大家好，雨雨来为大家解答以上问题，百度大数据安全实践，百度大数据很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
1、鉴于节假日等原因，这显然不能作为参考指标。所以在实际使用中，需要通过下面的日期栏来查看未来的日期。目前百度的旅游预报可以提供未来两天景点的预报参考，并回顾两天前的预报值。
2、图06按省范围对景点进行排序，当然也可以直接搜索一个景点。
3、图07这是4月27日和4月29日北京景区拥堵情况预报。可以明显看出，北海公园、八达岭、故宫的拥堵程度呈上升趋势。
4、当然，如果行程还在规划阶段，边肖建议可以通过之前的“国内城市旅游”标签页查看不同城市的热度指标。这里将以城市为单位，向我们揭示未来人流最有可能的去向。圈子越大，未来人流集中度可能越高。甚至可以点击城市图标，查看前往城市的人车路线图，以便提前规划，避开拥堵路段。
5、图08通过城市旅游地图，可以看到未来可能出现的拥挤区域。点击城市查看可能出现的拥挤交通情况。
6、此外，百度旅行预测还提供了境外旅行的预测值。边肖查看了5月1日的分布情况，发现日韩游仍是首选。需要注意的是，境外游和国内城市游可以提供9天预报参考，比景点2天预报更有指导意义。
7、图09这是五一出境游预测图。可见日韩还是首选~
8、*揭示“大数据”
9、总的来说，百度的旅游预测为我们提供了非常直观的数据参考。那么很多人会问，这个预测准确吗？背后的依据是什么？
10、其实支撑百度出行预测的，是一种叫做“大数据”的东西。很多网友对这个概念还不是很清楚。简单来说，“大数据”是指一般软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。一方面，百度通过旗下的LBS产品记录每个景点的历史流量数据，然后从搜索记录中查询用户对不同景点的倾向程度，最后对这些数据进行整合汇总。当然，这里还有一些细节需要考虑。比如某某地方会有大型活动，某某地方会有民间聚会(比如前面例子中的“陶然亭”)，甚至当地的实时天气和污染指数都会对预测结果产生影响。这些都会被赋予不同的权重，导入到一个数据模型中，这就是我们最终看到的预测结果。
11、图10百度地图的“热力图”是“大数据”预测的另一种形式，可以配合百度预测使用。
12、同样，还有百度地图最近推出的“热度图”功能，可以按照时间顺序提供当天的热度变化值。可以看作是另一种形式的“大数据”预测。感兴趣的用户不妨看看。
本文讲解到此结束，希望对大家有所帮助。