城市空间分析与规划中开放数据(大数据)抓取技术
城市规划与研究中的开放数据(大数据)获取方法及应用分析技术
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大众点评网（，始于2003年4月）是我国最早建立的第三方点评 平台，注册会员可以通过网站自由发表对餐馆的评论和消费心得，通过一定的信息聚 合和组织以后，为潜在的消费者提供客观准确的点评信息。网站包括美食、休闲娱乐、 购物等诸多领域的生活服务信息，可以在一定程度上借助其海量点评信息对城市相关 服务业的空间分布、密度、热度等进行分析，从而对规划决策提供一定的数据基础支 撑。
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餐饮业在各公共中心的“热度值”分布
餐饮业主中 心：餐饮业 高“热度” 区 餐饮业 副中心： 餐饮业 中“热 度”区
基于大数据的城市空间分析与规划研究
基于大数据的城市空间分析与规划研究随着科技的迅速发展和信息技术的不断成熟，大数据已经成为当今社会的一种宝贵资源。
在城市化不断加速的背景下，城市规划师和决策者越来越需要利用大数据进行城市空间分析与规划，以更好地促进城市的可持续发展。
本文将重点探讨基于大数据的城市空间分析与规划的重要性，并介绍相关的技术和应用。
城市空间分析与规划是指根据城市的现状和发展需求，利用科学的方法和工具，进行空间数据的分析和规划，以优化城市的布局和结构，提升城市的品质和功能。
而大数据则是指通过技术手段搜集和处理海量的数据，得到有价值的信息和洞察，为决策者提供科学依据和工具。
基于大数据的城市空间分析与规划研究，是将大数据技术应用到城市规划中的一种新兴方法，可以帮助城市规划师和决策者更准确、更全面、更高效地了解和改善城市的空间特征和问题。
首先，基于大数据的城市空间分析可以提供全面的城市数据支持。
传统的城市规划往往依赖于人工调查和有限的样本数据，难以获取全面而准确的城市信息。
而借助大数据技术，可以通过在城市中部署感知设备、利用移动通信数据和社交媒体数据等渠道，大规模地收集和分析城市数据。
这些数据不仅可以包括城市的地理和地形信息，还可以涵盖居民的移动和消费行为、公共设施的使用情况等关键数据，为城市空间分析和规划提供更为细致和全面的支持。
其次，基于大数据的城市空间分析可以提供准确的城市问题识别。
城市规划需要从城市的实际情况出发，识别出现有的问题和潜在的挑战，以便制定相应的规划策略和措施。
而基于大数据的城市空间分析可以通过数据挖掘和机器学习等技术，从大量的数据中发现潜在的问题和相互关联的因素。
比如，可以从移动通信数据中分析出城市交通拥堵的症结所在，从社交媒体数据中了解居民的舆情和满意度，从空气质量监测数据中发现污染源和传播方式等。
这些准确的问题识别可以帮助规划师更好地理解城市的发展状况，为规划决策提供科学依据。
再次，基于大数据的城市空间分析可以支持智能化的规划决策。
城市规划中的大数据技术应用
城市规划中的大数据技术应用随着人类社会的快速发展，城市化进程不断加速，城市成为人类生活的主要场所，但随之而来的问题也越来越复杂。
城市规划成为了城市治理中的重要一环，如何快速高效地解决城市规划问题成为城市管理者亟待解决的难题。
而大数据技术的应用为城市规划带来了新的思路和方向。
一、大数据技术（Data Technology）简介首先我们来了解一下大数据技术。
大数据技术是一种用于管理、存储、分析和应用海量、复杂、高维数据的技术，它主要依靠计算机算法、专业软件以及计算机硬件配合完成对数据的处理任务，旨在帮助人们快速获取、管理和分析数据，并从中发现价值。
大数据技术在面对决策、管理、科学、经济、社会、文化等多个领域中，都有着非常广泛的应用。
二、大数据技术在城市规划中的应用在城市规划中，大数据技术的应用主要体现在以下几个方面。
1.城市数据分析城市规划的一个关键是数据收集和分析。
大数据技术可以帮助城市规划者快速收集、存储和分析城市的各种经济、政治、文化、资源、交通等数据，并从中分析得出各种规律、趋势等信息，这些信息对于城市规划者制定科学准确的规划非常有帮助。
2.城市空间规划城市规划的重要一环是城市空间规划。
大数据技术可以基于城市数据分析结果，对城市区域进行分区、分级并进行空间规划，比如道路布局、绿地设置、建筑高度、建筑密度等。
来达到提高城市资源利用率、提升小区居住质量和规划城市发展的目的。
3.交通规划城市交通规划是城市规划重要的一环。
大数据技术可以帮助城市规划者分析城市交通流、分析出交通拥堵的原因，还能根据数据分析结果，优化公交车站、公路和道路规划，以及调整交通信号灯方案等，从而大大提高交通效率，减少交通拥堵现象。
4.土地利用规划土地资源是城市规划的基础。
