京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
运用大数据服务环境质量改善
近年来,互联网技术飞速发展,云计算、大数据在深刻影响着社会治理的模式。数据的开放共享使得数据的价值在交叉融合当中迸发,大数据技术的发展使得大数据变得更加触手可及。这两大趋势让数据价值的挖掘不仅停留在商业领域,更体现在环境公共服务当中。我们的生活环境每一天都在发生变化,空气、水、气象、交通、污染都有数据在记录,并交织影响。通过关联多种环境公共数据并结合可视化技术,呈现生态环保工作的积极成效和短板,可以为环境综合决策提供支撑,同时让公众看到环境的变化以及环境保护对于我们生活的影响,从而提高公众环境意识。为此,笔者认为,应做好生态环境大数据建设工作,推动环境质量进一步改善。
一是共享数据,加快建设生态环境大数据平台。按照环境保护部《生态环境大数据建设总体方案》,加快建设互联互通的省级生态环境大数据平台。要整合环保部门各业务领域的数据库,推动海洋、水利、建设、气象、国土、交通、电力等有关环境能源数据共享,成为政务云平台的重要组成部分。针对目前环境执法、建设项目等信息还没有结构化公开的情况,加快推进结构化数据公开进程,便于数据流转。
二是激活数据,不断提升环保部门互联网能力。参照公安、法院等数据库平台,建立和完善基于组织机构代码或公民个人身份信息的环境监管对象数据库。将工商、信用、电力、城建等信息进行整合,实现环境执法后督查流程化、电子化管理。在执法监管方面,充分运用大数据对行业平均排污水平进行分析,再关联企业的用电量、用水量、原材料用量等数据。基于现有的在线监测平台采集排污数据,如果出现异常系统就自动预警。根据处罚对象类别、环境要素等进行分类统计,将环境处罚情况与环境信访投诉、环境质量指标等进行关联分析。建立基于物联网技术的危险化学品电子监管平台。借助大数据、云计算来弥补当前环境监管能力不足的短板。
三是呈现数据,大力推进生态环境数据可视化。要基于现有的污染源地理信息、污染物排放实时监测数据、环境质量实时监测数据、气象数据、城市交通出行数据、省市的GDP数据以及百度查询、微博发帖、网购数据等,重点对空气污染与居民生活、环境执法力度与环境质量变化、环境污染与居民健康、GDP与环境质量以及污染治理预警评估等方面进行基于可视化方法的环境数据分析。以治水为例,通过升级目前水质自动监测网络来采集河流的各种物理、化学、生物数据以及气象数据,然后通过虚拟的数据,用可视化来模拟呈现出真实的河流环境,以此来评估治水措施的有效性,供决策部门和领导参考。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04