❶ 大數據對城市規劃將有如何的影響
大數據時代為城市規劃帶來機遇。前瞻產業研究院專家人士指出，城市規劃回研究將從相答對簡單的觀察轉向更復雜的模型模擬。在大數據未出現之前，由於數據的缺乏、計算能力受限、數據不全面等多方面的原因導致城市規劃只是簡單的觀察，而沒有深入去探索研究。
同時，大數據時代也給城市規劃來帶的挑戰。隨著網路技術的發展，互聯網已經遍布全球，但是依然存在著城市規劃中數據難以獲取的窘境。由於技術、體制、成本的影響，只有公司和政府才能對大數據資源進行收集、存儲、和處理，因此，政府掌握了大數據的絕大部分，這對城市規劃者在規劃中無疑是一個非常大的挑戰。
❷ 大數據規劃的五個步驟
大數據規劃的五個步驟
數據分析的未來將朝著更為普及化、更為實時的數據分析去邁進，也就是說「針對正確的人，在正確的時間，獲得正確的信息」，從這個意義來說，它已經超越了技術本身，是更為接近業務層面的實時分析。
對於一個成功企業來說，數據整合能力、分析能力和行動能力不可或缺。如果不具備完善的數據整合、分析和行動能力的企業遲早面臨被淘汰的風險。在經營環境發生巨變的情況下，任何企業都必須在大數據規劃上做好准備，這樣才能搶先競爭對手發現市場新的趨勢。
三種能力
我們建議企業和政府機構進行數據整合能力、分析能力和行動能力的建設。對於任何公司的管理層來說，要充分認識到數據的重要性，在管理層充分認識到數據的重要性之後，內部要有足夠的人員和能力去整合、搭建和完善數據管理基礎架構。有了海量數據之後，數據分析師能夠對其進行分析和挖掘，使其產生理想的價值。
數據分析能力通過一定的方法論可以獲得。這個方法論從宏觀的角度來看，是通過數據整合探索出有效的業務價值，進而精確地協助制定商業策略或服務提升的策略，有效地採取正確的行動，來協助業務和服務質量的增長，或是解決業務已知、不確定或發現未知的問題。
另外，數據要實現普及化，不僅掌握在管理層手中，在數據安全和許可權管理的機制下，企業或單位的每一個人都要了解自己的業務具體發生了什麼，為何發生，預測將要發生什麼情況，從而更快、更好地做出決策，最終達到智慧型的管理，通過一些主動式的事件，產生正確的行動，如業務增長的價值措施和辦法，來精確有效地提升業務的增長。
五個步驟
如今大數據已經遠遠超出了IT的范疇，也就是說所有部門都在大數據運用的范疇中。
大數據規劃有五個步驟，首先從業務驅動的角度，相關部門選擇要解決和產生的業務場景。針對需求處理和採取整合這些場景需要的大數據。當然選擇的重點是怎麼使信息快速產生價值。場景因需求不同而包羅萬象：例如企業在精確營銷方面提升業務增長，對於其客戶在購買哪些產品前的黃金路徑統計分析等等。
其次，直接產生的價值需要與已有的客戶關系管理、客戶交易等數據進行結合和關聯，從而為企業產生總體的關鍵價值效益。例如，哪些用戶在購買前確實通過上述統計總結的黃金路徑，而這些用戶和該企業的歷史關系為何，以提供企業下一步精確行動的優先順序等等。
第三，整個企業要建立大數據分析的支持體系、分析的文化、分析數據的人才，徹底形成企業對大數據的綜合管理、探索、共識。大數據能力的建設是企業或政府單位內上下及跨部門就如何提供更加智慧型服務和產品給用戶的議題。
第四，隨著大數據探索范圍的擴大，企業要建立大數據的標准，統一數據格式、採集方法、使用方式，設定一個共享的願景和目的，然後按照階段化的目標去實現願景。例如，有關數據的存儲和處理長期圍繞在關系型的結構數據中，提供更加智慧型服務和產品是需要結合過去難以處理分析的數據，如文本、圖像等等。數據內容快速演變，因此對數據的標准、格式、採集、工具、方法等的治理能力必須與時俱進。
