京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据:推动智慧城市迈向未来
大数据不仅仅是一种数据处理方式,更是一种思维方式的革新,其所代表的是一种完全的不同的信息数据处理方法和思维方式。这一方式为商业智能分析带去了新的变革,摆脱了先前只关心因果关系的分析模式,而将相关关系等相对模糊,却更有预见性和指导性的数据关系带入了商业分析之中。
在刚刚结束的十八届五中全会上,坚持创新发展已经被摆在国家发展全局的核心位置上,而全会公报中,国家大数据战略做为创新驱动发展战略中的重要组成部分,已被直接写在了公报正文当中。而今年9月,国务院正式公布了我国《促进大数据发展行动纲要》,规划了大数据在社会治理、经济运行、民生服务、创新驱动、产业发展等多方面的应用,已经将坚持创新驱动发展,加快大数据部署,深化大数据应用,视为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。从国家政策层面对大数据技术的肯定和运用,源于这一技术在商业、交通、医疗等领域多年来的成功应用。其实,大数据已经在不知不觉当中被人们日常生活中经常接触,并且成为必不可少的技术手段。
对大数据的研究,有很大一部分是来自于商业智能分析,随着IT技术的发展,人们能够获取信息数据的方式,所掌握的信息数据的种类都越来越多,原先的商业分析方法已经无法适应信息爆炸所带来的形势变化。大数据技术因此应运而生,可以说,大数据不仅仅是一种数据处理方式,更是一种思维方式的革新,其所代表的是一种完全的不同的信息数据处理方法和思维方式。这一方式为商业智能分析带去了新的变革,摆脱了先前只关心因果关系的分析模式,而将相关关系等相对模糊,却更有预见性和指导性的数据关系带入了商业分析之中。
大数据技术和理念的诞生,至今也不到十年,却也正是伴随着智慧城市的发展逐步发展和成熟起来的。智慧城市的建设者们发现,大数据技术和思维,几乎天生就是为智慧城市而生的。大数据技术所依赖的庞大数据源,正是智慧城市建设中信息化程度的日益加深所带来的大量各种不同类型的数据信息。而智慧城市建设的目标之一,是要实现城市的智能化运行,而大数据正好能提供支持智能运行的数据分析结果。
在智慧城市的各个领域之中,比较广泛的运用大数据分析技术的,恐怕要数城市交通管理了,能够影响城市交通整体状况的因素非常多,天气、道路、车辆、驾驶人、节假日乃至油价、物价,都可能直接或间接影响一座城市或某一区域的交通状况。智能交通大数据分析,已经是国内外许多大城市对交通状况进行管理和调控时的必由之路,其意义已不仅仅只是预测结果,改善交通状况,更重要的是带给决策者一种新鲜的思维方式:利用已知的现在去预测未知的未来。随着智能交通的普及,大数据也在各个方面影响着人们的生活、出行方式,通过上传数据、共享数据、分享数据处理结果,形成对交通状况的预测与预判,从而更好地对交通状况进行调控与干预,从而逐步改善和解决各类交通问题。
笔者所在的上海互联网软件有限公司最近与东华大学联合成立了大数据应用研究联合实验室,目前正在研究运用大数据技术对高校在校学生进行综合管理,并提供相应服务。这是国内在智慧教育领域的研究中典型的教育大数据应用,其在学生数据整合和统一存储的基础之上,实现对学生的综合服务和管理,并提供基于数据信息进行全方位分析,为高校的各级单位提供学生综合管理的云服务,提升学校的整体管理效能。随着国内高校建设日益向集中、综合、全学科等方向发展,超大型高等院校或高校综合园区不断出现,高校学生数量也不断增长,一个大学或大学城基本就是一座小城市,以学生为主的人群的各类学习、生活、教务、日常管理等数据信息,自然而然的形成了一个庞大的数据集合,运用大数据技术对其进行管理、分析和运营,无疑是实现教育资源的共享和集约化、规范化管理,全面展示和分析学生行为,提升学生管理和服务水平和效率的最佳手段。
此外,在智慧医疗领域,如一些重病大病的诊断、治疗环节,大数据技术也正在被运用与数据分析与预测之中。早前就有消息报道,有国内知名IT企业与医学研究机构联手,针对食管癌基因检测的相关研究。双方合作致力于通过大数据和人工智能的方法来推进癌症的研究,发现跟中国人密切相关的食管癌早期诊断的标志物,为早期筛查和诊断提供科学依据并为药物的研发提供参考。对癌症这类重大病症的深入医学研究,常需要进行全基因组测序和比对,期间会产生大量数据,这些数据的存储、生物学分析、临床相关性分析都需要巨大的数据存储与运算能力。大数据技术对此类生物信息进行储存、检索与智能分析,正是其优势所在。
可见,大数据在智慧城市建设中,是一项适应于各个环节和领域,并且拥有无限潜力的技术。大数据技术所带来的对数据信息的革命性运用方式,将推动包括人工智能在内的智能化技术的发展和成熟。展望未来,基于大数据等技术带来的数据分析和预测,智慧城市可能不需要人为的过多干预和监控,便能自行运转和管理。到那时,智慧城市为我们带来的将不仅仅是信息化程度的加深,而是一座座进入全智能化时代,拥有自主思维能力的未来城市。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06