涕零
Ⅰ 案例大数据研究结果方法对城市规划设计有什么启示
Ⅱ 大数据对城市管理的影响
第一个，以传统传感器的感知方法进一步可以分成两个子类，要么把传感器放在一些固定的地方，要么把传感器装在一些移动的物体上面，比如说在公交车、出租车上装传感器，但是不管哪一种，一旦装完之后人就不参与了，这个数据自动传到我们后台。另外一个，以人为中心的感知，这是比较新的概念，也叫群体感知，这里面也分成两个方面，一个叫做被动式群体感知，一个叫主动式群体感知。被动式群体感知，每天每个人都在参与，我们并不知道我们打电话的时候，我们的数据可以拿去改进通话网络的质量；我们并不知道我们公交车上下车刷卡的时候，这个数据可以帮助优化我们的公交线路，改进城市规划。把每个人的数据收集在一起，感知城市的变化，最后解决问题，这叫做被动式群体感知。主动式群体感知就是，任务是什么很明确，什么时间、什么地点、干什么事情、共享用什么数据，这个数据拿来干什么用都很清楚，甚至还有激励机制，你可以选择什么时候加入或不加入。这是目前城市数据来源的四种方式。城市感知之后我们会遇到什么样的难点呢，特别是跟机器学习有什么相关性，我总结了四个方面的难点，跟机器学习相关的难点。● 第一，我们在城市数据感知的时候，往往拿到的是采样数据，不是全集。假设整个城市数据是灰色的点，我们可能只拿到红色的这一部分，某些属性在这些采样数据上分布跟在全集数据上的分布很不一样。举个实例，比如可以拿到出租车的GPS轨迹（数据），我们知道出租车只是整个城市里面车流的一小部分，出租车的分布跟我们私家车的分布可能很不一样，有的地方可能很多出租车，但是没有那么多私家车，反过来，可能有的地方很多私家车，却没有什么出租车。所以你不能说简单看到几个出租车，乘一个系数就推断有多少私家车，这个就是偏斜的分布问题，不管哪个场景里，发现我们拿到的都是采样，如何从这些采样数据里面把全集的知识推断出来，比如说怎么把整个城市里面所有车的车流量实时推断出来，这就是对应的难点。这个地方有相应的论文，如果你对这个问题感兴趣的话，类似的问题可以从这些论文里找到相关的技术，我先把它概述一下，这是第一个难点。第二，Data Sparsity，我们的传感器往往是很少的举个例子，我们北京市空气质量分析。北京市我们建了35个空气质量站点，你知道北京那么大，光靠这35个空气质量站点，怎么把整个北京市每个角落的空气质量都能够感知到呢，这是一个数据稀疏的问题，这里面要用到一些机器学习的方法来做。● 第三，Data Missing的问题这个问题可能很多人认为跟Data Sparsity是同一个问题，其实不是同一个问题.。Data Sparsity是采样点很少，Data Missing是说本来就应该有个点，可是因为传感器出现故障，导致这个小时的数据会丢失。Data Missing是一个雪上加霜的问题，不是同一个问题，一个是说传感器少，一个说我本来有传感器可能还会丢，怎么去把这个丢失的数据填满，这可能是很多问题需要做的预处理的第一步，后面学习的时候就要填，怎么填一下等下我来讲。Data Sparsity、Data Missing，这是第二和第三大挑战。● 第四，资源有限如何用有限的资源做更多的事情，采更多的数据，如何利用限的资源获得更大的感知效果，这是非常困难的。为什么困难？两个原因，第一，我们有很多候选集可以选，从很大的数据集里面选一部分数据的时候，往往是一个NP的问题。比如，我们城市那么大，每个路口都可以布充电桩或者加油站，而我只有钱布2到3个充电桩，我应该放在什么位置，使得效果最大化。这就是一个maximum coverage的问题。还有一个原因会导致问题更难，即我们根本不知道Ground Truth。假设北京已经有两个空气质量监测站点，我们还要建4个，我们要放在什么地方使得空气质量感知最大化，你没有建站点之前不知道这个空气质量多少，根本不知道什么叫好、什么叫坏，这是难点，里面都有相关的论文去解决这样的问题。