第五，最終建成企業或政府單位內的「統一數據架構」，從各類所需的多元的結構化數據源建立整合能力（採集、存儲、粗加工）。在此基礎上，建設數據探索和分析能力（從整合出來的海量數據里快速探索出價值），之後如何有效、實時、精確地與已有的業務數據結合，產生精確的業務行動能力（進行更深度的利用和提供更智慧型的服務），從而達到「針對正確的人，在正確的時間，正確的方式，提供正確的信息」的目標。
❸ 如何將手機信令等大數據應用到城市交通規劃實踐中
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❹ 大數據在智慧城市中的應用及其發展
作者 | 網路大數據
來源 | raincent_com
城市大數據是指在城市運行過程中產生或獲取的數據，是其與信息收集、處理、利用和通信能力相關的活動要素組成的有機系統，是國民經濟和社會發展的重要戰略資源，簡單易懂的公式可以表述為：城市大數據=城市數據+大數據技術+城市職能。
城市大數據的數據資源來源豐富多樣，廣泛存在於經濟、社會各個領域和部門，是政務、行業、企業等各類數據的總和。同時，城市大數據的異構特徵顯著，數據類型豐富、數量大、速度增長快、處理速度和實時性要求高，且具有跨部門、跨行業流動的特徵。
按照數據源和數據權屬不同，城市大數據可以分為政務大數據、產業大數據和社會公益大數據。政務大數據指的是政務部門在履行職責過程中製作或獲取的，以一定形式記錄、保存的文件、資料、圖表和數據等各類信息資源。產業大數據指的是在經濟發展中產生的相關數據，包括工業數據、服務業數據等。
此外，還有一些社會公益大數據。當前，城市大數據多數為政務大數據和產業大數據，所以城市大數據的主要推動者應為一個城市的政府和相關的具有一定數據規模的企業。
為保障城市運轉的安全高效，智慧城市建設需要對海量的數據資源進行收集、整合、存儲與分析，並使用智能感知、分布式存儲、數據挖掘、實時動態可視化等大數據技術實現資源的合理配置。因此，城市大數據是實現城市智慧化的關鍵支撐，是推動「政通、惠民、興業」的重要引擎。
新型智慧城市發展面臨挑戰數據驅動的新型智慧城市發展面臨諸多問題。白皮書認為，雖然當前各級地方政府和企業都在積極探索智慧城市建設，但仍存在著特色不明、體驗不佳、共享不足等問題。究其根源在於，未能實現城市大數據資源與城市業務的良好融合。
具體而言，挑戰包括三個方面：一是信息系統煙囪林立，阻礙數據共享;二是數據治理普遍薄弱，價值大打折扣;三是數據管理水平不一，缺乏整體聯動。
如何應對新型智慧城市建設中的困難和挑戰?白皮書認為城市大數據平台的建設能夠發揮積極作用，具體表現在三個方面。
一、通過數據匯集加速信息資源整合應用
第一，城市大數據平台建立了數據治理的統一標准，提高數據管理效率。通過統一標准，避免數據混亂沖突、一數多源等問題。通過集中處理，延長數據的「有效期」，快速挖掘出多角度的數據屬性以供分析應用。
通過質量管理，及時發現並解決數據質量參差不齊、數據冗餘、數據缺值等問題。第二，城市大數據平台規范了數據在各業務系統間的共享流通，促進數據價值充分釋放。通過統籌管理，消除信息資源在各部門內的「私有化」和各部門之間的相互制約，增強數據共享的意識，提高數據開放的動力。通過有效整合，提高數據資源的利用水平。
二、通過精準分析提升政府公共服務水平
在交通領域，通過衛星分析和開放雲平台等實時流量監測，感知交通路況，幫助市民優化出行方案;在平安城市領域，通過行為軌跡、社會關系、社會輿情等集中監控和分析，為公安部門指揮決策、情報研判提供有力支持。
