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
在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 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 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 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 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 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 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 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 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 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。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 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 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26