Ⅲ 大数据对城市规划将有怎样的影响
个人判断不是规划换一批人来做，而是行业会细分。一部分人倾向于通过数据分析，判断问题症结，解决建成区问题，优化格局；另一批人更偏向于设计，提供不同的解决方案。其实判断大数据对城市规划未来的影响，看看当下大数据在城市规划领域的处境多少能够明白些。在现在的城市规划中大数据在研究中是热门事物，但在实际项目中却不是。在城市规划实务中，大数据分析一般作为专题研究附在如总体规划等较高层面的发定规划之中。除上海、北京等一线城市及二线主要城市，少有城市有专门的大数据研究专题，个人接触到的也仅上海2040的上轮总规评估与武汉市总体规划的评估有涉及相应技术，其他项目基本无涉及，仅按需要自己使用。究其原因如下，想到哪些写哪些，排名无先后顺序：1、难立项。难立项主要体现在两个方面，其一是因为城市规划属于法定流程，明文规定相应程序所需要的内容，由于大数据技术方法多样，多针对特异性的具体问题研究，这给大数据研究应用法定化带来极大难点。怎么给一个或多个合适的名头立项、立法定流程，如何定价，都是大难题，而这也是现在以专题形式依附总体规划的主要原因之一。其二是主管部门分散，城市规划业务主要针对住建、城建、规土口，但大数据（算上智慧城市建设吧）很多时候是工信部主导，跨部门操作也是一个问题。2、高成本、低收益（这里仅指项目收益，不谈社会收益）。目前，大数据在城市领域多立于学术研究领域，可以说很多时候是研究兴趣使然下的自发行为。一项技术如果难以以模式化的方式应用，就很难降低成本，那么就很难在市场上大范围推广，在城市规划领域正是如此。对于一般的项目，比如一个1平方公里的旧城更新的控规项目，应用大数据分析需要几个模块？解决哪些问题？需要投入哪些成本？又能够带来哪些收益呢？有没有替代方案，替代方案又会有多大差距，不用大数据分析，仅用常规数据做数据分析能否得到相近的成果？会不会增加项目的时长？思考完这些问题，再算笔账就会发现，当下在大量控规、城市设计等项目中，运用大数据分析很可能是不划算的。3、没有数据的时候怎么办？虽然城市规划进入了存量规划时代，但即使是存量规划过程中也有大量新建的过程，部分地块必然是要采用推平重建的方式（或者说是重要手段之一），大数据可以给出方案的限制，可以比选方案，但方案从无到有怎么产生？（想到再补充）如果上述问题得以解决，那么大数据一定能够改变这个行业，不过这需要时间。有可能因为数据安全、隐私等问题，最终大数据分析的业务完全由规划局或是其他政府部门完成也说不定，我相信那时，城市的大数据运营中心应该已经建成了。也可能有专门的运营公司运营，并完成相应的分析报告，这些报告最终成为规划的基础材料。可能今后大数据分析会成为单独立项的东西，支持的也不仅仅是城市规划，而是城市的全部过程。
Ⅳ 学好大数据分析有什么用 就业情况如何
学习大数据可以从事很多工作，就业方向也很多比如：hadoop 研发工程内师、大容数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等，数据显示未来中国基础性数据分析人才缺口将高达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才，学习大数据建议老品牌的大数据培训机构，比如光环大数据因为成立时间久，拥有大量的资源。
Ⅳ 大数据下的城市规划应用前景怎样
前景非常大。
云规划是对规划方式的变革。传统规划是由规划师依照城市用地的分类和布局原则，自上而下安排城市功能，最终影响人们生活的轨迹。互联网技术扭转了市民被动参与规划的状态，让公众有可能主动参与规划，改善自身生活条件。