在政務服務領域，依託統一的互聯網電子政務數據服務平台，實現「數據多走路，群眾少跑腿」;在醫療健康領域，通過健康檔案、電子病歷等數據互通，既能提升醫療服務質量，也能及時監測疫情，降低市民醫療風險。
三、通過數據開放助推城市數字經濟發展
開放共享的大數據平台，將推動政企數據雙向對接，激發社會力量參與城市建設。一方面，企業可獲取更多的城市數據，挖掘商業價值，提升自身業務水平。
另一方面，企業、組織的數據貢獻到統一的大數據平台，可以「反哺」政府數據，支撐城市的精細化管理，進一步促進現代化的城市治理。
六個方面推進平台建設白皮書認為，當前我國城市大數據平台的建設仍處於起步階段，且各地在管理機制、業務架構和技術能力等方面各有優劣，不利於城市大數據平台的長遠發展。對於建設城市大數據平台的具體路徑，白皮書提出了六點建議。
一、強化平台頂層設計
科學合理的頂層設計是城市大數據平台建設的關鍵，需從落實國家宏觀政策出發，結合地方實際需求，統籌考慮平台目標、數據主權、關鍵技術、法制環境、實現功能等各個方面，以「高起點、高定位、穩落地」開展平台的頂層設計，保障城市大數據平台建設有目標、有方向、有路徑、有節奏地持續推進，並且根據項目進展狀況，不斷迭代更新、推陳出新。
二、完善平台配套保障機制
城市大數據平台建設與運營須有相應的配套保障機制，並充分發揮保障機制的導向作用和支撐作用，以確保平台規劃建設協調一致和平台整體效能的實現。
如建立城市大數據資源管理機制，明確數據內容的歸口管理部門、數據採集單位和共享開放方式等;建立城市大數據平台運行管理機制，明確平台使用中數據、流程、安全等各項內容和管理標准，保障平台持續穩定運行。
三、加強數據管理
加強城市大數據管理，實現數據從採集環節到數據資產化的全過程規范化管理。明確數據權屬及利益分配，以及個人信息保護、數據全生命周期的管理責任問題。明確數據資源分類分級管理，健全數據資源管理標准。
分類指的是通過多維數據特徵准確描述政府基礎數據類型;分級是指確定各類數據的敏感程度，為不同類型數據的開放和共享制訂相應策略，完善數據採集、管理、交換、架構、評估認證等標准，推動數據共享與開放的基本規范和標准出 台。
以資源目錄匯編、資源整合匯聚、交換共享平台為三大標准步驟，堅持「一數一源」、多元校核，統籌建設政務信息資源目錄體系和共享交換體系。建立一套科學合理的數據分類體系，將不同領域、多種格式的數據整合在一起，通過多元的檢索途徑、分析工具與應用程序，方便用戶查找和利用數據內容。
四、因地制宜開展平台建設與運營
城市大數據平台的建設與應用要結合，避免出現重平台建設輕平台使用的現象。政府、產業和城市的數據資源極其龐雜，需要明確平台數據資源的權屬性，保障數據所有權的歸屬。
政府擁有政府數據資源所有權，互聯網企業往往掌握著先進的數據技術和擁有互聯網思維的專業隊伍，本地企業對當地的人才資源、市場環境、產業發展等因素有更清晰、更准確的認識，需要充分盤活政府、互聯網企業、本地企業等各方資源，參與平台的建設與運營。
城市大數據平台的數據治理和運營體系相當復雜，平台建設的模式和路徑沒有固定模式，需要發揮各方的主觀能動性，因地制宜，挖掘地方優勢，突出地方特色，為城市大數據決策提供有力的支撐。
五、開展城市大數據綜合評價
各省市大數據主管部門應制定平台長效運行機制和考評辦法，建立完善的上報、檢查、考評機制，設計量化考核內容和標准，加強平台數據質量管控，管好用好城市大數據平台。
加強對城市大數據平台項目的後評價和項目稽查，強化對數據資源建設以及數據共享開放、數據質量和安全的審計監督。科學構建城市大數據平台綜合評價指標體系，開展城市大數據平台建設成效綜合評價工作，引導各地城市大數據平台建設工作，不斷提升城市大數據平台建設應用成效。
