以顺着这次百度迁徙我们也再次看到了驱动技术发展的本质—恐惧与欲望。
脉脉人才智库发布《抢滩数字时代·人才迁徙报告2023》，通过平台大数据分析，盘点2022年最受关注的人才趋势，为人才求职和招聘提供前沿洞察。...数据显示，同⼀岗位在互联网的薪资水平仍明显高于新兴行业。
关键词：BirdFlow 自然保护 概率模型 鸟类迁徙是一个令人着迷的自然现象。据了解，世界上近五分之一的鸟类会因繁殖和越冬而进行定期的迁徙。...在生态学中，研究鸟类迁徙路线等生态规律，对保护濒危鸟种、维护生态平衡、防止流行病的传播等具有重要意义。 近年来，由于全球气候变化以及人类活动等因素的影响，预测鸟类迁徙变得更加困难。...试验结果如下图所示，对大多数鸟类来说，使用 LOO 参数（其他鸟类的验证跟踪数据选择）的模型与使用 tuned 参数（使用该鸟类的验证跟踪数据）的模型表现一样好。...然而，尽管 BirdFlow 模型取得了一系列成果，但北美和欧洲一些研究员则对其使用 eBird 数据库表示质疑，他们认为用观鸟作为收集数据方法并不严谨。...对此，BirdFlow 研究人员表示，该团队正在考虑整合进更多数据，比如卫星或 GPS 跟踪鸟类位置的数据。
来自艾普大数据的数据侠们，调取了2017年第二季度全网移动用户全生命周期的海量数据，进行了深入解析，告诉你那些逃离大都市的人群都去了哪里。...艾普大数据对“逃离北上广深人群”采用了如下定义：从北京、上海、广州、深圳离开后，迁徙至省会城市或热点二线城市，并在该城市驻留超过两个月的人群。...从北上广深人群迁徙图和北上广深人群流入城市TOP10图可看出，逃离一线城市的人群，主要流向了重庆、杭州、成都、厦门、苏州等地。 ? ? （图片说明：北上广深人群迁徙图） ?...（图片说明：北上广深人群流入城市TOP10） ▍重庆成最受青睐城市 除了反映从北上广深逃离人群整体流向的迁徙图外，艾普大数据还针对北京、上海、广州、深圳四大城市，分别研究了其逃离人群流向城市的分布情况。...作者 | 艾普大数据 ▍数据侠门派 艾普大数据（PandaData），是艾普自有的大数据应用生态体系产品，通过强大的数据采集、数据整合、算法模型、数据应用、数据可视化等多层次的大数据能力，为市场提供更高效和务实的用户洞察
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