引言
自己理解的TD标签体系有三类：设备自身属性，在设备上使用的应用标签，以及设备相关的地理标签。其中关于地理标签主要集中在职、住、娱和POI明细。
我对地理标签很感兴趣，感觉还可以挖掘出更多信息。因为地理信息如果放到地图上，天然是有上下文意义的。比如一对浮点数-经纬度值，放在公园附件和放在居住小区附近，再结合出现的时间，明显有上下文含义。所以使用了公司的北京市5月某一周工作日5天（不含周末）的数据。数据量700万行，可分辨的设备2175564个做了一次机器学习探索。
先说结论，ML模型将设备分成了8类，其中6类是可以解释的。我自己定位为：有夜生活的上班族；交通运输/全天繁忙型；，一早一晚/设备放家型；非移动设备型；活动范围很小/老人型；疑似爬虫或异常设备型。
介绍分析过程
一、原始数据样例，有设备ID，小时，经纬度。即只有时间序列和地理信息。
二、经过一些常规分析后，决定转化成交叉表。即每一行就是一个设备的地理信息记录，列是0到23小时。如果在同一个小时里有多个点就使用聚类算法，找到多个点的核心（这里有失误只留了一个核心）。用这个核心代表这个设备，在工作日的5天里，最大概率出现在哪里。样例数据长这样（下图）
转化完的交叉表，大家可以看到是一个稀疏矩阵，非常稀疏，每一列平均只有1/7行有数值，其他的都是空。但是我觉得这是符合现实世界实际情况的。反而每个小时都有经纬度的是不正常的，这里有一个伏笔，文后再介绍。
三、由于矩阵太稀疏，使用ML的k-means效果可能会不太好了。接下来的变换就是本文的干货了。
1. 对时间序列定义了白天和夜晚两个时间段。基于在北京生活的经验和数据展现的规律。我定义晚上休息是从22：00到06：00.定义白天活动是从07：00到21：00。
2. 分了时间段后，每个设备基本上在其中某一个时间段里都有地理信息。然后采用Canopy聚类算法，将每个设备一个时间段里的经纬度再次聚类。如果能聚成三个核心我就保留三个，聚成一个我就保留一个。Canopy算法的好处是不像k-mean需要事先指定聚类的个数。这里的核心我是这样定义的：500米内的所有经纬度认定肯定属于一个核心。500到1500米的经纬度按照距离的概率函数推断属于同一个核心。超过1500米一定属于其他核心。
3. 最后基于简单的经纬度+时间序列数据，我创建了一个新的数据集，用于机器学习。这个数据集的特征列有，每个设备白天活动有多少个坐标点，白天活动坐标可以聚成几个核心，晚上休息时间段有多少个坐标点，晚上休息时间段坐标可以聚成几个核心。表格结构如下。
4. 然后是采用传统的K-means 对这个数据集进行聚类分析。基于机器学习结果，我分成了8类。
解释分类
在解释之前，要先阐明一个假设：
通过上图大家可以看到左侧第一个是k-means算法效果，只能实现局部最优解。用人话说就是，这种算法只能保证一个类里的主体数据是一个类的。大概率是存在小部分数据不应该属于这个类。所以在ML模型认定的类型里面我也只分析主体数据的特征。然后用一个主体数据特征代表这个类型。
好！干货结论开始：
分类1
数据特征：只有白天有坐标信息，数据点比较少，一般是2到4个轨迹点，并且这些点相互距离比较大，可以明显分辨出来。由于数据点太少，没法推断用户特征。
通过谛听DMap展示
分类2
数据特征：只有白天有坐标信息，数据点更少，一般是1个轨迹点，可以明显分成1个簇。217W设备中，占比却是最多的。
分类3 有夜生活的上班族
数据特征：夜里白天都有坐标信息，夜里点数普遍比白天少。但是夜间活动地方大概率是2个。属于夜间有活动，不在家宅着。
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分类4 交通运输/全天繁忙型
数据特征：夜里白天都有坐标信息，但是白天的很多，白天可分辨出远距离的地点也比较多。晚上坐标信息也比较多，大概率也有2个不同地点。通过地图，并且19时以后的点可以和8时以前的点在一个簇里（比较近）。
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分类5 一早一晚/设备放家型
数据特征：白天没有坐标点或者只有一个坐标信息。晚上有一个到两个坐标信息。但是晚上就在一个地方呆着，不移动。但是通过地图发现，早晚坐标是在一个簇里，即距离很近。并且大多数都是在生活小区里
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分类6 非移动设备型
数据特征：夜里坐标点比较多，但是大多宅在一个地方。白天是每个小时都有一个位置点，但是有1到2个固定位置。数据的连续性非常好。通过地图查看，发现，白天的点和夜间的点大概率也是在一个地方。一个簇里。
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分类7 活动范围很小/老人型
数据特征：白天坐标信息很多，连续性好，但是大多数只能分辨1到2个地点。聚集程度高。晚上大多数只有1，2个坐标信息，而且只有一个簇，可能宅在一个地方。通过地图发现活动范围很小。
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分类8 疑似爬虫或异常设备型
数据特征：夜里或者白天阶段，每个小时都有数据。但是每个小时跨越的距离特别长。数据连续性特别好，一天有24个点，或者白天黑夜阶段内部每个小时都有点。
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最后
以上对分类结果的归纳和分析。是基于两个前提的：
1. 工作日数据，结合个人工作日生活体会。
2. 只做了10次k-means分类（分类数从2到11），没有在分类结果上对每个分类做更细的聚类分析。