京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据让城市管理有“据”可循_数据分析师
对于大数据人们已经耳熟能详,如今在利益格局多元化、社会需求多样化的公共决策与公共服务领域,大数据也能一显身手。请关注——大数据让城市管理有“据”可循
随着中国进入大数据时代后,与其相关的各种话题就不绝于耳:电影《小时代》说会根据大数据选角和删减戏份;百度称靠数据挖掘押中了今年的高考作文题;目前正如火如荼的世界杯中大数据也没有缺席——德银甚至借助大数据计算出了一份夺冠概率表。
据外电报道,德银根据各个球队的FIFA排名、历史战绩、球员构成和赌球赔率等因素,建立了量化分析模型,并根据复杂计算得到一份夺冠概率表格。其中巴西名列第一,紧随其后的是德国、西班牙、法国。然后再根据某些假设,得出最终的冠军得主。
对于看似万能的大数据,如今在利益格局多元化、社会需求多样化的公共决策与公共服务领域,是否也能一显身手呢?
大数据为政策制定导航
今年年初,备受关注的“单独两孩”政策在各地落地后,国家卫生和计划生育委员会宣传司司长、新闻发言人毛群安曾透露,为这项政策的出台,相关机构和部门做了将近10年的研究,对人口政策采取什么样的调整都进行过数据模拟。
毛群安所提到的数据模拟其实就是大数据决策的一种。其后提供数据分析与支持的是一个名为“国家人口宏观管理与决策信息系统(PADIS)”的项目。PADIS系统依托国家电子政务网络平台,整合了来自公安、统计、民政、卫生、财税、教育、劳动与社会保障、资源、环境、农业、建设等各个部门的数据,能在计算机中建立一个虚拟社区。在这个社会模型中,从新生儿的出生、儿童的就学,到大学生毕业后的就业和成年人的婚姻生育状况等与人口相关的关键状态都会有所体现。只需将具体的政策输入计算机,就能看到几年、几十年、甚至上百年后,这些政策所产生的影响。
大数据同样可以被用于城市交通规划。PADIS还曾对某个城市的交通拥堵问题进行过预测分析。与认为应该限制人口和机动车数量,加快发展公共交通的传统观点不同,PADIS的预测结果显示,人口集中居住区域与经济中心的严重偏离才是导致市民出勤需求上升、交通恶化的根本原因,单纯增加公共交通设施、控人控车只能扬汤止沸。为此,PADIS开出的“药方”是改善城市规划管理,让城市向多中心方向发展。
除了能帮助政府调整计生政策、规划交通外,这一系统还能凭借其拥有的海量数据和强大的模拟预测能力,对延迟退休、养老金缺口、环境治理、房价上涨等热点问题提出自己的“真知灼见”,范围足以涵盖我们生活的方方面面。
大数据只能辅助决策
大数据的魅力在于能够通过对海量数据的分析,以一种前所未有的方式获得具有巨大价值的产品或深刻的洞见。那么是不是意味着可以完全相信计算机,让数据和软件来帮助我们做决定?
答案当然是否定的。PADIS系统项目技术总监、神州数码信息服务股份有限公司大数据专家史文钊认为,现在没有也不应该制造出一个自动决策系统。他说,大数据只能辅助决策而不能代替决策。总结这些年的经验,最好的系统应当是人和计算机的完美结合。大数据应用十分强大而且还会更加强大,它能实现数据挖掘分析、政策模拟、指标预警等多种功能,但它仍然只是一个辅助决策系统。就如同人口预测分析一样,面对需要解决的问题,大数据只能把可供选择的选项,和它们可能带来的影响提供给决策者,最终采用哪一个、如何执行、力度多大还得由决策者结合各方面的因素综合考量。
史文钊说:“以‘单独二孩’政策为例,虽然在政策上只是前进了一小步,但对政府科学决策而言,完全称得上是一大步。这体现出了政府在管理理念和治理模式上的转变。”
挖掘大数据的富矿
“互联网女皇”玛丽·艾克在《2014年互联网趋势报告》中专门将大数据提了出来,认为在2014年大数据将更加实用,比以往任何时候都更加贴近普通人的生活。从2014年开始一些依靠解读数据提供解决方案的新型服务开始出现,大数据解决大问题的趋势也将显现。同时她还发现在现有的通用数据中有34%的信息具备研究价值,但其中只有7%的数据被做了标记,被分析过的只有1%。数据获取固然重要,但缺乏分析的数据毫无意义。
因此,可以说大数据的真正价值在于挖掘和分析。“大数据的大不仅是数量的大,更是价值的大”,史文钊说,“大数据真正的价值不是海量的数据简单集合,而是找到这些数据之间的关联,发现它们背后的规律,为解决实际问题服务。如同矿藏一样,数据也有贫矿富矿之分。在目前的情况下,尤其是在智慧城市建设中,我们需要注重的应该是如何盘活已有数据存量,用好大数据增量,来提升城市公共服务能力和管理决策水平。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师认证考试全面升级后,除了考试场次和报名时间,小伙伴们最关心的就是报名费了,报 ...
2025-12-23CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-23在Power BI数据可视化分析中,矩阵是多维度数据汇总的核心工具,而“动态计算平均值”则是矩阵分析的高频需求——无论是按类别计 ...
2025-12-23在SQL数据分析场景中,“日期转期间”是高频核心需求——无论是按日、周、月、季度还是年度统计数据,都需要将原始的日期/时间字 ...
2025-12-23在数据驱动决策的浪潮中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越“整理数据、输出报表”的基础层面,转 ...
2025-12-23在使用Excel数据透视表进行数据分析时,我们常需要在透视表旁添加备注列,用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中,索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22在数据量爆炸式增长的数字化时代,企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点,不少CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-12-22在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15