六、加強平台數據安全保障
城市大數據平台包含大量政務和產業數據，涉及國家利益、公共安全、商業秘密、個人隱私，具有高度敏感性，因此必須加強平台數據安全保障能力建設。
落實等級保護、安全測評、電子認證、應急管理等基礎制度，建立數據採集、傳輸、存儲、使用、開放等各環節的安全評估機制，明確數據安全的保護范圍、主體、責任和措施。研究制定數據權利准則、數據利益分配機制、數據流通交易規則，明確數據責任主體，加大對技術專利、數字版權、數字內容產品、個人隱私等的保護力度。
❺ 談談國家針對大數據發展規劃是怎樣的
實施國家大數據戰略部署和頂層設計，需要我們做到「四個結合」：把政府數據開放和市場基於數據的創新結合起來。政府擁有80%的數據資源，如果不開放，大數據戰略就會成為無源之水，市場主體如果不積極利用數據資源進行商業創新，數據開放的價值就無從釋放；把大數據與國家治理創新結合起來。國務院的部署明確提出，「將大數據作為提升政府治理能力的重要手段」「提高社會治理的精準性和有效性」，用大數據「助力簡政放權，支持從事前審批向事中事後監管轉變」。
具體如下：
1、此外，我國作為世界製造業第一大國，需要高度關注一個現實——大數據重新定義了製造業創新升級的目標和路徑。無論是德國提出的工業4.0戰略，還是美國通用公司提出的工業互聯網理念，本質正是先進製造業和大數據技術的統一體。大數據革命驟然改變了製造業演進的軌道，加速了傳統製造體系的產品、設備、流程貶值淘汰的進程。
2、數字工廠或稱智能工廠，是未來製造業轉型升級的必然方向。我國面臨著從「製造大國」走向「製造強國」的歷史重任，在新的技術條件下如何適應變化、如何生存發展、如何參與競爭，是非常現實的挑戰。
3、在政府治理方面，政府可以藉助大數據實現智慧治理、數據決策、風險預警、智慧城市、智慧公安、輿情監測等。大數據將通過全息的數據呈現，使政府從「主觀主義」「經驗主義」的模糊治理方式，邁向「實事求是」「數據驅動」的精準治理方式。
在公共服務領域，基於大數據的智能服務系統，將會極大地提升人們的生活體驗，智慧醫療、智慧教育、智慧出行、智慧物流、智慧社區、智慧家居等等，人們享受的一切公共服務將在數字空間中以新的模式重新構建。
❻ 如何將大數據和規劃雲平台結合
所謂的大數據平台不是獨立存在的，比如網路是依賴搜索引擎獲得大數據並開展業務的，阿里是通過電子商務交易獲得大數據並開展業務的，騰訊是通過社交獲得大數據並開始業務的，所以說大數據平台不是獨立存在的，重點是如何搜集和沉澱數據，如何分析數據並挖掘數據的價值。
我可能還不夠資格回答這個問題，沒有經歷過一個公司大數據平台從無到有到復雜的過程。不過說說看法吧，也算是梳理一下想法找找噴。
這是個需求驅動的過程。
曾經聽過spotify的分享，印象很深的是，他們分享說，他們的hadoop集群第一次故障是因為，機器放在靠窗的地方，太陽曬了當機了（笑）。從簡單的沒有機房放在自家窗前的集群到一直到現在復雜的數據平台，這是一個不斷演進的過程。
對小公司來說，大概自己找一兩台機器架個集群算算，也算是大數據平台了。在初創階段，數據量會很小，不需要多大的規模。這時候組件選擇也很隨意，Hadoop一套，任務調度用腳本或者輕量的框架比如luigi之類的，數據分析可能hive還不如導入RMDB快。監控和部署也許都沒時間整理，用腳本或者輕量的監控，大約是沒有ganglia、nagios，puppet什麼的。這個階段也許算是技術積累，用傳統手段還是真大數據平台都是兩可的事情，但是為了今後的擴展性，這時候上Hadoop也許是不錯的選擇。
