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用数据说话。获取新浪微博POI签到数据883W多条，总签到次数1.652亿次，总照片数0.764亿张，获取日期截止至2014年11月1日。 将海量的POI数据基于像素进行抽稀，按照签到次数聚合,然后使用Echart进行可视化。通过对不同城市个体微博数据的可视化，可以清楚的看出人口的空间分布与轨迹等特征，研究网络群体活动的地理空间分布、聚落规模、区位、空间结构及功能区分布。

一览众山小编辑团队原文/ Todd Schneider翻译/ 沈玮薇 陈翚文献/ 蒋理 校核/ 众山小编辑/ 众山小 排版/ 徐颖 2014-2015 © 转载请注明：源自公众号“一览众山小-可持续城市与交通”  译者萌像&导读：最 近的出租车和互联网约车之争一时成为了热点，不过由于缺乏详细的数据信息分析，很多的结论都是定性为主，并为各种利益团体所把持。因此今天我们就介绍一

对于大数据的理解，仁者见仁智者见智，但是最起码需要一个量级的限制，例如如果你在将你的大数据有多么牛叉，但是演示的数据量在几百万条记录，几千万条记录等，其实并没有什么说服力，可以说，一个传统意义的关系型数据库都可以轻松管理上亿条记录，那么如果再进行相关的优化，几十亿条记录进行操作也没有问题，所以我们在学习或者实践我们的大数据，最起码在量级方面需要让大家信服。这里面我们在互联网找到了一些关于大数据量及的数据，希望能够分享给各位，也希望这些数据能够为各位在大数据的研究和实践过程中提供数据支持。