简介
每个生活在城市中的个体，其活动都具有多样性和生动性，而不同的社群实质上是对人群的一种自由组合，每位社群成员都可以进行自我生活的再创造。
如果通过社群调动更多的“能动细胞”在城市空间中发挥作用，社区营造和对特定地区的环境改善就能以自下而上的方式实现。大数据的信息汇集手段可以帮助规划师发动在地的人共同参与规划，规划师也可以通过调动更多地社会资源，实现新的规划方式。
Ⅵ 为什么说大数据是建设智慧城市的核心
智慧城市是在数字城市、平安城市等基础框架之上建立的全新实体，通过物联网将现实世界与数字世界进行有效融合，自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状态和变化，由云计算中心处理其中海量和复杂的计算与控制，为城市管理和公众提供各种智能化的服务。从国家政策来看，中国“863计划”智慧城市项目总体技术体系架构在科技部863计划“智慧城市(一期)”项目的支持下，863计划智慧城市项目(一期)总体组提出了“六横两纵”的智慧城市技术框架。“六横”层层递进，最下层的是城市的感知层，再是传输层，再上面依次分别是处理层、支撑服务层、应用服务层，最上面是智慧应用层，贯穿全局的是安全保障体系以及标准与评测。而要真正实现智慧城市，必须引入大数据技术，主要包含三大方面的需求，通过以下三个方面才能实现海量数据的搜集、处理、加工、分析，并真正作用于具体细分行业：一、大数据融合技术我国智慧城市建设面临的重大挑战之一，是城市系统之间由于标准问题无法有效集成，形成信息孤岛。因此，在大数据融合技术领域，一方面要加强大数据标准建设，另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发，为给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。二、大数据处理技术大规模数据在智慧城市系统流动过程中，出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑，需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合，这也是目前国际产业界普遍采用的技术方案。三、大数据分析和挖掘技术大数据分析与挖掘技术为智慧城市治理提供了强大的决策支持能力。相比于大数据融合和处理技术，大数据分析与挖掘技术更为复杂，是国际学术界和产业界面临的极具挑战性的技术难题。随着大数据技术的不断发展，以及行业用户对大数据技术的需求日渐明显，大数据行业应用遍地开花。小编通过金鹏信息在智慧城市大数据应用的探索，分享一些国内外的实际案例供借鉴。1.国内的智慧城市2013年3月，北京市的“智慧朝阳服务网”正式上线。通过大数据技术的处理、分析手段，从支撑库提炼出数据后发送到服务管理系统，然后通过服务门户，包括微信、微博、移动应用、服务网站、机顶盒等多元化的方式与不同的用户群体进行沟通。2.国外的智慧城市瑞典首都斯德哥尔摩市政府在通往市中心的道路上设置了18个路边控制站，通过使用RFID技术以及利用激光、照相机和先进的自由车流路边系统，自动识别进入市中心的车辆，自动向在周一至周五(节假日除外)6:30到18:30之间进出市中心的注册车辆收税。通过收取“道路堵塞税”减少了车流，交通拥堵降低了25%，交通排队所需的时间下降50%，道路交通废气排放量减少了8%-14%，二氧化碳等温室气体排放量下降了40%。3.智慧医疗金鹏信息医疗制定了基于英特尔大数据解决方案的区域卫生数据中心建设目标，在郑州区域卫生数据中心形成了完整的大数据解决方案。