大数据与城市规划新方法
大数据在城市规划中的应用案例分析
大数据在城市规划中的应用案例分析近年来，随着信息技术的飞速发展，大数据技术逐渐渗透到各个领域，特别是在城市规划中起到了重要作用。
本文将通过案例分析，探讨大数据在城市规划中的应用。
一、交通规划交通是城市的生命线，而大数据分析可以帮助城市规划者更好地了解交通状况，提升交通系统效率。
以深圳为例，该城市首次应用大数据分析技术进行交通规划。
他们利用城市中的传感器、交通摄像头等设备收集大量的交通数据，包括道路通行情况、交通拥堵状况等。
通过对这些数据的分析，他们发现了城市中的交通热点区域，以及拥堵频发的时段。
基于这些数据，他们制定了相应的交通改善策略，例如增加公共交通线路、优化信号灯等。
这些措施的实施有效地缓解了交通拥堵问题，提升了城市居民的出行体验。
二、环境规划随着城市化进程的加速，城市环境问题日益凸显。
大数据技术在环境规划中的应用可以帮助城市规划者更好地了解环境状况，制定相应的环境保护策略。
例如，某城市利用大数据分析技术对空气质量进行监测和分析。
他们部署了大量的传感器监测空气中的污染物含量，并将数据实时传输到数据中心。
通过对这些数据的分析，规划者可以准确了解到不同地区各种污染物的排放情况，从而有针对性地制定减排策略。
此外，利用大数据分析还可以发现城市中的噪音污染点、水体污染源等，有助于引导城市规划以降低环境污染对居民的影响。
三、社会规划城市的社会规划不仅仅包括基础设施建设，还需要综合考虑社会问题，例如教育、医疗、社会福利等。
大数据技术在社会规划中的应用也发挥了重要的作用。
例如，某城市利用大数据分析技术对教育资源进行优化配置。
他们通过搜集城市中各学校的师生信息、学生成绩等数据，结合城市学生的家庭住址等信息，对教育资源进行分析和评估。
通过大数据分析，他们得出了不同地区学生的教育需求，从而合理配置教育资源，提升教育公平。
综上所述，大数据在城市规划中的应用案例正逐渐增多，对于提升城市发展质量和居民生活品质起到了重要作用。
大数据在城市规划与建设中的应用与决策支持
大数据在城市规划与建设中的应用与决策支持随着科技的不断发展，大数据已经成为城市规划与建设中的一项重要资源。
大数据的引入为城市规划与建设提供了全新的方式与思路，有效地提升了决策的科学性和精准性。
本文将探讨大数据在城市规划与建设中的应用，并介绍其在决策支持方面的重要作用。
一、大数据在城市规划中的应用大数据在城市规划中应用广泛，可以帮助规划者更好地了解城市现状，分析城市问题，并提供科学的解决方案。
以下是大数据在城市规划中的几个主要应用方面。
1. 城市交通规划大数据分析可以通过对城市交通系统的数据进行收集和分析，帮助规划者更好地了解交通状况，并制定相应的交通规划方案。
例如，通过分析交通流量和拥堵情况，可以确定新的道路建设需求，优化交通网络布局，提高交通效率。
2. 城市土地利用规划大数据可以提供详细的土地利用数据，包括不同土地类型的分布、利用率和发展趋势等。
这些数据可以帮助规划者根据城市的发展需求进行科学规划，合理安排土地利用，提高土地利用效率。
3. 城市环境规划大数据可以监测和分析城市环境污染情况，例如噪音、空气质量和水质等。
这些数据可以帮助规划者评估城市环境问题的严重性，并制定相关政策和项目，改善城市环境质量。
二、大数据在城市建设中的应用大数据不仅在城市规划中有重要应用，同时也在城市建设的各个环节中起到关键作用。
以下是大数据在城市建设中的几个主要应用方面。
1. 建筑设计与施工通过大数据分析建筑设计和施工过程中的数据，可以提高建筑设计的效率和质量。
例如，通过分析建筑材料的性能和使用情况，可以优化设计方案；通过监测施工过程中的数据，可以及时发现问题并采取措施防止质量问题发生。
2. 城市基础设施建设大数据可以在城市基础设施建设中发挥重要作用。
通过分析城市人口数据、需求数据以及各项指标，可以制定合理的基础设施建设方案，确保城市的基础设施满足发展需求。
3. 城市设施管理大数据可以帮助城市管理部门更好地管理和维护城市的设施。
智慧城市规划和管理的技术和方法
智慧城市规划和管理的技术和方法随着城市化进程的不断加速，城市人口不断增长，城市规划和管理的重要性愈发凸显。
