京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
应用案例:联合国与Frog用大数据拯救尼泊尔
当年菲律宾被台风海燕横扫,短短几小时内造成愈10,000名的人员伤亡。美国红十字会地理空间高级工程师Dale Kunce曾要求获得数据为应急人员绘制出抢救地图路线,菲律宾政府匆匆忙忙扫描了40多页模糊不清的Excel表格给他,“甚至都不是由机器扫描的,纸张排列杂乱,数据有效性也几乎没有。”结果不得以找来几十个志愿者当场重新输入信息。
这种后院着火的事情一度屡见不鲜,直到去年联合国人道主义协调事务办公室与全球Frog设计公司共同搭建了HDX网站——旨在呼吁人道主义数据交换。这个网站界面清爽,数据分类整洁,可以帮助松散的人道主义组织联合在一起工作。这个网站在非洲埃博拉病毒疫情爆发事件中提供了诊所基本信息,死亡报告及疫情跟踪功能,目前则主要提供尼泊尔数据。
“就好像糖果粉碎传奇里的灾难信息共享一样,”Kunce说道,暗指前端信息的重要性,然后由大型的人道主义救援组织进行整合,从而为泊尔提供更快的救援行动。
HDX平台
HDX看起来貌不惊人。尼泊尔地震登陆页面是一个表格,显示当地的地震活动。拉下来就是已确认粗略的伤亡人数,然后就是一系列简单的文档, 比如人口,天气数据,河流分布和路况等。
不过,点击下鼠标,这些数据就可以被标准化下载——都是可编辑的文本形式取代僵硬的PDF。再点击下鼠标,被批准的组织可以上传数据以供分享。这种前所未有的能提供快速有效信息分享的平台就是HDX的目的,设计时也听取众多NGO的反馈意见。
如何使用
在HDX问世前,人道主义常常需要花费大量时间进行文件处理。支持小组的负责人Justine Mackinnon解释道:“我们为六个国际型组织提供信息,每个组织的文件格式都不一样,这简直是个噩梦。不过现在有了HDX, 所有文件都同格式输入,也方便大家分享。”
支持小组是由来自80个国家的2,000名应急人员组成,他们分析了数百万的尼泊尔数据后搭建了几个大型数据库,数据范围从紧急需求呼叫到汇报哪些应急人员已经到达尼泊尔,还有地震类型汇报。到这篇文章问世,HDX上关于尼泊尔的数据库将达到10个。
“这在尼泊尔真的是非常及时,”HDX的项目经理Sarah Telford说“这些数据改变了危机,目前最重要的就是地理空间数据,它可以指导哪里是道路,哪里是城镇,医院在哪里。如此我们才可以知道哪里被堵上了,哪里可以让直升飞机降落。”
救援组织Mapaction地震不久后就在HDX上下载了五份重要的文件,内容关于当地的河流和山脉。这些信息可用在PPT上要求协调政府,非政府组织及联合国的行动,同时也打印出来让志愿者在没有电力供应的情况下使用。
在红十字会,Kunce马上下载了尼泊尔的贫困人口数据进行分析,贫困人口地区往往更容易遭受自然灾害,而这些数据让红十字会更好的进行资源配置。
共通语言
那么什么是HDX的“共通语言”?仅仅是些非PDF的文件么?
答案当然不是这些。HDX有清晰简洁的前端,一种纯粹的功利主义及普遍的审美的结合——这被Telford称为该领域的“时代精神”。因为HDX, 各大国际性组织的交流和分享更为紧密。
“像我们这种很书生气的人真的很喜欢这种闪闪发光的东西,” Kunce说。“HDX就是闪闪发光的,我们都很喜欢。”最重要的是,HDX搭建数据平台的意义好像罗赛塔石碑一样——这是联合国为识别地方设施设计的代码,简称为P。不过P不像GPS那样精准定位,相反各种组织可能为同一个地方有不同的P代码,逻辑也各不相同,而且每次都不一样。也就是说,2015年的代码到了2017年就可能完全不适用。
为什么一直没有一个统一的代码标准呢?实际是有的,1999年以来,联合国已经制定发布了代码标识标准,并提供在线下载。但是Kunce说没有人用这些,他不得不四处挖掘数据供红十字会使用。但这些年随着HDX的普及,代码制定规则也随着普及标准化。为什么?他相信是HDX让大家知道了信息共享的重要性以及和联合国代码合作的迫切。
“其实这并不是技术问题,而是政治问题,”Kunce说。“从我的角度来看,我旁观看着HDX不断成长,为数据分析提供了平台,促进标准统一,也帮助不同政治背景的人解决问题,这是多好的技术平台啊。”
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