京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
不要简单地说大数据可以预测未来
在简练表达“何为城市理想”之后,茅明睿马上向听众直言了城市规划师所直面的“理想与现实”之间的残酷距离。他说,作为一个在规划圈待了十余年的人,这当中体会最深的两对矛盾就是,“理想与谋生需求的冲突,个体认知与上位要求的冲突”。
虽然规划师们始终在尝试运用先进的技术工具和手段,助力规划信息化水平,对接城市居民的切实需求,但是也会经常被人吐槽。尤其是一些技术手段,往往沦为华而不实的一个PPT作为锦上添花的配图工具。
除此以外,茅明睿坦言,虽然城市规划师看似就像握着画笔的画家,基于科学论证挥洒着他们的想象力。但现实中,即便他们也是上要照顾领导,下要养家糊口。一名城市规划师的真实处境,其实是在民众与公权力的夹缝中求生存。
寻求城市理想要接地气,更要转型创新
茅明睿认为,人口红利的逐渐消失,让城市规划逐渐变成一个解决存量问题的工作。另一方面,互联网技术的发展,也在推动规划行业转型创新。比如城市规划领域,有了自己的组织群体,例如BCL、青年规划师联盟、NGO,以及各种在微信上建立的规划群等等。不仅如此,规划行业也在深处变革,比如从以往的垄断数据到现在的开放数据、从以往的IT到现在的DT、从权力到权利的转变……这些都格外引入注目。
而关键的问题也来了:城市规划,到底如何接地气地跟上如今社会转型的需求?茅明睿给出的答案是,规划业务要转型、规划院管理要转型,规划师更要积极自我转型。
他提到,规划院要积极建立云平台,集合数据和规划师组织,做好大数据的获取挖掘与城市研究、汇集集体智慧,同时,在自下而上的社区治理和规划实践中,广泛收集社会意见和建议,形成城市规划的决策动力。
谈及规划师的自我转型,茅明睿表示既要下得去社区,更要玩得转数据。如果现在的规划师还无法运用大数据来辅助甚至引领城市规划,接下来面临的处境很可能是淘汰出局。
城市规划 只聚焦交通大数据你就错了
城市交通与城市规划的关系是密不可分的。不过在茅明睿看来,提到城市规划的时候,公众甚至很多规划师也会首先想到城市交通。但,一个好的城市规划师不只是关注交通,或者是眼下提得更多的交通大数据。
茅明睿表示,在交通大数据上单一地发力,很难在实质上推动城市规划形成好的解决方案。更多时候,交通大数据能提供的基本是一个道路拥堵与否的参考。他认为,真正的城市规划解决方案还需要依托多个城市生活维度的综合考量,深层次定夺方案。
数据的来源应该更多,更广泛。关注的维度应该更多,更立体。
提到大数据,茅明睿认为“感知即参与”,他以北规院举办的“长辛店老镇复兴计划”、积水地图为例,解释了云平台如何利用线上线下的服务实现数据众筹。真正让城市规划云平台充当好完善城市规划与便捷百姓生活的优质角色。
“不要简单地说大数据可以预测未来!”
“未来的城市规划,一定少不了大数据。”这一观点贯穿在茅明睿的整场演讲中。然而,大数据到底如何看待,到底怎么用?茅明睿表示,“不要简单地说,大数据可以预测未来!”
茅明睿表示,北规院在大数据方面也做了很多的研究。在现场,他结合了“利用公共交通刷卡数据分析北京通勤出行情况”、地铁里的灰色人群等丰富案例来解释大数据的相关实际应用。
除此之外,他以顺义、通州为例,展示了“人迹地图”这一城市数据平台功能在人流分析、人群分析、单元画像、城市光谱等方面的案例。
总结时,茅明睿在一再强调,一定不能简单认为大数据拿来了就能预测,要基于原有统计做深植,要通过数据观察现象、提取信息、发现具体规律,这样才能看出城市规划中,具体的公共决策会对这个城市的人群造成什么样的影响。路很漫长,要做的事情还有很多,希望在未来,以数据感知分析为桥梁,“下社区”去实现真正的城市理想。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25