
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
t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18