京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据治理水污染真正做到物联网物尽其_数据分析师考试
我国水资源总量丰富,居世界第6位,但人均量偏少,为世界人均的1/4,且分布极为不均匀,呈现出南多北少,东多西少的特点。长江流域及其以南地区国土面积只占全国的36.5%,其水资源量占全国的81%;淮河流域及其以北地区的国土面积占全国的63.5%,其水资源量仅占全国水资源总量的19%。同时,中国水源污染严重,旱涝灾害频繁。
水行业信息化也面临着重重挑战。随着我国水资源管理和水环境保护问题的日益突出,需要收集与处理的水利、水务与水环境信息资源越来越多,对信息的准确性和实时性要求越来越高,但信息的规范化和标准化工作相对滞后,加上系统的维护管理渠道始终未能得到很好地解决,致使我国在水利、水务与水环境信息资源的开发利用、共享和信息服务方面,与国际先进水平有一定差距。同时,水利、水务与水环境信息系统整体性规划的不完善或实施不利而导致各个系统兼容性差,信息流不畅,致使信息化的大量投入形成了一个个“信息孤岛”和一条条“信息鸿沟”。
国家对水利、水务与水环境行业发展非常重视,继2011年中央一号文件《中共中央国务院关于加快水利改革发展的决定》明确了推进水利信息化建设的指导方针,并于2011年7月宣布未来10年投资4万亿元于水利建设之后,2015年4月16日,国务院又正式发布了《水污染防治行动计划》,也就是业界俗称的《水十条》,标志着我国水利、水务与水环境领域信息化建设将进入持续的高峰阶段。
水利领域,经过若干年的信息化基础建设与探索,下一步进行基础资源整合,尽量复用IT基础设施,避免一套系统单独配置软硬件环境的问题,未来大部分业务系统运行在以物联网应用为基础的大数据分析与云计算平台之上已是必然趋势。在水务与水环境领域,结合国家水生态文明城市建设规划和地方特点,并随着智慧城市建设的深化,地方政府也开始关注以城市水安全(包括水质,城市防涝,供排水等)为中心的创新建设,以此为代表的就是城市水务综合管理和智慧管网等以物联网为基础的业务系统的建设。
另一方面,随着信息技术发展水平的提升,居民对用水安全和便利性的期望也更高。如何利用先进的物联网及云计算、移动技术打破“信息孤岛”,形成数据联动,然后通过大数据分析为水利、水务与水环境的开发、建设、保护提供决策信息,成为水行业信息化发展的重要方向。
北大环境学院E20联合研究院副院长薛涛认为:“中国面临着严重的水资源问题。国务院发布的《水污染防治行动计划》提出了我国水资源防治保护的纲领性规划,将有效推进工业、城镇生活、农业农村、船舶港口污染防治,节约保护我国有限的水资源。水行业应有效应用物联网、云计算和大数据等先进技术,通过科学监控和管理实现水资源的可持续利用,促进环境产业升级与转型。”
物联网正在把我们所居住的世界数字化,产生的海量数据与新的云服务交付模式让企业的业务能实现新的价值创造。通过大数据分析产生洞察,物联网产生的海量数据才有价值。大数据分析将赋予物联网真正的力量。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13