【深度】另类视角看百度迁徙图

                                     【CCTV的赞誉】摘自CCTV晚间新闻

        今天全国春运已经进入第10天，越来越多的人通过海陆空不同的方式往家里赶。36亿春运大军里面哪条返乡之路最热？不同的旅游线路的人们又有哪些特别的故事？“据”说春运,让我们用数据说说春运背后的故事。30年来，春运大军从原来的1亿人次，增长到今天的36亿人次，在春运这么短的时间内，36人次的大迁移，在过去我们真的很难去想象全国到底是怎样的景象？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，人越多，这条线就会越亮。

大数据还告诉了我们什么，首先是最热线路排行榜，截止到今天晚上7点，8小时内排在前三位的是上海到滁州，天津到德州，还有成都到北京，一个非常有意思的发现是，成都往返北京的线路已经连续占据热门线路的前十名，昨天甚至排名第一位。橙色的线代表迁入成都的人流，而黄色的线代表迁出成都的人流量。

        但是我们发现，不管到达还是出发，成都站都很热，而成都铁路局统计的数据也恰恰印证了这一点，从春运当天开始一直到昨天晚上8点，从成都火车站直达北京的人数为7335人，增幅较2013年超过60%，要知道春运30多年来，没到春运的前半段，差不多是这个时候，成都站所面临的最大压力是到达客流所带来的，但是今年，他们在原来的基础上，在送出旅客方面，同样投入更多的精力，也许呢，大数据到现在还不能具体的分析出乘车人的身份，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......

【我的疑惑】
为何是百度？从央视的报道可知，百度的算法是近似算法，前提是要用智能手机且使用过定位功能，有了这两个前提，百度才可以采集到所需数据，近似估计出哪部手机可能从哪出发到哪回家，才能画出这壮观精美的图画，但是从整合社会资源的角度看，这是巨大的浪费，因为百度所有需要的数据，铁路局都有，而且不是近似值，是精确值，清楚知道每个乘客的年龄、籍贯、性别、出发地、中转站、目的地，所以我要问：为什么是百度画出了这张图，而不是你，铁路公司！
新闻应该多严谨？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。况且，老人一般都会与打工者错峰出行，未必使用智能手机，也不一定会用定位功能。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”！

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【老读悟的担忧】以下内容为授权转载

摘自：老读悟（微信公号：laoduwu666，博客：http://data12345.com/）

一种失望和担忧——再谈大数据的价值

       一个央视和某巨头的合作项目，一个大数据、高科技风口浪尖的项目，顷刻间，各大小媒体的铺天盖地的称颂、赞美之词溢于言表，这是要“刷媒体”的趋势啊，仿佛大家都要说的什么，而我也要说点什么，说点做项目、做产品的初心，说点对国内大数据未来的担忧。

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。并且，最重要的，它说到底是一个事后对数据的描述和展示，目前阶段的实际价值能有多大？对解决老百姓息息相关的春运问题的实际价值点在哪里？对政府的资源调配、社会决策能有多少立竿见影的效果？从现实情况看，恐怕还是新闻效应、政府关系效应效果更明显一些。

       当然，这些都没有问题，毕竟有了新的数据、新的信息可参考，聊胜于无。但回归做产品、做项目的初心，我们为什么要做这样一个项目，真的是在为用户解决痛点问题吗？

       大数据产品也是如此，真的是在用大数据为潜在用户解决实际问题吗？从大数据的概念提出，到目前也有几年时间了，国内一直处在“谈必大数据”的概念炒作阶段，不知道造就了多少砖家、叫兽。就拿春运来说，老百姓面临的问题是什么？怎么回，什么时候回，怎么中转，怎么抢到票，怎么避开中途可能的异常情况，甚至配套的黄牛识别问题，这些都是和大数据息息相关的，怎样采集更广泛的外部数据，怎样构建模型发挥大数据的分析及预测价值，怎么通过大数据产品的可视化技术连接用户，都是要考虑的环节。

       对政府类用户而言，也有各种各样的问题需要大数据支持：各种交通资源的调配问题，特定交通线路的最优设计问题，异常时间的实时定位问题，交通拥堵的预测问题，甚至春运问题与老百姓满意度的问题，等等。

       报个创新，搞个公关，这些真的不是最重要的，请回归做产品的初心吧。也期待大数据从业者可以从价值出发，推动国内大数据产业的良性发展，驱动更有价值大数据产品出现。
数据分析, 数据挖掘

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