當進入高速發展期，也許擴容會跟不上計劃，不少公司可能會遷移平台到雲上，比如AWS阿里雲什麼的。小規模高速發展的平台，這種方式應該是經濟實惠的，省了運維和管理的成本，擴容比較省心。要解決的是選擇平台本身提供的服務，計算成本，打通數據出入的通道。整個數據平台本身如果走這條路，可能就已經基本成型了。走這條路的比較有名的應該是netflix。
也有一個階段，你發現雲服務的費用太高，雖然省了你很多事，但是花錢嗖嗖的。幾個老闆一合計，再玩下去下個月工資發布出來了。然後無奈之下公司開始往私有集群遷移。這時候你大概需要一群靠譜的運維，幫你監管機器，之前兩三台機器登錄上去看看狀態換個磁碟什麼的也許就不可能了，你面對的是成百上千台主機，有些關鍵服務必須保證穩定，有些是數據節點，磁碟三天兩頭損耗，網路可能被壓得不堪重負。你需要一個靠譜的人設計網路布局，設計運維規范，架設監控，值班團隊走起7*24小時隨時准備出台。然後上面再有平台組真的大數據平台走起。
然後是選型，如果有技術實力，可以直接用社區的一整套，自己管起來，監控部署什麼的自己走起。這個階段部署監控和用戶管理什麼的都不可能像兩三個節點那樣人肉搞了，配置管理，部署管理都需要專門的平台和組件；定期Review用戶的作業和使用情況，決定是否擴容，清理數據等等。否則等機器和業務進一步增加，團隊可能會死的很慘，疲於奔命，每天事故不斷，進入惡性循環。
當然有金錢實力的大戶可以找Cloudera，Hortonworks，國內可以找華為星環，會省不少事，適合非互聯網土豪。當然互聯網公司也有用這些東西的，比如Ebay。
接下去你可能需要一些重量的組件幫你做一些事情。
比如你的數據接入，之前可能找個定時腳本或者爬log發包找個伺服器接收寫入HDFS，現在可能不行了，這些大概沒有高性能，沒有異常保障，你需要更強壯的解決方案，比如Flume之類的。
你的業務不斷壯大，老闆需要看的報表越來越多，需要訓練的數據也需要清洗，你就需要任務調度，比如oozie或者azkaban之類的，這些系統幫你管理關鍵任務的調度和監控。
數據分析人員的數據大概可能漸漸從RDBMS搬遷到集群了，因為傳統資料庫已經完全hold不住了，但他們不會寫代碼，所以你上馬了Hive。然後很多用戶用了Hive覺得太慢，你就又上馬交互分析系統，比如Presto，Impala或者SparkSQL。
你的數據科學家需要寫ML代碼，他們跟你說你需要Mahout或者Spark MLLib，於是你也部署了這些。
至此可能數據平台已經是工程師的日常工作場所了，大多數業務都會遷移過來。這時候你可能面臨很多不同的問題。
比如各個業務線數據各種數據表多的一塌糊塗，不管是你還是寫數據的人大概都不知道數據從哪兒來，接下去到哪兒去。你就自己搞了一套元數據管理的系統。
你分析性能，發現你們的數據都是上百Column，各種復雜的Query，裸存的Text格式即便壓縮了也還是慢的要死，於是你主推用戶都使用列存，Parquet，ORC之類的。
又或者你發現你們的ETL很長，中間生成好多臨時數據，於是你下狠心把pipeline改寫成Spark了。
再接下來也許你會想到花時間去維護一個門戶，把這些零散的組件都整合到一起，提供統一的用戶體驗，比如一鍵就能把數據從資料庫chua一下拉到HDFS導入Hive，也能一鍵就chua一下再搞回去；點幾下就能設定一個定時任務，每天跑了給老闆自動推送報表；或者點一下就能起一個Storm的topology；或者界面上寫幾個Query就能查詢Hbase的數據。這時候你的數據平台算是成型了。
