京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何唤醒“沉睡”的大数据_数据分析师
继云计算、物联网之后,“大数据”越来越火。在百度上搜索发现,动辄投资百亿元的大数据产业园在各大城市落户。据不完全统计,北京、天津、重庆、西安、太原、汕头、厦门、兰州等城市都争相发展大数据产业,广西、贵州等经济欠发达省区也纷纷争抢大数据产业的“蛋糕”,从事大数据相关业务的企业多达上千家。
但是,如何盘活各类数据资产,使其为公众生活服务,是大数据开发利用的关键。遗憾的是,目前,大数据产业对公众来说,只是“镜花水月”。记者日前赶赴重庆,采访该市地理信息部门利用大数据开发的“每周一图”产品,或能为企业或政府部门利用“沉睡”的大数据提供很好的范例。
“每周一图”:让重庆人感受便利
重庆,是个生活气息浓厚的山城。这两天,已有20年钓龄的重庆资深钓友王强激动不已,他拿到了一份免费的《重庆主城钓鱼地图》。图上不仅明显地标注了68个垂钓点的具体位置,还分门别类列出了所属区县、类型、主要鱼种以及钓友总结的相应谚语。“重庆是码头发展而来的城市,我们重庆人一日三餐不可没鱼,所以很多人喜爱垂钓,这钓鱼图自然也受我们的欢迎。”王强告诉记者,重庆哪些地方可钓鱼,连资深“钓友”也未全面统计过,《重庆主城钓鱼地图》的出现,对钓友们来说不亚于发现新大陆,他们由此找到一批独具特色的垂钓地。
与王强一起感受到便利的,还有重庆的登山和自驾爱好者、茶客等,他们每周四都能准时看到重庆市地理信息中心为公众量身定做的便民专题地图。在重庆地理地图书店,每周都有免费的纸制地图提供给市民,重庆市地理信息中心还利用微博、微信等新媒体方式,提供高清地图的免费下载和浏览服务,《重庆时报》等都市媒体还为此专门开辟了地图版面,方便市民准时看到最新的“每周一图”。
记者在重庆市地理信息中心看到,“每周一图”正是用地图方式把山城美食、避暑、休闲、文化、旅游、历史诠释得淋漓尽致,至今已经推出41期的“每周一图”。以“每周一图”中的“重庆茶文化地图”为例,不但将重庆市种植的各类香茶标示得一清二楚,而且把各地香茗特色也标注在图上。
该中心的王女士告诉记者:“41周下来,我们都习惯了每周四看‘每周一图’,会馆、古桥、峡谷、茶文化、名山等多种地图,丰富了我们的生活。”
只有贴近需求的大数据产品才能受到喜爱
“每周一图”诞生于2013年7月下旬。重庆市地理信息中心主任张泽烈介绍说,作为一个专业性相对较强的部门,重庆测绘地理信息中心拥有大量的地理信息数据,尤其是在全国第一次的理国情普查启动之后,采集了重庆各类山川河流、建筑等数据,这些地理信息数据过去只应用于政府救灾保障、专业地理信息制作的部门。中心开会讨论如何将这些数据服务于公众时,“每周一图”的主要负责人、“80后”小伙子张海鹏提议,利用这些“沉睡”的数据,每周推出一张主题地图服务群众,这提议得到了大家的一致认同。
这些利用地理信息部门最权威、最准确的数据制作出来的“地图”,从第一份“赶场图”开始,就深受老百姓欢迎。随之,赏花、踏春地图,避暑、漂流地图,采摘地图,滑雪地图成为新的主题,面向市民免费提供。
重庆测绘地理信息中心总工程师徐永书感慨地说:“‘每周一图’得到市民的认可,也证明了一个道理:只有贴近群众需求的大数据产品才能受到群众的喜爱,才有鲜活的生命力。”
地理信息的大数据利用极具潜力
中国测绘科学研究院地图学与地理信息系统研究所所长李成名介绍,重庆“每周一图”的出现,意味着我国测绘地理信息部门开始由被动出图,向主动策划出图转型,向创新服务理念转型,意味着政府部门可以利用现有的大数据,为社会和公众提供更贴心的公共服务产品。去年,太原、广州、徐州、临沂、郑州、重庆、武汉、无锡、淄博9个城市列入智慧城市建设试点计划,地理信息的大数据利用极具潜力。
李成名表示,地理信息数据作为城市各类信息数据统一的空间基础,为规划、国土、城市管理、公安等各个行业部门的专题数据集成共享建立“桥梁”,从而支撑大数据在各行业的应用。以坐公交为例,利用大数据,就可以解决市民“等车时间长、等来坐不上、下一辆不知何时到”的难题。基于地理信息数据,建立智能公交系统,乘客只需要登录手机客户端,输入要乘坐的公交路线号,路线上距离乘客当前位置较近的公交车信息就会在图上显示出来。
李成名说:“针对当前众源信息爆炸式剧增、大数据无序难以开展数据挖掘和分析所带来的困扰,构建以地名为核心多领域维度一体化的五域空间谱,将各种结构或者非结构化的大数据信息,如图片、文字、视频、语音等,进行基于空间谱特征的序化,将为大数据时代数字化重建鲜活世界提供‘空间基准’,这是大数据开发利用将来重要的发展方向。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06