经过反复测试和调优，这一区域卫生大数据计算架构可以满足海量数据(一亿条以上记录数)的高并发检索和实时数据分析的性能要求，满足了“智慧”的大数据需求。4.智慧警务通过充分利用云计算、物联网、大数据和视频智慧分析技术、GIS(地理信息系统)、GPS(全球定位系统)、移动通信网络、移动警务智能系统、数字集成等前沿科技，实现警务工作现代化、智能化、流程化、可视化。5.智慧交通郑州建立智能公交系统，使公交车信息就在地图上显示出来：如最近的一辆公交车还有5分钟到站，满员;下一辆公交车还有10分钟到站，有空座，可以选择乘坐;下楼2分钟，走到站台1分钟，余下7分钟，还有时间坐下喝杯热茶。6.智慧消防郑州建立智能消防系统，报警人只需拨打119，系统将立刻定位报警人当前位置，并调用位置所在区域监控摄像头，确定灾情地点和火势情况。7.智慧城市规划在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息进行挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。金鹏信息新型智慧城市解决方案
Ⅶ 大数据应用促进城市规划由静态向动态转变
大数据应用促进城市规划由静态向动态转变
在移动互联网时代，各种各样的移动终端设备，包括手机、iPad，包括身上穿戴的智能设备等，使得每个人成了移动的城市传感器。而这些大数据收集起来，可以为规划的合理性提供重要的依据。
11月10日，新常态下城市转型发展的多学科交叉融合研讨会上，清华大学建筑学院教授党安荣在接受人民网记者采访时表示，“虽然大数据的收集是基于已有的道路和城市规划基础之上的，但是我们现在强调的是动态规划，在数据反馈回来的同时，发现不合理的地方马上调整，及时更改，而不是像之前动辄5-10年的静态规划。”
党安荣从三个方面来说明大数据在城乡规划这个领域当中所开展的探索。第一个方面，借助于大数据来识别城市病；第二个方面，在具体的规划过程当中，大数据怎么样支持我们来开展，比如说规划工作；第三个方面，规划实施了一段时间之后，怎么样来评估这个规划起到的作用，对城市规划管理来讲意义如何。
对此，党安荣举例道，北京市城市规划设计研究院的工作人员就利用了北京公交数据来分析，北京市民的出行状况到底是什么。早晨他们从哪里出发，用哪些地铁站比较多，地铁和公交之间有什么样的转换，哪些转换的节点有什么样的人群。
“根据这样的分析，我们大概知道北京市民在工作日以及非工作日，他们的出行有什么样的规律，这样一种出行规律跟交通容量或者是能力去比对的话，到底哪些地方高，就可以来分析有关交通潜在的问题。”党安荣表示。
同时，党安荣指出了目前的困境，“我们的规划和管理以及服务相对来讲是割裂的。由CAD到GPS涉及到很多，现在我们所倡导的大数据背景下的协同规划，是不是能够很好地将规划到管理，再到服务，形成完整的流程。”
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Ⅷ 大数据助推智慧城市提升城市管理水平
大数据助推智慧城市提升城市管理水平
城市建设步伐的不断加快使得我国城市管理日益受到政府及社会高度重视，但与加快推进城市化的形势相比，依然存在许多不容忽视的管理问题：城市规模的无限制扩大，城市人口的迅猛增长，使城市化过程中出现了严重的问题，如环境污染严重、交通拥挤、社会秩序混乱等。面对如此之多的问题，城市管理水平就决定了城市化发展的进度和质量。因此，要使城市管理更加智慧，更加有效，智慧城市建设显得尤为重要。智慧城市的实现需要通过全面感知、信息共享和智能解题，在城市规划、建设、管理、运行的过程中，运用信息化、智慧化、精细化、可视化等科技手段，推进管理创新。
大数据多方面助推智慧城市提升城市管理水平