當然，磕磕碰碰免不了。每天你都有新的問題和挑戰，否則你就要失業了不是？
你發現社區不斷在解決你遇到過的問題，於是你們架構師每天分出很多時間去看社區的進展，有了什麼新工具，有什麼公司發布了什麼項目解決了什麼問題，興許你就能用上。
上了這些亂七八糟的東西，你以為就安生了？Hadoop平台的一個大特點就是坑多。尤其是新做的功能新起的項目。對於平台組的人，老闆如果知道這是天然坑多的平台，那他也許會很高興，因為跟進社區，幫忙修bug，一起互動其實是很提升公司影響力的實情。當然如果老闆不理解，你就自求多福吧，招幾個老司機，出了問題能馬上帶路才是正道。當然團隊的技術積累不能不跟上，因為數據平台還是亂世，三天不跟進你就不知道世界是什麼樣了。任何一個新技術，都是坑啊坑啊修啊修啊才完善的。如果是關鍵業務換技術，那需要小心再小心，技術主管也要有足夠的積累，能夠駕馭，知道收益和風險。
❼ 如何在大數據時代下進行城市管理
一、大數據時代城市管理的機遇：
首先,有利於數字化城市建設。城市化過程中出現的管理問題，傳統的城市管理方式早已對我國出現的城市問題束手無策,在大數據時代到來的背景下,數字化城市建設就呼之欲出。
其次,有利於電子政務建設。長期以來,我國政府在處理公共事務時都基本採用了傳統的處理方式,紙質化的模式占據了主要地位。隨著信息技術的不斷更新以及大數據時代的到來,電子政務也隨之應運而生。由於大數據時代的特點以及不斷更新發展,電子政務的形式也不斷得到更新。
最後,有利於智慧城市建設。智慧城市建設則是在大數據技術上產生的城市建設和管理方案。可見,大數據時代的到來更加有利於我國的智慧城市建設,為智慧城市的最終建成提供真實可靠的信息基礎。會在一定程度上難以實現真正共享。另外,因為信息化很不平衡,各地各部門使用的信息技術標准很難統一,最後導致數據孤島的現象也並非個例。
二、大數據時代城市管理的挑戰 ：
大數據時代,機遇存在的同時也不可避免會遇到許多挑戰,數據開放不足、數據共享不足、數據質量不優等等都面臨著嚴峻的挑戰。
首先，數據開放不足。數據是信息的重要載體,信息的公開在一定意義上就是數據的公開。在所有的數據公開中,政府相關數據公開尤為引人矚目。國外早就對數據公開確立了「公開為原則,不公開為例外」的原則,我國也有類似規定,但是真實執行情況令人堪憂。
其次，數據共享不足。就目前來看,誰掌握了大量真實可靠的信息,誰就掌握了主動權,信息在一定程度上就是權威的象徵,權力和利益的象徵。再者,政府各部門大部分存在利己傾向, 信息就會在一定程度上難以實現真正共享。另外,因為信息化很不平衡,各地各部門使用的信息技術標准很難統一,最後導致數據孤島的現象也並非個例。
然後，數據質量不優。數據質量問題直接影響依靠數據獲得的信息的真實有效性,最終影響整體決策的有效性。數據質量主要包括數據的真實性、完整性和有效性。數據在收集、整合、存儲和使用四個階段當中,每個階段都極有可能出現數據質量問題。在我國城市管理中,各級各部門每天都會面對大量繁瑣的數據,數據收集渠道主要有下級單位上報數據、調查統計、普查等等,每一個渠道也同樣會有很多因素影響數據質量。
❽ 大數據對城市規劃將有怎樣的影響
個人判斷不是規劃換一批人來做，而是行業會細分。一部分人傾向於通過數據分析，判斷問題症結，解決建成區問題，優化格局；另一批人更偏向於設計，提供不同的解決方案。
