京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据技术 保障城市安全_数据分析师培训
近年来,踩踏事件在全国时有发生。令人无比心痛的同时,也促使人们深深思考,如何避免此类事件再度发生。特别是北京、上海、广州等大城市,由于人口众多而且十分密集,在举办重大文体活动或节假日集会时,热点区域很容易造成人群过度拥挤,进而引发群体性意外事件乃至灾害性事故。痛定思痛,为防止此类悲剧重演,除了当地政府及相关主办单位应以高度责任感切实做好组织协调工作之外,很有必要采取有效措施,准确分析、识别、评估风险并及时预警。
大数据技术具有定位、搜索、挖掘和深度分析功能,可以为预警分析提供科学方法,而网格化管理技术则把活动区域划分为一个个网格,依托统一的城市数字化管理平台对网格实时巡查,主动发现问题,实现应急处置。因此,运用大数据和网格化技术保障城市公共安全,同时又不干扰城市正常运转和市民正常生活,是比较经济、科学和可行的选择。为此,我们建议:
加强顶层设计,完善体制机制。坚持问题导向、需求导向和项目导向,加强顶层设计,完善体制机制。一是梳理重要“商业圈、文化圈、生活圈”的人口密集区域。构建基于大数据和网格化技术相融合、相支撑的城市公共安全管理平台,按照统筹兼顾、先行先试的原则做好统一规划,实现协同管理。二是破除部分行业单位在政府公共信息资源利用中的壁垒。实现城市公共安全管理平台与各部门信息化平台互联互通、数据共享,为大数据和网格化技术应用提供基础数据支撑。三是解决大数据和网格化建设发展过程中的法律、伦理、监管等问题。既推动数据资源共享共用、保护好公民隐私和商业秘密,又有法律法规保障、技术手段保护,这样才能促进数据资源合理有序地开发利用。
强化规范引导,落实试点示范。试点示范项目是推动城市大数据和网格化应用的重要手段。规划应用领域的大数据和网格化试点项目,面向重点“商业圈、文化圈、生活圈”构建基于大数据和网格化的城市公共安全管理平台,选择基础条件较好的城市热点区域开展试点示范。坚持政府主导,选择技术水平高、服务品质好、社会责任意识强的第三方机构开展合作,形成政府积极主导、社会踊跃参与的良好局面。
发展应急产业,强化技术攻关。应急产业是为突发事件预防与应急准备、监测与预警、处置与救援提供专用产品和服务的产业。对于大型城市而言,应重点推动一批关键技术和装备的研发制造能力达到国际先进水平,实现一批自主研发的重大应急装备投入使用;推动数据资源、数据技术、数据应用等领域政企合作,形成数据共享、数据流通、数据分析的合作机制和模式;围绕大数据和网格化技术创新链,实现企业、高校和科研院所资源共享、协同开发和集成创新,形成产业核心竞争力。
加强人才培养,营造良好环境。城市综合管理需要先进技术支撑,而先进技术的主体是人才,因此人才培养和识人、用人的环境营造极为重要。一方面,破解制度障碍,打破部门隔阂,加强综合协调,培养一批真正懂得大数据和网格化的学科交叉复合型人才进入政府公共服务岗位,走出一条可复制的大数据和网格化支撑城市公共安全之路。另一方面,依托社会化教育资源,培养一批大数据技术、网格化管理领域的高层次专业人才,为保障城市公共安全奠定坚实基础。
破除部分行业单位在政府公共信息资源利用中的壁垒。实现城市公共安全管理平台与各部门信息化平台互联互通、数据共享,为大数据和网格化技术应用提供基础数据支撑。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08