大数据技术可以帮助城市规划者对城市的土地资源进行分析、量化、分类、研究，获取城市土地利用、土地需求、土地供应、土地消耗等情况的数据，并根据这些数据制定科学合理的土地利用规划。
大数据分析在城市规划中的应用
大数据分析在城市规划中的应用随着信息技术的不断发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据分析的应用领域也越来越广泛，其中之一就是城市规划。
大数据分析在城市规划中的应用，可以帮助城市管理者更好地了解城市的发展趋势，优化城市的资源配置，提高城市的运行效率，实现城市的可持续发展。
首先，大数据分析可以帮助城市管理者更好地了解城市的发展趋势。
通过对大数据的挖掘和分析，可以获得大量的城市数据，包括人口流动、交通状况、环境质量等方面的数据。
这些数据可以反映城市的发展状况和趋势，帮助城市管理者更准确地把握城市的发展方向。
例如，通过分析人口流动数据，可以了解人口迁移的规律和趋势，从而调整城市的人口分布和规划人口密度，提高城市的居住质量。
其次，大数据分析可以优化城市的资源配置。
城市规划需要合理配置城市的资源，包括土地、能源、交通等方面的资源。
通过大数据分析，可以了解城市各个区域的资源利用情况和需求情况，从而优化资源的配置。
例如，通过对交通流量数据的分析，可以了解交通拥堵的状况和原因，进而优化交通路网的设计和交通信号的控制，提高交通效率。
通过对能源消耗数据的分析，可以了解能源的使用情况和节能潜力，从而制定合理的能源政策和节能措施，提高能源利用效率。
此外，大数据分析还可以提高城市的运行效率。
城市规划的目标之一就是提高城市的运行效率，包括交通运输、公共服务等方面的效率。
通过对大数据的分析，可以了解城市运行的状况和问题，从而提出相应的改进措施。
例如，通过对公共交通数据的分析，可以了解公交车的运行状况和客流量，从而优化公交线路和车辆调度，提高公交系统的运行效率。
通过对公共服务数据的分析，可以了解公共服务的供需情况和满意度，从而优化公共服务的布局和提升服务质量，提高城市居民的生活品质。
最后，大数据分析可以实现城市的可持续发展。
城市规划的目标之一就是实现城市的可持续发展，即在满足当前需求的基础上，不损害未来世代的发展。
通过对大数据的分析，可以了解城市的环境状况和资源利用情况，从而制定相应的环境保护和资源管理措施。
城市时空大数据聚合表达与挖掘关键技术及应用
一、概述随着城市的不断发展和智能化进程的加速推进，城市时空大数据成为了城市管理和规划的关键支撑。
城市时空大数据聚合表达与挖掘技术的发展，对于城市各个方面的管理和发展起着至关重要的作用。
本文旨在探讨城市时空大数据聚合表达与挖掘的关键技术及其应用。
二、城市时空大数据的特点1. 时空性：城市数据具有明显的时空性，包括时间和空间上的关联关系。
不同地点和不同时间点的数据可以相互影响，因此时空特性需要在数据挖掘中得到充分考虑。
2. 多维性：城市数据一般包含多种维度的信息，如人口分布、交通流量、气候变化等，这些信息相互交织，需要综合考虑。
3. 数量巨大：城市数据通常是大数据，包括起码亿万级的记录，需要高效的处理和分析技术。
三、城市时空大数据聚合表达技术1. 数据采集：城市时空大数据需要从多个渠道进行采集，包括传感器、监控设备、移动终端等，数据采集技术需要保证数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗：城市时空数据中常常存在着各种噪声和异常数据，需要进行数据清洗和预处理，保证数据的质量。
3. 数据整合：城市时空大数据可能来自不同的数据源，需要进行数据整合，建立一套完整的数据体系结构。
4. 数据表达：城市时空大数据的表达通常需要考虑到数据的时空特性，常用的表达方式包括时空数据集、时序数据集等。
四、城市时空大数据挖掘技术1. 时空关联分析：城市时空数据中包含着丰富的时空关联关系，需要进行时空关联分析，挖掘出数据中的潜在关系。
2. 数据分类与预测：城市时空大数据可以用于城市发展趋势和变化的分类与预测，例如对未来交通状况、人口变化趋势进行分析和预测。
3. 热点发现：基于城市时空大数据的热点发现技术可以发现城市中的热点区域和热点事件，有助于城市管理和规划。
4. 可视化与交互：城市时空大数据挖掘结果往往需要以可视化的方式展现，以方便决策者和普通公众理解和交互。
五、城市时空大数据聚合表达与挖掘的应用1. 城市规划与建设：城市时空大数据可以用于城市规划和建设的决策支持，包括交通规划、土地利用规划等。
空间数据挖掘技术及其在城市规划中的应用
空间数据挖掘技术及其在城市规划中的应用一、引言随着城市化的不断加快以及数据技术的不断进步，如何通过数据挖掘技术更好地实现城市规划已经成为一个重要的研究方向。
