IP地址位置查询如何判断是否精准？

IP地址位置查询的精准度指标一般由两个方面展示，一个是公共指标，分为汇聚率（统计产品的位置查询率）与误差距离（统计产品的准确度）。

测试方法一般会有2种情况，位置已知和位置未知。

在位置已知的情况下，提供位置查询结果与实际位置之间的距离（即误差距离）；在位置未知的情况下，提供的位置查询结果之间的距离。

为了充分地了解IP地理位置位置查询产品的特性，引入4项自定义指标，分别是精度、覆盖半径、准确度和一致性。

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公共指标

对IP地理位置位置查询产品而言，2个公共指标：汇聚率和误差距离

1. 汇聚率
   汇聚率，是指位置查询结果的成功率，也可称为位置查询率。例如，对一个IP地理位置位置查询产品而言，位置查询100个IP，成功位置查询80个IP，则该IP地理位置位置查询产品的汇聚率为80% 。

2. 误差距离
   误差距离，是在位置查询成功的前提下，对位置查询结果经纬度与“真实位置”之间的距离的描述。这里分两种情况，第一种情况，知道真实位置，直接计算位置查询结果与真实位置之间的距离：第二种情况，不知道真实位置，计算位置查询结果之间的距离。
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自定义指标

1. 覆盖半径
   由于IP本身区域性分布的特性，为了更加准确地描述位置查询IP的区域范围，我们定义覆盖半径来说明目标IP所覆盖的范围；覆盖半径，是指IP所覆盖区域最大外接圆的半径。

2. 精度
   精度级另的描述，有6个级别，分别是洲、国家、省、市、区和街道。例如，对一个IP而言，若该IP的位置查询结果为北京市海淀区中关村北大街130号，则该IP的精度为街道级别：若该IP的位置查询结果仅显示北京市，则该IP的精度为市级别。

3. 准确度
   准确度，是在位置查询成功的前提下，对位置查询结果准确程度的描述。由精度、应用场景（根据IP用途的不同，除了未使用IP和Anycast的IP外分为其他应用场景，分别是数据中心、校园单位、组织机构、交换中心、企业专线、住宅用户、基础设施、公共热点、移动网络和卫星通信）和位置查询方式（描述通过哪种方式来位置查询，分为2种情况，分别是地面采集和算法位置查询）来确定；精度越高，准确度越高；应用场景，覆盖范围越小如移动网络IP的覆盖范围大于校园类的IP），准确度越高：位置查询方式方面，地面采集比算法位置查询的准确度高。我们设计由1星到5星的不同级别的准确度，星级越大，准确度越高；5星的准确度高于1星的准确度。

4. 一致性
   一致性，描述在一段时间内IP可能发生变化的程度，由精度和应用场景来确定。精度越高，一致性越高；应用场景方面，校园单位的IP比住宅用IP的一致性强。我们设计了由1星到5星的不同级别的一致性，星级越大，一致性越强；5星的一致性强于1星的一致性。