数据分析建模—位置数据

我一直提过，大数据中涉及到个人的数据，位置数据肯定是最有价值的一环。随着物联网、车联网、各种位置服务应用的不断普及，由地理数据、车辆轨迹和应用记录等所构成的位置大数据已成为当前用来感知人类社群活动规律、分析地理国情和构建智慧城市的重要战略性资源，是大数据科学研究极其重要的一部分。

若区别与传统小样统计，大规模位置数据存在明显的混杂性、复杂性和稀疏性，需要对其进行价值提取和协同挖掘，才能获得更为准确的移动行为模式和区域局部特征，从而还原和生成满足关联应用分析的整体数据模型。

因此，一般会从以下三个方面针对位置大数据去建模分析，包括：

（1）针对数据混杂性，如何先从局部提取出移动对象的二阶行为模式和区域交通动力学特征；

（2）针对数据复杂性，如何从时间和空间尺度上分别对位置复杂网络进行降维分析，从而建立有关社群整体移动性的学习和推测方法；

（3）针对数据的稀疏性，如何通过协同过滤、概率图分析等方法构建位置大数据全局模型。

下面，我简单说几个合法合规使用位置数据的例子，一般来说，一个群体性分析的结果&报告是完全没有问题的！

那么有朋友接着问，个体的位置数据怎么玩才合规？很简单，讲一个金融应用场景—位置差服务

基于运营商基站位置差验证是金融风控的核心最后一道防线。由于基站位置无法篡改，通过APP的实时位置、信用卡和注册手机的实时位置对比来防控盗刷、盗号。