空间数据挖掘技术作为数据挖掘中的重要分支之一，能够帮助我们更好地理解城市中的空间关系以及空间分布规律，从而指导城市规划。
本文将介绍空间数据挖掘技术及其在城市规划中的应用。
二、空间数据挖掘技术的概述空间数据挖掘技术是指对空间数据进行挖掘和分析的技术，包括空间数据的可视化、特征提取、分类、聚类、关联规则挖掘等方法。
具体可以分为以下几类：1. 空间可视化技术。
该技术用于将空间数据以可视化的方式呈现，包括地图制图、三维可视化等。
可视化技术能够帮助我们更好地理解空间数据的总体分布特征以及空间关系，从而为城市规划提供参考。
2. 空间特征提取技术。
该技术用于从空间数据中提取出具有代表性的特征，包括形状、大小、位置、方向等。
通过空间特征提取技术，可以更好地描述空间对象的性质，为后续的分类、聚类等分析提供基础。
3. 空间分类和聚类技术。
该技术用于对空间数据进行分类和聚类，将空间对象进行分类，实现同类空间对象的聚合和不同类空间对象的划分。
通过空间分类和聚类技术，可以发现空间对象之间的相似性和差异性，为后续的关联规则挖掘提供基础。
4. 空间关联规则挖掘技术。
该技术用于挖掘空间数据中的关联关系，包括空间对象之间的关联关系和空间变量之间的关联关系。
通过空间关联规则挖掘技术，可以发现空间数据之间的内在联系，为城市规划提供科学依据。
三、空间数据挖掘技术在城市规划中的应用空间数据挖掘技术在城市规划中有广泛的应用，包括以下几个方面。
1. 城市土地利用规划城市土地利用规划中需要考虑土地的分布和利用情况，空间数据挖掘技术能够帮助我们发现城市中不同土地利用类型之间的空间关系，为城市土地利用规划提供科学依据。
2. 交通规划交通规划需要考虑道路的布局和交通流量，空间数据挖掘技术能够发现城市中不同道路之间的空间关系以及交通流量的分布情况，从而帮助我们优化城市道路布局。
大数据在城市规划中的应用与挖掘
大数据在城市规划中的应用与挖掘随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的应用范围非常广泛，涵盖了各个领域，其中之一就是城市规划。
城市规划是指对城市发展进行科学、合理的规划和布局，以实现城市的可持续发展。
而大数据的应用可以为城市规划提供更准确、全面的数据支持，帮助规划者做出更明智的决策。
首先，大数据在城市规划中的应用可以帮助规划者更好地了解城市的现状和发展趋势。
通过对大数据的分析和挖掘，可以获取到城市的各种数据，如人口分布、交通流量、用地利用情况等。
这些数据可以帮助规划者了解城市的状况，包括人口密度、交通状况、空地利用率等，从而为规划者提供科学依据，制定出更合理的城市规划方案。
其次，大数据在城市规划中的应用可以帮助规划者预测城市的未来发展趋势。
通过对历史数据的分析和挖掘，可以发现城市发展的规律和趋势，从而预测未来城市的发展方向。
例如，通过分析过去几年的人口增长数据，可以预测未来几年的人口增长趋势，从而为城市规划提供指导。
此外，大数据还可以帮助规划者预测未来的交通需求、用地需求等，以便更好地规划城市的交通网络和土地利用。
另外，大数据在城市规划中的应用还可以帮助规划者优化城市的布局和设计。
通过对大数据的分析和挖掘，可以发现城市中存在的问题和矛盾，从而提出相应的解决方案。
例如，通过分析交通流量数据，可以发现交通拥堵的瓶颈和原因，从而提出相应的交通改善措施。
此外，大数据还可以帮助规划者优化城市的用地利用，例如通过分析土地资源数据，可以发现土地利用不合理的地方，从而提出土地利用的优化方案。
最后，大数据在城市规划中的应用还可以帮助规划者评估规划方案的效果。
通过对大数据的分析和挖掘，可以模拟和评估不同规划方案的效果，从而为规划者提供决策依据。
例如，可以通过模拟不同交通规划方案的交通流量和通行时间，评估各个方案的优劣。
此外，还可以通过模拟不同土地利用方案的用地需求和经济效益，评估各个方案的可行性和可持续性。
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（谷歌浏览器） 火车采集器（V8）
➢ 3：数据的清洗、预处理 ➢ 4：坐标系统转换（地理坐标→平面坐标））
2007 万能坐标转换器
案例应用：运用“大众点评网()”数据对西安市城市公共 中心体系识别与优化调整的研究
西安市城市总体规划确定的18个公共中心（商业中心）
随着城市公共中心空间的不断发展和
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运用开放数据和大数据进行城市规划的必要性
