ip地址查询经纬度，你们谁知道电话虚拟定位是什么意思？
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虚拟定位案例如下：
案例一：
不少人出门旅游时，都会在朋友圈打个卡，发个“九宫格”。发照片的时候，也不忘打开手机的位置定位，加上定位，显示自己“到此一游”。
不过，并不是所有的定位、照片或是一些看似精美的视频都是真的，它们可能是来自一些“外挂”软件。而买这些软件的人，除了为在朋友圈建立所谓的“高大上”的人设，更多的，还是想借此牟利。比如，部分微商和海外代购就会利用这些软件混淆视听，欺骗消费者。
很多微信用户都知道，在使用微信朋友圈定位功能时，虽然可以自主创建一些地点，但是并不能脱离自身实际所在的省市。不过在某二手电商平台搜索时却发现，一些卖家的展示页上写着“修改微信定位”、“朋友圈坐标”等字样的广告，这些定位的修改并不限制省份，甚至可以是全球各地任意的地点。
案例二：
目前市面上的各种安卓模拟器，都带有修改定位功能，如下图，想定位到哪里，点击确定就可以了，然后登陆上微信，qq等app，发送定位就会显示你定位的位置。
像企业用的企业微信等打卡软件，也是可以用模拟器来进行破解的，手机远程到电脑上，启动打卡软件，打开虚拟定位，定位到公司附近，然后就可以提前打卡，预防迟到打卡的最好办法。
位置定位：
1、APP定位法
网上有一些针对即时通信工具开发的APP，它通过破解多款主流聊天APP的安全防护系统，侵入并从中非法获取了被定位对象的经纬度信息，从而非法获知某个人的具体位置。
如今，越发多的智能手机App在首次使用时，基本上都会跳出授权个人通讯录、位置等信息的选项。
一般看见位置信息的授权提示，很多人会下意识地点击【允许】，那么该应用就可以一直获取你的位置等信息，包括在你未使用该应用时。
2、网页定位法
这也是比较流行的定位法，通过发送一个链接给对方，链接标题可以修改为一些诱人的，可以发送给任意渠道，qq，微信，短信等，对方只要点击了，就可以定位到当前的所在位置，这种就是网页会获取当前位置，一般安全意识不高的人，点进去就中招了，网页会发送位置到对方服务器。
3、抓包定位法
虽然网上已经有了很多获取IP的qq插件，但是其原理大致都是相同的，但是插件的安全性而言就不敢恭维了，下面介绍通过抓包获取定位。
原理如下：
这里以腾讯QQ为案例，腾讯QQ使用的是UDP协议，UDP协议是无连接方式的协议，它的效率高，速度快，占资源少，但是其传输机制为不可靠传送，必须依靠辅助的算法来完成传输控制。QQ采用的通信协议以UDP为主，辅以TCP协议。由于QQ的服务器设计容量是海量级的应用，一台服务器要同时容纳十几万的并发连接，因此服务器端只有采用UDP协议与客户端进行通讯才能保证这种超大规模的服务。
qq发送图片和文字，这个是要发送给腾讯服务器中转的，然后由腾讯服务器转发给对方。但是QQ语音和视频就不一样了，这个是端对端连接，直接数据发给对方，只需要在本地开启抓包软件，然后发送一个qq语音过去，然后几秒后挂断了就行，抓取到的QQ语音数据包头会显示对方的公网ip，然后复制ip到一些高精度IP定位网站上，就可以知道对方的大概位置，有些IP精度高，几十上百米。有一些比较差，几公里范围内。
测试手机QQ也是可以抓到位置的，只不过之能下wifi环境下，4G环境下是抓到的基站位置，偏差太大了，wifi的话，是可以抓到拨号的IP，一般都是小区内。
小红书的评论定位怎么改？
如果您想要修改小红书中评论的定位，可以按照以下步骤进行操作：
1.进入小红书App，选择需要修改评论定位的笔记或者话题。
2.在这个页面右上角找到“...”按钮，并点击进入菜单栏。
3.在菜单栏中选择“编辑”选项，进入编辑模式。
4.在编辑模式下，点击您要修改评论定位的评论，将会弹出一个选项框。
5.在选项框中，选择“定位”选项，进入评论定位的修改页面。
6.在修改页面中，可以手动输入或者使用地图定位的方式更改评论定位，还可以对定位地点进行描述等信息的修改。
7.修改完成后，点击保存即可，该评论的定位将会被更新为您设置的新位置。
需要注意的是，如果您不是笔记或者话题的作者，对其评论的定位是无法修改的。
ip地址精确定位查询？
通过IP地址精确定位，可以获取到某个IP地址所在的国家、省份、市、县、街道等地理信息，以及地图坐标等。
首先，要通过IP地址精确定位，需要使用一个IP地址库，比如MaxMind的GeoLite2数据库，该数据库可以提供一个IP地址所在的国家、省份、市、县、街道等地理信息，以及地图坐标等。