随着互联网、新媒体的不断涌现，以及云计算、物联网等技术的兴起，数据正以前所未有的速度不断地增长和累积，形成如今我们所热议的大数据。它具有规模性、多样性、高速性和价值性四个特征。大数据正在改变我们的生活、工作和思维，为人类社会的发展带来了一次重大的时代转型。作为一种重要的战略资产，大数据已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门，其深度应用不仅有助于企业经营活动，还可通过对城市信息的智能分析和有效利用，为提高城市管理效率、节约资源、保护环境和可持续发展提供决策支持，有效促进城市系统各要素间的和谐相处，从而提高城市管理水平，促进智慧城市的建设。
一、城市运行产生大数据
城市运行的每时每秒都会产生大量的数据，包括结构数据，如常用的Excel软件所处理的数据;又包括非结构化数据，如网络日志、视频、图片、地理位置信息等。构建高效的城市运行监测体制是收集城市运行中大数据的重要手段。城市运行监测依托宽带城域网以及无线通讯网络，利用现代通讯(卫星、移动电话、集群电话)、计算机网络(因特网、局域网、广域网等)、3S技术、传感器等软硬件架构，将有关城市管理的专业系统集成于若干个平台，实现实时收集、处理各终端和节点产生的海量型数据的功能，并实现数据的共享。
例如，深圳环卫部门为实现对道路清扫和城市生活垃圾收运作业服务的企业进行信用管理，对垃圾运输车辆进行GPS实时监控，提高全区道路清扫保洁和城市生活垃圾收运作业服务水平。北京公交一卡通每天产生4千万条刷卡记录，地铁每天1千万人次，分析这些数据可改善城市交通状况;城管指挥中心对重点地区进行24小时不间断图像监控、取证，及时发现问题，解决问题;城管无线通讯系统总调度，监控日常整个无线通讯系统的正常使用，通过无线调度台操控、GPS车辆定位系统来调动各级城管执法人员对违法行为进行查处，实现快速反应;对联勤的人员进行规范管理，可设定从5秒至10分钟向中心报告一次位置信息，超出联勤范围时自动向值班中心预报，有效监督队员动态。城管热线24小时受理群众举报投诉，通过城管专网下发任务单并对处理过程进行全程监督。昆山市对实施区域内360公里道路进行了移动街景量测，获取了200多万张街道实景照片，可以准确测量部件的几何尺寸。
二、大数据助力城市管理
随着我国城市化进程的加快，城市管理的对象和范围也更加复杂，如水、电、气、通讯的保障、城市交通的通达，环境卫生的保障、防灾防火防盗，突发性事件响应管理等。在各类基础数据的基础上构建风险管理体系，可以进一步提升城市管理水平，消除安全隐患和实现快速反应。近几年数字化城市管理正在兴起，为智慧城市的建设奠定了基础。数字化城市管理作为一张网格化的虚拟物理平台，借助现代信息技术将包括城市自然资源、社会资源、基础设施、人文、经济等有关城市的各方面信息，收集上传到信息中心，然后由云技术将各种信息以数据的形式进行储存，这就形成了大数据系统。再由信息中心通过对大数据的分析处理，传递到有关部门督促处理、有效利用。
(一)大数据有助于改善城市环境
城市化使城市废弃物和生活垃圾与日俱增。中国每年产生的垃圾在亿吨以上，且增长迅速。同时，城市工业、交通业的发展，使得矿物燃料消耗的增长，导致大量的有毒气体、烟尘和粉尘排入大气。据北京卫生局统计，北京市肺癌的发病率在成倍的提高，这与PM2.5有着直接的关系。因此，环境治理问题迫在眉睫。我们提倡提前预防、及时发现以及高效处理，这就需要现代信息技术的支持，通过智慧系统来进行源头分析、现场监测、过程控制及预警预报。因此，需要充分利用数字化信息处理技术和网络通信技术，将影响城市环境的各种数字信息及信息资源加以整合并充分利用，使城市生态环境复杂系统数字化、网络化、虚拟仿真，通过对收集到的大数据进行深入分析及处理，实现可视化，从而为政府环境治理决策提供科学依据。