针对传统城市管理模式的局限性和不足，智慧城市的出现成为解决城市管理难题的一种新模式。
智慧城市借助现代科技手段，通过大数据、人工智能、互联网等技术手段，实现城市信息化和智能化，从而提高城市治理效率和服务水平，为居民创造更加优质的生活环境。
在智慧城市建设中，规划和管理是至关重要的环节。
下面将从智慧城市规划和管理的角度，探讨涉及到的技术和方法。
1.大数据技术的应用随着信息技术的快速发展，大数据技术成为智慧城市建设中不可或缺的一项技术。
大数据技术能够收集和分析海量的数据，从而为城市规划和管理提供有效的支持。
例如，可以通过分析交通流量、人口流动、天气等数据，判断城市的繁荣程度和发展趋势，为城市规划和管理提供参考。
此外，大数据还可支持城市管理部门快速响应并解决问题，例如预测交通拥堵情况、提高城市安全等。
因此，大数据技术已成为智慧城市规划和管理的重要技术手段。
2.云计算技术的应用云计算技术不仅开启了大数据时代，也为智慧城市建设提供了新的思路和手段。
云计算技术可以迅速处理海量数据，并通过智能分析得到有价值的信息。
同时，云计算还支持数据共享和数据开放，具有较高的安全性和灵活性。
因此，云计算技术在智慧城市建设中的应用越来越广泛。
例如，在城市管理方面，云计算技术可以帮助城市管理部门实现信息共享和跨部门协作，提高城市治理效率；在社交方面，云计算技术可以支持城市居民实现在线社交和组建社群。
可以说，云计算技术是智慧城市规划和管理的重要辅助技术。
3.物联网技术的应用物联网技术是指通过互联网络，将各种智能设备连接在一起，实现设备间的互联互通。
在智慧城市建设中，物联网技术为城市管理工作带来了新的思路和机遇。
通过物联网技术，智能设备可以自动采集城市数据，并通过传感器、智能控制系统等技术手段进行自主决策，从而实现更高效、更智能的城市治理和服务。
利用大数据技术优化城市规划——以重庆为例
利用大数据技术优化城市规划——以重庆为例一、引言自21世纪以来，随着计算机技术、云计算技术、物联网技术、人工智能技术等领域的不断发展，大数据技术也得到了广泛的应用。
在城市规划领域，利用大数据技术可以更加科学、高效地进行规划，同时还可以加快城市建设进程，提高城市品质和居住质量。
以重庆市为例，本文将说明如何利用大数据技术进行城市规划优化，为城市科学发展提供思路和方向。
二、重庆的城市规划现状重庆是中国西南地区的重要城市，也是中国内地第四大城市。
随着经济的不断发展，重庆的城市规划也在不断升级。
目前，重庆的城市规划面积约为1.5万平方公里，是一个以山区为主的城市。
但与此同时，由于城市建设的速度相对较快，城市规划的时效性和准确性存在着较大的问题。
因此，如何利用大数据技术来解决这些问题，是当前亟需解决的一个问题。
三、大数据在城市规划中的应用1. 交通规划交通规划是城市规划中一个十分重要的环节。
随着城市经济和社会的不断发展，交通需求也在不断增加，其中包括道路交通、公共交通、新能源交通、智能交通等多个方面。
利用大数据技术，可以对交通流量、交通拥堵情况、交通事故率等数据进行收集和分析，从而把握全城交通规划的现状和趋势，为交通规划提供科学依据。
2. 社会经济发展规划城市规划的重要目的之一就是促进城市的社会经济发展。
利用大数据技术，可以对城市的人口、产业、经济增长率等数据进行分析，为城市规划提供合理的参考，使其更加符合城市的实际需求。
3. 环境规划城市规划中的环境规划，是为了解决城市的环境问题，保护城市的生态环境和文化遗产。
而大数据技术可以收集和分析城市的能源消耗、废气排放、水利系统运行等数据，为城市的环境规划提供了科学的支持。
4. 安全规划城市安全一直是公共安全的重要组成部分。
利用大数据技术，可以通过人脸识别、自动化控制等技术采集大量安全性的数据，同时结合地图等工具对城市的安全概况进行分析，为城市安全规划提供科学依据。
大数据在城市环境规划中的应用
大数据在城市环境规划中的应用在当今数字化的时代，大数据正以前所未有的力量改变着我们生活的方方面面，城市环境规划领域也不例外。
城市环境规划对于提高居民的生活质量、实现可持续发展至关重要，而大数据的应用为这一领域带来了新的机遇和挑战。
大数据是什么呢？简单来说，它是指规模极其庞大、复杂到传统数据处理技术难以应对的数据集合。
