京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
环境大数据互联时代将到来_数据分析师培训
近年来,互联网为解决环境问题创造了前提条件。通过互联网的应用,可以实现环境数据、信息等要素互通共享,从而推动环境问题得到整体有效解决。公众舆论借助互联网将对企业排污形成巨大压力,督促其有效治污,也将推动环境改善因素由单一政府向全社会延伸。
预计在互联网的影响下,环保领域将迎来一个大数据互联时代。
线上线下有效互动
环保物联网覆盖范围将扩大,人人参与的大环境形成
目前,我国已经基本建立起了污染排放监控体系,特别是对于国控、省控、市控重点污染企业。然而,这些数据的真实性、有效性、公开性却一直受到不同程度的质疑。
随着信息技术日益完善普及,特别是新《环保法》的实施将为有力打击环境违法行为提供重要法律支撑,使“线上数据+线下执法”的模式配合大有可为。在推动环境改善驱动因素由单一政府向全社会延伸过程中,环境相关信息及数据的价值将得到显现。
一方面,预计未来除现有重点污染企业之外,大量“漏网之鱼”将逐步纳入监测体系并进行全面监控,环保物联网覆盖范围有望显著扩大。而来自民间的环境信息也将通过移动互联网等渠道大量涌现,使环境大数据具备坚实基础。与此同时,实施数据打假及信息公开并为后续执法提供更强支撑。
另一方面,预计未来建设环境监察移动执法系统的机构以及执法人员比例都将大幅增加,从而实现公众、企业、执法单位从线上到线下的有效互动,形成人人参与的环保大环境。
环境质量得到更多关注
多渠道信息检验治污效果,排污企业将改变 “验收导向”方式
今年以来,无论政府层面还是公众方面,在总量减排的基础上,更多提出环境质量的改善。相关指标有望逐步取代单一的污染物减排数字,成为“十三五”以及未来中长期环境规划的重要导向。
因此,从多渠道获得的环境质量数据,有望成为检验治污工程是否真实有效的关键考量。排污企业也将改变传统“验收导向”思维方式,更加倾向于选择具备技术和资金优势、能够真正解决问题的环境服务商。
大数据来源有哪些?
环境质量、污染源排放和个人活动信息将通过互联网互通共享
环境领域将迎来一个大数据互联时代。若要全面呈现环境问题,尤其需要通过互联网实现环境数据、信息等要素互通共享,从而推动环境问题得到整体有效解决。具体来看,目前主要存在以下3种与环境相关的数据来源:
第一,环境质量。这是指外部自然环境质量表征,典型数据信息包括大气、地表水、水资源、土壤、辐射、声、气象等环境质量,通常由政府及有关部门(如环境保护部)公开其制作或获取的环境信息。
基于已经建立起来的以国控、省控、市控3级为主的环境质量监测网,形成信息公开机制,初步勾勒出了我国整体环境质量状况。比如,全国城市空气质量日报/时报(367个城市)、全国主要流域重点断面水质自动监测周报(145个监测断面)、全国辐射环境自动监测站空气吸收剂量率(44个站点)等。
第二,污染源排放。这是造成环境污染的核心原因,具体体现为废水、废气、固废、放射源等形式,主要包括污染源基本情况、污染源监测、设施运行、总量控制、污染防治、排污费征收、监察执法、行政处罚、环境应急等环境监管信息。
《全国污染源普查公报》中的排污数据及信息,将是政府监管以及公众监督的重要前提与基础。目前,各地正逐步落实环境保护部出台的《关于加强污染源环境监管信息公开工作的通知》等文件。以北京市为例,虽然已按季度发布国控企业污染源监督性监测情况,而27家重点排污单位和上市企业仅于今年起初步实现自行监测信息对外发布,实时信息公开仍无法实现。
第三,个人活动产生的与环境相关的数据信息,如用水量、用电量、生活中产生的废弃物等。尽管这些数据拥有巨大的潜在价值,但其分布却呈现天然的分散状态,互联网特别是移动互联网的快速普及应用正在使上述信息的收集利用变得可行。 作者为中信证券公用环保行业高级分析师
相关报道
为传统环保企业开辟新渠道
江苏吴中建立环保产业O2O平台
中国环境报见习记者 韩东良 苏州报道 记者日前获悉,江苏省苏州市吴中区将建立环保产业O2O平台(即Online线上网店Offline线下消费电子商务平台)。
据了解,中能泰可网络科技(苏州)有限公司将打造集环保产业的O2O全球展示交易、环保会展服务、环保技术交流、环保综合服务、电子商务运营、人才培训、仓储物流、金融服务及其他配套服务于一体的大型一站式环保产业O2O平台。O2O平台是指把线下的商务机会与互联网结合,为传统的环保企业开辟新的市场渠道。
截至目前,来自全国的50多家环保企业达成了初步意向。预计到今年7月,入驻的环保企业将达到2000家左右。未来,平台还将聚集一批在绿色能源、绿色建筑、绿色交通、环境安全、环境治理、环境健康、清洁生产、新材料、资源循环利用、环境信息产业、环境综合服务等领域具备先进技术和创新服务机制的企业和环保综合服务机构。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27