其實判斷大數據對城市規劃未來的影響，看看當下大數據在城市規劃領域的處境多少能夠明白些。在現在的城市規劃中大數據在研究中是熱門事物，但在實際項目中卻不是。在城市規劃實務中，大數據分析一般作為專題研究附在如總體規劃等較高層面的發定規劃之中。除上海、北京等一線城市及二線主要城市，少有城市有專門的大數據研究專題，個人接觸到的也僅上海2040的上輪總規評估與武漢市總體規劃的評估有涉及相應技術，其他項目基本無涉及，僅按需要自己使用。究其原因如下，想到哪些寫哪些，排名無先後順序：
1、難立項。難立項主要體現在兩個方面，其一是因為城市規劃屬於法定流程，明文規定相應程序所需要的內容，由於大數據技術方法多樣，多針對特異性的具體問題研究，這給大數據研究應用法定化帶來極大難點。怎麼給一個或多個合適的名頭立項、立法定流程，如何定價，都是大難題，而這也是現在以專題形式依附總體規劃的主要原因之一。其二是主管部門分散，城市規劃業務主要針對住建、城建、規土口，但大數據（算上智慧城市建設吧）很多時候是工信部主導，跨部門操作也是一個問題。
2、高成本、低收益（這里僅指項目收益，不談社會收益）。目前，大數據在城市領域多立於學術研究領域，可以說很多時候是研究興趣使然下的自發行為。一項技術如果難以以模式化的方式應用，就很難降低成本，那麼就很難在市場上大范圍推廣，在城市規劃領域正是如此。對於一般的項目，比如一個1平方公里的舊城更新的控規項目，應用大數據分析需要幾個模塊？解決哪些問題？需要投入哪些成本？又能夠帶來哪些收益呢？有沒有替代方案，替代方案又會有多大差距，不用大數據分析，僅用常規數據做數據分析能否得到相近的成果？會不會增加項目的時長？思考完這些問題，再算筆賬就會發現，當下在大量控規、城市設計等項目中，運用大數據分析很可能是不劃算的。
3、沒有數據的時候怎麼辦？雖然城市規劃進入了存量規劃時代，但即使是存量規劃過程中也有大量新建的過程，部分地塊必然是要採用推平重建的方式（或者說是重要手段之一），大數據可以給出方案的限制，可以比選方案，但方案從無到有怎麼產生？
（想到再補充）
如果上述問題得以解決，那麼大數據一定能夠改變這個行業，不過這需要時間。有可能因為數據安全、隱私等問題，最終大數據分析的業務完全由規劃局或是其他政府部門完成也說不定，我相信那時，城市的大數據運營中心應該已經建成了。也可能有專門的運營公司運營，並完成相應的分析報告，這些報告最終成為規劃的基礎材料。可能今後大數據分析會成為單獨立項的東西，支持的也不僅僅是城市規劃，而是城市的全部過程。
❾ 個推的大數據技術在城市規劃領域有哪些應用
個推基抄於自身的數據積累，積極探襲索人口與空間大數據研究。在城市規劃領域，個推人口與空間規劃數據服務通過挖掘時間、空間、人三大元素的內在聯系，有效勾勒出立體的城市畫像，助力有關部門深度了解城市人口變化、人口居住情況、人口出行行為特徵和城市交通運行特徵等數據，讓城市綜合規劃更加高效智能。
❿ 大數據在地理信息系統中有什麼應用
GIS 的應用領域
地理信息系統在最近的30多年內取得了驚人的發展，廣泛應用於資源調查、環境評估、災害預測、國土管理、城市規劃、郵電通訊、交通運輸、軍事公安、水利電力、公共設施管理、農林牧業、統計、商業金融等幾乎所有領域。 (加測繪、應急、石油石化等國民經濟各個領域。)
以下地理信息系統的應用領域分別回答了在各自領域內的作用
◆ 資源管理 (Resource Management)
主要應用於農業和林業領域，解決農業和林業領域各種資源(如土地、森林、草場)分布、分級、統計、制圖等問題。主要回答「定位」和「模式」兩類問題。
◆ 資源配置 (Resource Configuration)