这些数据来源广泛，包括但不限于传感器、卫星图像、社交媒体、智能设备等等。
通过对这些海量数据的收集、分析和挖掘，我们能够获取有价值的信息，为城市环境规划提供科学依据和决策支持。
在城市环境规划中，大数据首先在空气质量监测方面发挥着重要作用。
以往，我们对空气质量的了解往往依赖于有限的监测站点，数据的覆盖面和实时性都存在不足。
但现在，通过在城市中广泛部署的空气质量传感器，结合卫星遥感数据，能够实时获取城市各个角落的空气质量数据。
这些数据不仅包括常见的污染物浓度，如PM25、PM10、二氧化硫、氮氧化物等，还能反映出污染物的分布和扩散趋势。
基于这些大数据，规划者可以更准确地划定污染区域，制定针对性的减排措施，合理规划工业区、交通路线和绿化区域，以减少空气污染对居民健康的影响。
大数据在水资源管理方面也具有显著的应用价值。
城市的水资源供应和分配是一个复杂的系统，涉及到水源地、供水管道、用水户等多个环节。
通过智能水表、水质监测传感器等设备收集的大数据，可以实时掌握城市的用水情况和水质状况。
例如，能够了解不同区域、不同时间段的用水量差异，发现潜在的漏水点，评估水资源的供需平衡，为水资源的合理调配和节水措施的制定提供依据。
同时，结合气象数据和水文模型，还可以预测水资源的变化趋势，提前做好应对干旱或洪涝等极端情况的准备。
城市的生态系统规划同样离不开大数据的支持。
利用遥感影像和地理信息系统数据，能够对城市的绿地、湿地、森林等生态空间进行精确的测绘和评估。
了解生态系统的分布和变化情况，有助于规划者制定合理的生态保护和修复策略，增加城市的生态多样性，提升生态服务功能。
大数据在城市规划中的应用(精选)
大数据在城市规划中的应用(精选)大数据在城市规划中的应用随着科技的不断发展，大数据已经成为城市规划中的重要工具。
大数据的应用不仅能够提升城市规划的科学性和效率，还能够改善城市居民的生活质量。
本文将从城市交通规划、土地利用规划和社区规划三个方面探讨大数据在城市规划中的应用。
一、城市交通规划在城市交通规划中，大数据可以提供详尽的交通流量数据、交通拥堵情况以及出行偏好等信息，为交通规划者提供重要参考。
通过大数据的分析和挖掘，交通规划者可以针对城市的具体需求，优化公共交通线路和班次，合理调整道路拓宽和扩建的地点，从而提高交通系统的运行效率和道路利用率。
例如，利用大数据可以分析出城市交通流量的高峰时段和高峰路段，规划者可以根据这些数据合理安排交通信号灯的配时，减少交通堵塞，提高交通流畅度。
同时，通过车辆位置数据的分析，交通规划者也可以精确测算出行车速度和道路利用率，进而制定合理的限行政策和交通管制措施，以提升城市交通的整体效果。
二、土地利用规划大数据在土地利用规划中也发挥了重要作用。
通过大数据的搜集和分析，规划者可以了解到城市各个区域的人口密度、公共设施分布、商业活动情况以及住宅用地的供需关系等信息。
这些信息有助于规划者科学地确定土地开发方向，优化土地利用结构。
以住宅用地规划为例，通过分析大数据可以了解到城市居民的居住需求和倾向。
规划者可以根据居民的年龄、收入水平等信息，合理配置居住用地的位置和规模，提供符合市民需求的房屋类型和产品。
同时，大数据还可以为土地利用规划提供可持续发展的视角。
通过分析城市的能源消耗情况、碳排放量以及环境质量等数据，规划者可以制定出行绿色化、建筑节能等可持续发展策略，保护环境、提高城市的可持续性。
三、社区规划大数据在社区规划中的应用主要体现在社区服务设施的布局和社区管理上。
通过分析大数据，规划者可以了解到城市居民的生活习惯、消费倾向等信息，从而更好地满足市民的需求。
例如，在社区服务设施的布局方面，规划者可以根据大数据分析结果，合理确定社区内的公园、学校、医院等设施的数量和位置。
大数据技术在城市规划中的应用
大数据技术在城市规划中的应用随着信息化时代的到来，大数据技术逐渐成为了各行各业的新宠。
在城市规划领域，大数据技术的运用也日益广泛，它为城市规划提供了全新的视角和方法。
本文将从不同角度阐述大数据技术在城市规划中的应用。
一、交通规划城市交通是城市规划中的重要组成部分，也是城市发展的重要标志之一。
如何合理规划城市的交通系统，缓解拥堵状况，提高交通效率，一直是城市规划者面临的难题。
