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城市热力图

百度热力图是根据什么来统计显示的?

很多人说是根据人流和手机定位,但为什么深夜热力图明显颜色减淡,现在晚上手机也不关机吧,虽说晚上人流分散了,但总体还是在这个城市啊,所以从手机定位统计显…
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要我猜,就是打开百度地图才算。。。热力图主力军:大头私家车、滴滴司机、外卖员、快递员、各类共享单车、货拉拉、路人。我仔细观察自己所在地级市,早晨6点基本全市一片蓝,7点后热力不断增强(大家开始上下班工作),晚上6点后达到最红(晚高峰下班、外卖巅峰时间、快递还没下班、滴滴高峰、逛街)。而到了后半夜基本上人基本上都在睡觉,手机就算开着,但是没人送外卖、快递了、货拉拉司机也休息了、就个别滴滴司机和私家车还在开,这也解释为什么一个城市人口没变热力图清

晨变蓝,7点后快速变红,而像上海这种快节奏的城市你会发现早上5点有些地方就红了,毕竟通勤时间很长,很早起来挤地铁。

早上5点56,基本被窝躺着,6类人员基本没动
下午4点10分正常时间,都处于工作状态,一天大部分时间热力图是这样


高峰18点30热力图

编辑于 2021-03-23 18:34

可能是跟相关部门合作,比如交管部门的摄像头。

发布于 2020-10-16 09:37

热力图是以特殊高亮的形式显示用户在您APP中的点击位置或用户所在界面位置的图示,针对点击位置不同的点击情况,会使用不同的颜色区分展示。借助热力图,可以直观地观察到用户的总体访问情况和点击偏好。



我们可以用热力图来做什么?

1、 监控访客的误点击行为; 通过热力图可以全面的查看APP中每个界面的整体访问情况和点击偏好。 可以直观地发现当前的界面布局是否存在访客误认为可以点击跳转的按钮或界面内容、结构布局不紧凑的情况。

2、您的广告、重点功能放在哪里既挣钱又美观 尤其对于流量较大的APP,首屏每一个位置都寸土寸金,广告、重点功能放在哪里能既挣钱又美观,可以通过热力图直观地展示出来。

3、点击这个按钮的用户是从哪里来的? 移动统计热力图可以细分筛选来源(渠道)、日期、版本、地域、设备型号、操作系统等维度,轻松让您了解当前点击细分情况,助您准确决策。

二、功能详述

1、进入百度统计|移动统计-热力图报告页,首先确认无埋点版本SDK已更新到(iOS-SDK-V4.9.5、Android-SDK-V3.9.3.0及以上版本);同时打开百度移动统计APP,确保APP端与PC端账号及所选应用一致;

2、百度移动统计提供了两种方式接入您的设备:手势接入和扫码接入。

接入方式一:手势接入

打开App,并用两个手指同时触摸屏幕持续3s以上,即可在右侧设备列表看到您的设备



接入方式二:扫码接入

  • 针对不适合手势接入的设备,百度移动统计提供了扫码接入的备选方案。打开您手机的应用扫描屏幕上的二维码,按照提示操作,您的APP会自动唤起,您即可在右侧设备列表看到您的设备。
  • 使用扫码方式连接,需要提前在App中完成相应的Scheme配置,详见iOS: 集成步骤、Android: 集成步骤中Scheme配置相关内容。



3、选择完您要连接的设备后,正式进入报告页:



3.1在手机APP端可进行界面的选择和切换,PC端热力图报告展现手机端所选界面数据。

3.2左侧热力图根据用户点击次数,用不同颜色区分并绘制出热力图报告,越红表示点击次数越多。

3.3右侧数据区域展示当前页面总的点击次数和事件Top10排名,时间可选择近7天数据进行查看。

3.4 左侧热力图只有有数据的元素才可进行交互操作,hover页面某一个带点击数据的元素时,高亮该元素并且下方出现黑色浮层展示该元素的点击数及点击率:



3.5点击高亮元素,右侧数据区域变为针对该元素的数据详情页:



右侧数据区域除展示基础数据外,还可对该元素进行数据筛选,如地域、渠道、操作系统等。

发布于 2020-10-16 15:57

应该是使用频率吧!

发布于 2020-10-28 03:50

基本介绍:百度热力图主要是统计区域内调用百度API次数形成,可用来计算相对人口密度,近年来被广泛应用。传统百度热力图使用不同颜色来展示人群空间分布与密度,以1~7热力值进行分级表达,可通过热力值计算分析某地区的人群集聚度。

数据获取方式:第三方数据服务商,评论附数据获取链接,或私。

数据介绍:本案例应用的是百度慧眼原始接口数据(P6),需要注明一点,与传统栅格热力图1~7分级不同,百度慧眼原始数据统计的是区域内调用百度API的具体接口数,所以不仅限1-7分级,精准度更高,分级更细,尤其是做相关性分析、地理加权回归等。选取的是2023年10月某日20点上海市热力数据,WGS84坐标,Value是调用次数(可间接等于抽样人数),200m×200m网格(P5)精度按点采集。

P1:根据Value值在ArcScene中进行拉伸,叠加路网、行政区划数据。

P2:将点数据与行政区划进行空间连接,再根据Value值进行分级。

P3:根据Value值进行核密度分析,叠加底图。

P4

P5

P6

发布于 2023-11-24 00:31

看图有点像热成像,不过应该是app和相关部门合作达到的一个效果呐

发布于 2020-10-16 12:09