例如，可以通过监测数据，分析PM2.5有多少是由扬尘带来的，有多少是由机动车排放的，有多少是由供暖系统带来的等等。可以和气象预报系统紧密结合，出现污染预兆时可以及时采取关闭污染源的预案。北京海淀区实现了基于数据的精细化管理，借助地理信息平台(GIS)将收集到的基础数据进行综合查询，统计和直观展示。实现对全区7大类102小类140万个基础数据和三中心整合系统100余万条案件数据的全属性、多方式查询和地图展示。这为分析解决海淀区环境秩序整治问题提供了详实可靠的数据支撑。全区2000余个视频摄像头点位的多方式地图查询，可实时调取相关图像，并实现全图层数据关联。通过各个图层数据的调取和叠加，深入挖掘，使隐藏在这些数据背后的价值从不同角度得以呈现。如此，可通过系统地图精确地展示全区乱倒乱卸垃圾渣土问题在各街道乡镇内发生的频率及关键点位，从而为区政府全面掌握和重点解决该类问题提供有力的信息支撑。再如，通过全区垃圾箱部件数据与暴露垃圾问题的图层叠加，可以分析出垃圾箱配置不合理等问题。
(二)大数据有助于缓解交通压力
汽车从诞生之日起就被视为自由的象征，但是它的发明者应该没有料到，如今汽车却掉入了一个物极必反的逆转定律――人们几乎把时间都浪费在了堵车和等红绿灯上。《IBM全球交通痛苦指数报告》显示，北京以99分的超高分数被列入全球出勤交通最痛苦的城市。交通拥堵已成为影响北京城市运行效率与居民生活的突出问题，交通基础设施承载力严重超负荷，公交系统交通承载已饱和。但与此相对应的事实是，在全球各大城市中，北京的人均汽车拥有量和绝对数量都不算最高。毫无疑问，问题出在了道路交通的设计规划和管理上。大数据时代的到来为解决交通问题开出了药方。与传统的数据收集方式不同，云时代的大数据通过对数据实时收集和分析，得以实现个人出行的个性化、方便化、智能化。
目前，上海正在构建通过物联网技术支撑的公共汽车运行信息发布系统，市民可以利用智能手机，查询公交线路和实时运行信息。无独有偶，南京市基于强大的云平台运行智慧交通云系统、云视频监控和智能分析应用，实时采集和处理南京1000个摄像头，并对整个南京140万机动车规模的交通数据进行实时查询和分析，并主动报警、主动通知用户。
交通综合信息平台的建设，汇集了道路交通、公共交通和对外交通的静态和动态信息，建立了道路交通诱导系统，引导车辆选择合理的路径。大数据能够为政府提供重大项目决策事项的判断依据，加强实时预警研判，提升公众出行服务水平的品质，提供准确可靠的交通预测信息，有效地缓解交通拥堵状况，还可吸引更多人使用公用交通，改善出行结构，减少私家车出行。北京的空气状况近几年每况愈下，如果能解决交通拥堵问题，不仅经济效益能得到提升，而且城市的空气质量也能得到改善。
(三)大数据有助于完善应急系统
据统计，我国每年因自然灾害、事故灾害和社会安全事件造成上百万人伤亡，经济损失6500亿元左右，占我国GDP的6%。当社会发生犯罪、火灾、爆炸等各种警情，群众医疗急救、煤水电抢修等各种紧急求救事件，地震、火灾、海潮等突发自然灾害，以及社会动乱、战争等各种重大紧急事件时，需要政府统一协调、统一调度相关部门协同工作。随着社会的不断进步，社会发生紧急突发事件的种类更加复杂与多变，传统的应对机制已不能适应日益增多的紧急突发事件处置的需要。
城市应急联动系统集成有线通信调度系统、无线通信语音调度系统、计算机骨干网络系统、综合接处警系统、语音记录系统、视频图像系统、城市地理信息系统、移动目标定位系统、移动通讯指挥车系统、机房监控系统、电源系统等为一体，具有指挥调度功能。通过对这些技术手段获得的大数据进行收集、处理和分析，使得应急事件的报警、求助、投诉电话实现统一接警、快速反应、联动处警。