其次，需要使用一个IP地址定位服务，比如IP2Location，这是一个非常完善的IP地址定位服务，可以提供IP地址精确定位的功能，它可以根据IP地址来查询出该IP地址所在的国家、省份、市、县、街道等地理信息，以及经纬度等地理位置信息。
最后，可以使用地图API，比如Google Maps API，它可以根据提供的经纬度或IP地址，来实现IP地址精确定位，提供出详细的地图坐标，以及周边附近的地理信息等。
怎么简单理解大数据及其应用？
什么是大数据呢？
大数据（Big Data）概念是1998年由SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出的。他当时发表了一篇名为Big Data and the Next Wave of Infrastress的论文，使用了大数据来描述数据爆炸的现象。但大数据真正得到业界关注，则是其后多年的事情了。其中大数据最重要的发酵素则是2003-2006年Google发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文。
大数据是指海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法通过目前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提炼以帮助使用者决策。
大数据有哪些特征呢？
大数据的5V特征，即Variety (多样化)、Volume (大量化)、Velocity（快速化）、Value (价值密度低)、Veracity（真实性）。其中，Variety表示来源多和格式多，数据可以来源于搜索引擎、社交网络、通话记录、传感器等等，这些数据要么以结构化形式存储，要么以非结构化数据存储；Volume表示数据量比较大，从TB级别，跃升到PB级别。尤其是在移动互联时代，视频、语言等非结构化数据快速增长；Velocity表示数据存在时效性，需要快速处理，并得到结果出来，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的区别；Value表示大量不相关信息，不经过处理则价值较低，属于价值密度低的数据。Veracity（真实性）数据质量因数据来源以及记录方式等影响因素的不同，会出现较大的差异，而这种差异性会极大程度地影响数据分析的精确性
大数据处理流程是怎么样的呢？
一般的大数据处理流程都有以下几个过程：数据采集、数据存储、数据处理、数据展现。如下图所示。
简而言之，大数据就是数据量非常大、数据种类繁多、无法用常规归类方法应用计算的数据集成。
有了这么多的大数据，我们如何使用呢？
通过不同渠道采集来的数据，经过对数据清洗后，那接下来就是应用大数据的时候了。根据我们的需求目标定义不同的数据模型，通过数据模型对数据进行筛选，获得我们需要的数据。那么在我们日常工作中有哪些常用的大数据模型呢？今天我们主要分析几个常用的模型做简单的介绍。供大家参考。
1、行为事件分析
行为事件分析法：顾名思义主要通过事件的行为来分析，获得有效的数据。目前主要是用来来研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。那么我们的企业可以借此来追踪或记录的用户行为或业务过程。比如用户注册、浏览产品详情页、购买、提现等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。
在日常工作中，运营、市场、产品、数据分析师根据实际工作情况而关注不同的事件指标。如最近三个月来自哪个渠道的用户注册量最高？变化趋势如何？各时段的人均充值金额是分别多少？上周来自北京发生过购买行为的独立用户数，按照年龄段的分布情况？每天的独立 Session 数是多少？诸如此类的指标查看的过程中，行为事件分析起到重要作用。
行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。行为事件分析法一般经过事件定义与选择、下钻分析、解释与结论等环节。尤其是电商公司通过前期的用户行为数据的采集，在促销活动中就可以有目的的区域性，定制性用户广告投放。通过精准的用户行为数据分析，可获得更高精准用户的转化率。
2、漏斗分析模型
漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。其实企业经营中经常使用到，最简单的应该是我们销售部门的销售项目漏斗。销售管理者通过项目漏斗来分析接下来重点项目跟进和赢单概率。销售漏斗也是一种数据分析模型。
漏斗分析模型在电商平台也是广泛应用。主要在流量监控、产品目标转化等日常数据管理工作中。例如在一款产品服务平台中，直播用户从激活APP开始到花费，一般的用户购物路径为激活APP、注册账号、进入直播间、互动行为、礼物花费五大阶段，漏斗能够展现出各个阶段的转化率，通过漏斗各环节相关数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在，从而找到优化方向。对于业务流程相对规范、周期较长、环节较多的流程分析,能够直观地发现和说明问题所在。
3、留存分析模型
留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。简要的说就是您举办一场活动，邀请了1000人参会，在参会过程中陆续有人对这个活动不感兴趣了，就中途退出了活动现场，还有部分用户坚持下来了，那么坚持下来的用户一定是您的目标客户吗？那么也未必对吧。我们就需要一个工具来识别留存下来的用户哪些才是真正的用户。这就是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。留存分析可以帮助回答以下问题：
一个新客户在未来的一段时间内是否成为您期许目标用户的行为？如发生购买行为，参与活动等；某个平台改进了用户在线体验，邀请有兴趣的用户参与，看是否有成功转化？
4、分布分析模型
分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。它可以展现出单用户对产品的依赖程度，分析客户在不同地区、不同时段所购买的不同类型的产品数量、购买频次等，帮助运营人员了解当前的客户状态，以及客户的运转情况。如订单金额（100 以下区间、100 元 - 200元区间、200 元以上区间等）、购买次数（5 次以下、5 - 10次、10 以上）等用户的分布情况。
分布分析模型的功能与价值：科学的分布分析模型支持按时间、次数、事件指标进行用户条件筛选及数据统计。为不同角色的人员统计用户在一天/周/月中，有多少个自然时间段（小时/天）进行了某项操作、进行某项操作的次数、进行事件指标。
5、点击分析模型
即应用一种特殊高亮的颜色形式，显示页面或页面组（结构相同的页面，如商品详情页、官网博客等）区域中不同元素点击密度的图示。包括元素被点击的次数、占比、发生点击的用户列表、按钮的当前与历史内容等因素。
点击图是点击分析方法的效果呈现。点击分析具有分析过程高效、灵活、易用，效果直观的特点。点击分析采用可视化的设计思想与架构，简洁直观的操作方式，直观呈现访客热衷的区域，帮助运营人员或管理者评估网页的设计的科学性。
6、用户行为路径分析模型
用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。
以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。
7、用户分群分析模型
用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。我们通过漏斗分析可以看到，用户在不同阶段所表现出的行为是不同的，譬如新用户的关注点在哪里？已购用户什么情况下会再次付费？因为群体特征不同，行为会有很大差别，因此可以根据历史数据将用户进行划分，进而再次观察该群体的具体行为。这就是用户分群的原理。
8、属性分析模型
顾名思义，根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、查看用户按省份的分布情况。用户属性会涉及到用户信息，如姓名、年龄、家庭、婚姻状况、性别、最高教育程度等自然信息；也有产品相关属性，如用户常驻省市、用户等级、用户首次访问渠道来源等。
属性分析模型的价值是什么？一座房子的面积无法全面衡量其价值大小，而房子的位置、风格、是否学区、交通环境更是相关的属性。同样，用户各维度属性都是进行全面衡量用户画像的不可或缺的内容。
属性分析主要价值在：丰富用户画像维度，让用户行为洞察粒度更细致。科学的属性分析方法，可以对于所有类型的属性都可以将“去重数”作为分析指标，对于数值类型的属性可以将“总和”“均值”“最大值”“最小值”作为分析指标；可以添加多个维度，没有维度时无法展示图形，数字类型的维度可以自定义区间，方便进行更加精细化的分析。