这时候，大数据技术的应用就可以发挥重要作用。
通过收集和分析城市中大量的交通数据，我们可以深入了解交通状况、人流量变化、道路拥堵程度等信息。
基于这些数据，我们可以利用大数据技术模型，对交通流进行预测和仿真分析，从而为交通规划提供科学依据。
通过合理调整交通信号灯配时，优化公共交通线路以及建设高效的交通网络等措施，大数据技术可以帮助城市规划者更好地规划城市交通系统，提高交通效率。
二、环境规划城市环境也是城市规划中必须考虑的重要方面。
大数据技术的应用可以帮助我们更好地了解城市环境变化，评估环境影响以及规划环境保护措施。
比如，通过大数据分析城市的空气质量、噪音水平、绿化覆盖率等环境指标，可以得出不同区域的环境状况综合评价。
根据这些评价结果，城市规划者可以有针对性地制定环境保护政策，提高城市居民的生活环境质量。
另外，大数据技术还可以应用于城市污染物的监测和预测。
通过大数据分析城市污染物排放数据，预测未来污染物的扩散路径和程度，可以为城市规划者制定相应的减排措施提供科学依据，从而实现城市环境的可持续发展。
三、土地规划土地规划是城市规划中的核心内容之一，也是城市发展的基础。
大数据技术的应用可以帮助城市规划者更加全面地了解土地利用现状和潜力，为土地规划提供科学决策依据。
利用大数据技术，可以对城市土地利用进行全面调查和监测。
通过遥感技术、地理信息系统等手段采集大量的土地利用数据，并结合城市人口、经济等相关数据，可以绘制出详细、准确的土地利用图。
基于这些图示，城市规划者可以合理规划不同区域的土地用途，提高土地利用效率，实现城市土地的可持续利用。
基于大数据的城市规划云平台解决方案
基于大数据的城市规划云平台解决方案在当今数字化时代，大数据已成为推动城市发展和规划的重要力量。
为了更高效、科学地进行城市规划，基于大数据的城市规划云平台应运而生。
这个云平台将整合各种数据资源，为城市规划师、决策者和相关利益者提供全面、准确、实时的信息支持，助力打造更宜居、可持续和智能化的城市。
一、城市规划面临的挑战与大数据的机遇随着城市化进程的加速，城市规划面临着诸多挑战。
城市规模的不断扩大、人口的快速增长、交通拥堵、资源短缺、环境污染等问题日益凸显。
传统的城市规划方法往往依赖于有限的数据和经验判断，难以全面、深入地了解城市的现状和发展趋势，导致规划方案不够精准、灵活和可持续。
大数据的出现为城市规划带来了新的机遇。
大数据具有规模大、类型多、速度快、价值密度低等特点，可以从多个维度收集和分析城市的各类信息，如人口流动、土地利用、交通流量、环境质量、经济活动等。
通过对这些海量数据的挖掘和分析，能够揭示城市运行的内在规律和潜在问题，为城市规划提供更科学的依据和更创新的思路。
二、基于大数据的城市规划云平台的功能架构基于大数据的城市规划云平台通常包括数据采集层、数据存储与处理层、数据分析与挖掘层、应用服务层和用户界面层等几个主要部分。
数据采集层负责从各种数据源收集城市相关的数据，包括政府部门的统计数据、传感器监测数据、互联网数据、移动设备数据等。
数据存储与处理层采用先进的数据库技术和云计算平台，对采集到的数据进行存储、清洗、整合和预处理，确保数据的质量和可用性。
数据分析与挖掘层运用数据挖掘算法、机器学习模型和空间分析技术，对处理后的数据进行深入分析，提取有价值的信息和知识，如城市发展模式、空间分布特征、需求预测等。
应用服务层基于分析结果，为城市规划提供各种应用服务，如规划方案评估、土地利用规划、交通规划、公共设施布局等。
用户界面层则为用户提供友好、便捷的操作界面，方便用户访问和使用平台的功能和服务。
三、大数据在城市规划中的应用场景1、土地利用规划通过分析土地利用现状数据、人口分布数据和经济发展数据等，评估不同区域的土地开发潜力和需求，优化土地利用结构，合理规划居住用地、商业用地、工业用地等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
回顾
1980s--：计算机技术的引入和跨学科方法的兴盛
背景：计算机技术的进步、《比特城市》《E-托邦》等著作的思想 内容：1990年代初，85%的北美规划院系开设定量方法核心课程（Friedman，
