没去过 导航过大数据扫到了？百度地图的导航主要采用什么大数据计算模式
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没去过 导航过大数据扫到了
是大数据筛查到了
这种情况是有可能发生的，这是因为大数据为管理的时候，出现了一定的偏差失误，遇到这种情况你可以和大数据管理中心的人员进行沟通处理。
那么，什么是“大数据筛查”？大数据又是怎样找到新发地的路过者呢？大数据在此次疫情防控中起到了什么作用？
大数据，顾名思义其实就是海量、大量的资料，这些资料来源于随时产生的数据；而大数据又分为狭义和广义两种；狭义的大数据包括个人私人信息、购物习惯、阅读习惯等个人画像；而广义的大数据则是针对社会或者企业的，例如电商利用大数据分析顾客购物习惯，做好需求预测，提前布局好仓库存储等等。
显而易见的是，此次新发地的“大数据筛查”，就是广义大数据与狭义大数据的一次有机融合，也是海量存储和快速检索技术的一次良好利用。
百度地图的导航主要采用什么大数据计算模式
算法的第一步是求出图片中心坐标点（经度，纬度）到地图坐标原点（0，0）的距离，在实践过程中，如果采用标准的球面距离计算公式，会产生误差，特别是纬度绝对值大的区域。这是因为大部分WEBGIS采用墨卡托投影，纬度绝对值越大的球面区域拉伸越长，所以需要采用墨卡托投影正解公式来计算距离，消除误差。
公式中a为椭球长半轴，b为椭球短半轴，例如百度地图采用WSG84椭球体参数，故a等于6378137米，b等于6356752.3142米。L0，B0为标准原点经纬度（0，0），L，B为带入计算的中心点经纬度，e为偏心率。
大数据具体是做什么有哪些应用
大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。
提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。
应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同，具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。
1. 互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域，可以根据销售数据、客户行为（活跃度、商品偏好、购买率等）数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品。
2. 政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急、救灾工作。
3. 金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。
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