京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
建设现代泉城要有“大数据思维”
济南地下水系丰富,因而得泉城美名。在这样复杂的地理环境下,既想保护好泉水又想修建轨道交通,就必须先查清摸透地下的地质情况。而由山东省地质调查院主导的济南城市地质情况分析,成为济南保护泉水、修建轨道交通的重要数据参考。高精度的三维可视化地质结构模型更是为轨道交通的走线布局提供了形象的“数字化通道”。
地质“大数据”只是一座城市庞大综合信息数据库的一小部分。在掌握信息即掌握主动权的当下,城市的建设发展和运行管理需要精准掌握信息,并且基于大数据作出决策判断。为了得出精准的数据,“济南城市地质情况分析”项目在全市范围内施工钻孔几千个,进行了几千次的试验,收集到了翔实的地质数据。调查不仅摸清了地质资源情况、泉域边界,还进行了重大工程建设适宜性研究、环境水土污染调查,可谓是一举多得。这样的大数据分析只有应用尽用,才能充分发挥它的最大功效。
信息革命推动社会不断变革。仅仅几年前,大数据还只是IT专用名词,而今已经成为社会各界热议的焦点和争相应用的工作“法宝”。与大数据一起“走红”的,还有云计算、智慧城市、“互联网 ”等新名词、新事物。这些都代表了未来社会进步的方向。与此社会变革同步的,还有人们的需求、诉求不断多元化。正因如此,城市建设管理、社会治理服务变得日益复杂多变,仅凭某个人或某个集体的智慧力量已经很难全面认知正在发生的事物本质,很难准确把握事物的规律并作出正确的决策。而决策、举措一经出台实施,就会对社会各个层面引起不同程度的影响,大意不得、马虎不得。这就要求城市的决策者、建设者和管理者习惯用“大数据思维”干事情、做工作。
大数据的最大可取之处是基于数据进行科学的分析、预测和决策。政府部门单位如果掌握了大量的数据,就可以建立各种各样的决策辅助信息系统。在这些系统的高效运转下,人们可以通过对海量数据的收集、分析、研判,发现一些人脑想象不出却又客观存在的事物关联,作为决策重要依据,提高决策的科学性、前瞻性和准确性,达到治理的精细化。一座现代化的城市需要科学的决策、精细的管理。对于正处在“打造四个中心、建设现代泉城”关键时期的济南,领导干部树立“大数据思维”至关重要。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 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 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 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 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 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 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 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。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22