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春節之后的第一個小長假，春光明媚，春日和煦，春心蕩漾，春情……呃，總之春天是一個適合出行游玩的季節，于是我們開始了新一年的景區看人之旅。

而印象中，每當小長假各大景區人滿為患之時，央視便會樂滋滋地出來給廣大窩在家里的宅男宅女、大爺大媽們播放各大景區實時畫面，那語氣語調和它們播非洲動物大遷徙時沒多大區別，時不時還會來一句，今天故宮的游覽人數已達18.2萬人次，創歷史新高。

不過前幾天看電視的時候發現，央視依舊沒有缺席，只是玩得是越發高端，直接搬上了百度家的大數據產品——熱力圖。好吧，原本黑黝黝的人頭就這樣變成了一塊塊紅方片。

可是，從春節的遷徙地圖變成了如今的熱力圖，名字雖然變了，但大數據似乎還是停留在好玩、新奇上，最關鍵的問題商業化卻沒能得到解決，這不由得讓人發問：大數據真的可以落地嗎？

從大到小的大數據落地

其實從遷徙地圖到熱力圖，最大的變化就在于大數據在應用中精確度更高了，之前只是從A城到B城之間的遷徙軌跡，而現在則變成了一個具體地點附近人流量的適時變化。之前快刀青衣老師說，要是遷徙地圖可以告訴自己那一趟動車上美女最多就好了，可隨著大數據對人流定位的越發精確，這一點其實并不難實現了。

舉個例子，熱力圖顯示三里屯的熱力指數是31，靜安墓園的熱力指數是1，那么很明顯，你去三里屯亂逛碰上美女的概率一定會大于你去墓園，大數原理嘛。當然這只是一個極端例子，但是你拿三里屯和西單比不就更能得出準確的尋美女路線圖了。

當然，請各位屌絲注意，熱力圖只能顯示哪里人多，根據統計學來說，該地區存在的名為“男朋友”的生物也可能多于正常值。所以，如果哪一天大數據能夠把單身這一維度也疊加到熱力圖中，那才是我輩屌絲的幸事啊。

當然，找美女顯然不能算商業化的例子，但是同樣的道理，熱力圖顯示的是一個城市中某一區域的人流量，如果將這個數據運用到打車應用上，出租車司機就完全可以更多地向這些區域靠攏，從而接到更多的活。

對于商業區的餐飲店來說，如果熱力圖顯示該商區上午的人流量比平日提升了50%，并且呈不斷增長之勢，那他們就完全可以在用餐高峰之前增加30—40%的人力和食材，來應對可能出現的供不應求局面。

旅游景點同樣也可以根據實時的熱力圖來判斷景區人數是否超過了實際承載能力，從而及時地調整售票數量，保證最佳的游覽體驗，同時真正保護文物。

如果說谷歌當初根據大數據做的流感地圖是基于固定的數據信息，遷徙地圖則是根據大范圍內動起來的LBS信息，那么熱力圖則是依據更小范圍內的移動數據。其精準度越高，商業化的可能和價值也便越大，倘若未來將這個數據更進一步變為室內的LBS信息，那么大數據就離真正落地又近了一步。

流量梳理，大數據的線下作用

既然暫時還不能更進一步，那現階段這種范圍信息可以做些什么呢？我想最大的作用就是梳理和引導作用了。央視選擇和百度合作，將這樣一個熱力圖放到這樣大的一個公共媒體上，可不是真的為了娛樂大眾，更多地還是想通過它來引導公眾出行。

畢竟大家出去游玩也是尋個開心，誰也不愿意帶著孩子去18.2萬人次的故宮看人屁股，領著女友擠熱度最高的北京南站，所以熱力圖的一大作用就在于引導著人們錯峰出行，合理地來梳理人流。

此時此刻故宮人多，那游客就可以選擇先去王府井、北海公園逛逛，等熱力圖上故宮的熱度降下來再去故宮。同理，某個商圈可能是人擠人，惹得人們逛街欲望大減，但另一個商圈確實門庭冷落，熱力圖便能夠引導著用戶向更加清閑的商圈轉移。

而未來，商圈的范圍可能會具體到某一個品牌的專賣店、某一家餐館，從而實現更加細分的人流疏導。

或許在很多商家眼里，這樣一種方式可能會讓自己的潛在用戶流失，誰也不會嫌自己店里人多。但換個角度來看，其實它是提升了有效流量的利用率，避免了因為人流量過多造成的諸多問題?；ヂ摼W世界里，一個網站某一時刻承載過多流量還會崩潰呢，更何況在實際體驗更加重要的線下。畢竟逛街的樂趣就在于逛本身，如同超市大賣場一般人滿為患的商場，怕是沒多人愿意去逛吧。

而對那些原本就很難獲得客流量的商戶來說，這樣的大數據更是一劑靈丹妙藥，也為他們提供了更多的依托互聯網進行營銷的可能。比如在某一客流量較小的時段里，商場就可以推出限時特價，并進行合理地推送，從而吸引更多的顧客，提高店鋪的整體利用率。

不過，雖然央視將熱力圖這樣的大數據試驗品擺在了公眾面前，但似乎這樣的大數據實踐也還有著一些需要完善的地方，比如多維度數據的疊加、可選以及更多種類數據的逐步豐富——這就要靠百度地圖的2億多用戶用自己的腳丫子真正走出來了——無論如何，前景還是很美妙的不是么？