1996），至2011年，将定量方法作为核心课程的院系比例接近100%（Edwards 和Bates，2011），但并非简单线性增长，也面临学生兴趣不高、知识基础薄 弱、师资能力不足等困难
基于复杂性理论
“老”城市科学
基于城市经济学、社会学、地理学、交通 相关理论 基于静态的、系统论的视角 强调“区位”（place） “老”技术、“老”工具
基于演进的、复杂科学的视角 强调“网络”、“流动”、“动态” 新技术、新工具
“可以这样描述这门新科学——利用了过去20至25年内发展出来的新技术和新工具， 基于复杂性理论的城市科学。”
基本数据分析方法
统计软件入门 专用数据分析方法
社会科学研究基础
Quantitative Urban Planning Education in the UK
内容
教学内容：麦克·巴蒂“城市新科学”思想
Quantitative Urban Planning Education in the UK
内容
“新”城市科学
剑桥大学“社会科学研究方法”系列课程
课组
包含课程 应用数据基础、基本定量分析、多元变量分析、多元变量分析2
R、SPSS、STATA 缺失数据高级处理方法、多主体模拟、因果分析、因子分析、多层建模、 元分析、面板数据分析、心理测量、空间计量、时间序列分析 实验方法、数据库设计和使用、研究伦理、调查设计
春
春 春 春 夏
Quantitative Urban Planning Education in the UK
内容
剑桥大学“研究方法01/02/03”系列课程
课程中文名 研究方法01 研究方法02 研究方法03 主要内容 多元线性回归、Logistic回归、哑变量等基本统计方法 工具变量、面板数据回归、时间序列分析等高级统计方法 数据搜集、GIS、空间分析的关键概念与方法
Quantitative Urban Planning Education in the UK
内容
UCL“高级空间分析和可视化”硕士项目
课程中文名 学术沟通 研究基础 课程英文名 CommunicationSkills KnowledgePower:TheFundamentalsofResearch GeographicInformationSystemsandScience GroupProject:DigitalVisualisation SpatialModellingandSimulation Dissertation SpatialDataScience IntroductionforProgrammingforArchitectureandDesign QuantitativeMethod 学分 15 15 学期 一 一
应用问题性课程，鼓励学生探索相关技术的应用方式。
剑桥：既线性回归、结构方程模型、因子分析等传统计量景下的新技术方法，课程每年增减，具有灵活性 与拓展性
内容
背景：大数据与城市规划新方法 回顾：国外规划定量方法教育 内容：英国规划定量方法教育的新发展 思考
BACKGROUND HISTORY NEW DEVELOPMENTS THOUGHTS
课程中文名 数据、可视化和GIS 课程英文名 Data,VisualisationandGIS QuantitativeAnalysis ApplicationsofGIS OpenSourceGISandSpatialDataAnalysis ResearchProposalforAppliedGIS AdvancedGISMethods TheProfessionalGISProject QuantitativeAnalysis2 UrbanandRegionalInequalities TransportPlanning IssuesinHousing RegionalConstructs,ActorsandPolicies Dissertation 学分 15 学期 秋
定量分析
GIS应用 开源GIS和空间数据分析 GIS应用研究计划 高级GIS方法 专业GIS项目 定量分析2
15
15 15 15 15 15 15（选修）
秋
秋 春 春 春 春 春
城市和区域不平等
交通规划 住房问题 区域建设，参与者和政策 论文
15（选修）