在城市中各種公用設施、救災減災中物資的分配、全國范圍內能源保障、糧食供應等到機構的在各地的配置等都是資源配置問題。GIS在這類應用中的目標是保證資源的最合理配置和發揮最大效益。
◆ 城市規劃和管理 (Urban Planning and Management)
空間規劃是GIS的一個重要應用領域，城市規劃和管理是其中的主要內容。例如，在大規模城市基礎設施建設中如何保證綠地的比例和合理分布、如何保證學校、公共設施、運動場所、服務設施等能夠有最大的服務面(城市資源配置問題)等。
◆ 土地信息系統和地籍管理 (Land Information System and Cadastral Applicaiton)
土地和地籍管理涉及土地使用性質變化、地塊輪廓變化、地籍權屬關系變化等許多內容，藉助GIS技術可以高效、高質量地完成這些工作。
◆ 生態、環境管理與模擬 (Environmental Management and Modeling)
區域生態規劃、環境現狀評價、環境影響評價、污染物削減分配的決策支持、環境與區域可持續發展的決策支持、環保設施的管理、環境規劃等。
◆ 應急響應 (Emergency Response)
解決在發生洪水、戰爭、核事故等重大自然或人為災害時，如何安排最佳的人員撤離路線、並配備相應的運輸和保障設施的問題。
◆ 地學研究與應用 (Application in GeoScience)
地形分析、流域分析、土地利用研究、經濟地理研究、空間決策支持、空間統計分析、制圖等都可以藉助地理信息系統工具完成。
◆ 商業與市場 (Business and Marketing)
商業設施的建立充分考慮其市場潛力。例如大型商場的建立如果不考慮其他商場的分布、待建區周圍居民區的分布和人數，建成之後就可能無法達到預期的市場和服務面。有時甚至商場銷售的品種和市場定位都必須與待建區的人口結構(年 齡構成、性別構成、文化水平)、消費水平等結合起來考慮。地理信息系統的空間分析和資料庫功能可以解決這些問題。房地產開發和銷售過程中也可以利用GIS功能進行決策和分析。
◆ 基礎設施管理 (Facilities Management)
城市的地上地下基礎設施(電信、自來水、道路交通、天然氣管線、排污設施、 電力設施等)廣泛分布於城市的各個角落、且這些設施明顯具有地理參照特徵的。它們的管理、統計、匯總都可以藉助GIS完成，而且可以大大提高工作效率。
◆ 選址分析 (Site Selecting Analysis)
根據區域地理環境的特點，綜合考慮資源配置、市場潛力、交通條件、地形特徵、環境影響等因素，在區域范圍內選擇最佳位置，是GIS的一個典型應用領域，充分體現了GIS的空間分析功能。
◆ 網路分析 (Network System Analysis)
建立交通網路、地下管線網路等的計算機模型，研究交通流量、進行交通規則、處理地下管線突發事件(爆管、斷路)等應急處理。 警務和醫療救護的路徑優選、車輛導航等也是GIS網路分析應用的實例。
◆ 可視化應用 (Visualization Application)
以數字地形模型為基礎，建立城市、區域、或大型建築工程、著名風景名勝區的三維可視化模型，實現多角度瀏覽，可廣泛應用於宣傳、城市和區域規劃、大型工程管理和模擬、旅遊等領域。
◆ 分布式地理信息應用 (Distributed Geographic Information Application)
隨著網路和Internet技術的發展，運行於Intranet或Internet環境下的地理信息系統應用類型，其目標是實現地理信息的分布式存儲和信息共享，以及遠程空間導航等。