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
金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 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 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 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 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 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 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 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 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09