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对于大部分建筑学背景的城市规划师（计算机基础 ≠0，编程基础=0，网络知识基础=0，数理统计基 础≈0，…）来讲，如何通过一定的手段获取各类开 放数据（大数据）是进行各层面、各类型规划定量 分析的最大障碍！
运用互联网数据进行城市规划与研究所使用的主要工具及流程
STEP1：定位查找数据源的网络地址 STEP2：将获取的网络开放数据保存在本地
西安市城市总体规划确定的18个公共中心（商业中心）
随着城市公共中心空间的不断发展和 完善，同一城市内部不同的公共中心 （特别是次级公共中心）的内部功能 构成也产生了明显不同的空间专业化 特征。这种分异现象不仅是城市，也 是城市公共中心产业体系自我选择自 我优化的过程。
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Chrome（谷歌浏览器） 火车采集器（V8）
STEP3：数据的清洗、预处理
Microsoft Excel 2007
STEP4：坐标系统转换（地理坐标→平面坐标））
万能坐标转换器
STEP5：空间分析、空间统计及可视化表达
IBM SPSS 19.0 ArcGIS 10.x软件包
案例应用：运用“大众点评网()”数据对 西安市城市公共中心体系识别与优化调整的研究
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开发者工具（HTML）
1.了解大众点评网（西安美食板块）的网页结构
HTML（Hyper Text Markup Language，超文本标签语言）文档的基本结构
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<head> <head 内容>
</head> <body>
内容介绍
• 开放数据（大数据）的相关基础知识 • 运用互联网数据进行城市规划及分析所使用的主要工具及流程 • 案例：运用“大众点评网”数据对西安市城市公共中心体系空间专业化
与功能分异判别研究
了解大众点评网（西安餐饮、商业、娱乐、金融、社区等板块）的网页结构 运用火车采集器分类采集网页数据信息 坐标系统转换（WGS火星经纬度坐标→城市XY坐标） 将参照点（XY坐标）文件导入ArcMap并进行预处理 数据空间分布特征空间分析及可视化表达 研究结论以及对西安市总体规划中各级公共中心的优化与专业化发展调整建议
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西安建筑科技大学城市体验、模拟与分析实验中心公开课程系列
数字城市空间分析技术与数据增强设计培训系列课程（五）
城市规划与研究中的开放数据（大数据）获 取方法及应用分析技术
主讲人：郑晓伟（@郑晓伟_ZXWXAUAT，微信：zxwxauat） 西安建筑科技大学建筑学院城乡规划系
西安建筑科技大学 · 城市体验、模拟与分析实验中心 2015年9月2日
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<>——标签 meta——元素 charset——元素属性 UTF-8——属性值 /——结束
元素及其属性必须放在同一个标签当中； 标签内元素与属性之间必须用空格分开； 元素属性的值建议用单引号或双引号括起来； 属性和属性值也不用区分大小写。
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<body 内容> </body> </html>
<!DOCTYPE html>：文件声明 <head>：头部，内容一般不会出现在网页中 <body>：网页内容 <html></html>:双标签 <br/>：单标签
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HTML（Hyper Text Markup Language，超文本标签语言）元素属性
运用开放数据和大数据进行城市规划的必要性
• 互联网+时代的整体社会发展要求以数据为研究基础 • 存量规划的到来使得规划实践逐步趋向于针对建成环境的改造和更新，
要求我们在规划设计中应注重对数据的挖掘 • 城市规划学科自身“综合性强”的特点决定了转型期城市规划与设计
必须与相关学科（特别是对数据比较依赖的地理专业、社会经济专业 等）进行交叉 • 城市规划行业的整体变革，从关注物质空间到关注“人”的行为活动 规律要求以数据为支撑
• 开放数据（大数据）运用于城市规划的局限性及展望
开放数据和大数据的区别
开放数据：商业网站（大众点评、安居客等）数据、地图开放平台数据、社交媒 体（新浪微博）数据、政府政务公开数据等 大数据：手机信令数据、浮动车数据（例如车载GPS、公交刷卡、地铁据（非全样本数据）