新媒体的出现进一步完善了城市应急系统。“7?21”北京暴雨发生时，由于求救人数众多，救援电话被打爆，被困人员无法从获得帮助，从而转向微博平台进行求助。通过微博中包含人物、时间和地点等简要的文字信息就可以判断救援所需。另外，在微博上添加位置数据还可以实现地图定位，为救灾提供更精确的信息，提高救灾的效率。雅安地震中，除了微博再次凸显新媒体传播优势外，微信群及各大互联网公司推出的寻人平台也为救灾提供了多渠道支持。但各大网站数据并不互通，而且数据的低精确度和低效成为最大弊端。若要发挥数据的最大价值，数据必须是在线、公开、共享、互联、相关的。由此看出，数据的公开和共享是一件有必要且有待解决的事情。
(四)信息共享下大数据对城市管理的促进作用
过去不具备解决信息资源共享问题的网络和技术条件。这些客观和主观原因造成了城市建设中的“信息孤岛”现象。对于现存的“信息孤岛”，最切实可行的办法就是“整合”。提高政务信息资源公众开放率，逐步开发公益信息资源，充分利用市场信息资源和数字信息资源，建成一批门类齐全的信息资源数据库，即大数据。可以提高教育、科技、医疗、社会保障、文化建设等方面的信息技术应用水平和服务能力，从而推进社会公共服务事业蓬勃发展。
政府各个部门的既有数据库可以实现高效互联互通，以提高政府各部门间协同办公能力，提高为民办事的效率，大幅降低政府管理成本。例如我国每年领取养老金的人数多达1.8亿，相当一部分领取人去世后，其亲属或朋友仍继续领取，给国家造成巨大的财政损失。借助于大数据技术，将城市的医院、民政部门、社保部门、财政部门等相关管理机构的数据进行有效整合和关联，领取人去世后，其死亡信息会第一时间在城市核心数据管理库中更新，财政部门在发放养老金时对领取人的最新情况一目了然，从根源杜绝盗领冒领等问题。由此可见，大数据可极大提升政府社会管理的“智慧”水平和科学决策能力。对基础数据库中的海量数据进行管理、维护并深化应用价值，变海量数据为真正的有效数据，使数据为实际工作服务，为精细化城市管理提供依据，为科学决策提供有效支持，这些都成为信息化城市管理新模式在实际运行中遇到的迫切需要解决的问题。
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Ⅸ 大数据对智慧城市建设有何作用
在大数据时代，智慧城市具有明显的数据特征。一方面，智慧城市建设离不开新一代信息技术的支撑，在技术应用过程中必然会产生海量的数据;另一方面，智慧城市建设需要发挥这些数据的作用，从提高政府治理水平，到发展智慧医疗、智慧教育、智慧交通等，都离不开对于城市各种数据的采集、整理、分析和应用。这些决策的依据和资源的调拨都是在大数据的分析中不断走向“智慧化”的，所以说大数据是智慧城市离不开的资源，也可以说是智慧城市的智慧引擎。大数据在城市规划方面提供了强大的数据分析和决策支持，能够强化科学的城市管理和前瞻性。在交通管理方面，大数据通过对交通信息的实时挖掘，能够有效缓解交通问题，在突发状况时能够快速响应做出决策。通过对数据的挖掘，能够预测一段时间的消费热点，提前布局能够将一些风险抹除在无形之中。城市大数据是智慧城市的宝贵资产。对于城市治理者来说，长期以来已经形成了各类城市大数据，包括人口大数据库、法人大数据库、地理信息大数据库、经济大数据库等，这些数据库的共享、融合和充分挖掘是智慧城市建设的重要的信息基础设施，不仅可以大幅提高政府电子政务水平、促进政务公开透明，而且可以借助大数据提高交通通行效率、环保检测监督水平、社会治安保障能力等。关于大数据对智慧城市建设有何作用，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。