15（选修） 15（选修） 15（选修） 60
思考
谢
谢
ll454@
BACKGROUND HISTORY NEW DEVELOPMENTS THOUGHTS
城市大数据的涌现
Quantitative Urban Planning Education in the UK
背景
跨学科研究方法的引入
来自：2013-2014年中国城市规划与大数据研究人群画像，城市数据派网站
弗里德曼提出的规划院校应培养学生的七项核心技能中有两项涉及定量方法（1996）
Quantitative Urban Planning Education in the UK
背景
背景：大数据与城市规划新方法 回顾：国外规划定量方法教育 内容：英国规划定量方法教育的新发展 思考
BACKGROUND HISTORY NEW DEVELOPMENTS THOUGHTS
1940s-1970s：设计传统的社会学转向
背景：西方社会的转型、规划师角色转变 内容：规划教育得以更直接地触及交通、住房、社会福利、环境资源等社会
问题，城市规划学逐渐转变为一门注重问题导向、社会研究和定量分析的独 立学科（Ellis等，2010）
结果：一些新的规划教育项目开始在一些高校的社会学院下设立，另外一些
地理信息系统科学
数字可视化 空间建模和模拟（将取消） 论文 空间数据科学（新增） 建筑和设计编程介绍（新增） 定量方法（新增）
15
30 15 90 -
一
二、三 二 二、三 二 一 一
Quantitative Urban Planning Education in the UK
内容
谢菲尔德大学“应用型地理信息系统”硕士项目
Quantitative Urban Planning Education in the UK
回顾
背景：大数据与城市规划新方法 回顾：国外规划定量方法教育 内容：英国规划定量方法教育的新发展 思考
BACKGROUND HISTORY NEW DEVELOPMENTS THOUGHTS
Quantitative Urban Planning Education in the UK
大数据背景下 英国城市规划定量方法教育发展
背景：大数据与城市规划新方法 回顾：国外规划定量方法教育 内容：英国规划定量方法教育的新发展 思考
BACKGROUND HISTORY NEW DEVELOPMENTS THOUGHTS
背景：大数据与城市规划新方法 回顾：国外规划定量方法教育 内容：英国规划定量方法教育的新发展 思考
Quantitative Urban Planning Education in the UK
内容
UCL：既包括城市“老”科学，也包括城市“新”科学，既包括传统的、很
大程度上来自社会学的计量统计方法，也包括大数据相关的空间数据抓取、 挖掘、可视化、复杂网络分析、元胞自动机模型、多主体模型等方法。
谢菲尔德：从基本到开源开发、数据可视化等高级GIS技术，并提供多门
开设在传统设计院校下的规划教育项目也开始接收非设计背景的学生；到了 1970年代，虽然一些欧洲大陆国家仍坚持设计传统的规划教育，但英、美两 国的很多规划院校都完成了规划教育的社会学转向（Stiftel，2009）。
Quantitative Urban Planning Education in the UK
Quantitative Urban Planning Education in the UK
回顾
课程体系：重在教授空间分析、城市模拟等领域的前沿进展
UCL“智慧城市和城市分析”硕士项目
课程中文名 智慧系统理论 定量分析方法 地理信息系统科学 智慧城市：背景、政策和政府 空间数据抓取、存储和分析 城市模拟 论文 课程英文名 SmartSystemsTheory QuantitativeMethods GeographicInformationSystemsandScience SmartCities:Context,PolicyandGovernment SpatialDataCapture,Storage&Analysis UrbanSimulation Dissertation 学分 15 15 15 15 30 15 60 学期 一 一 一 二 二 二 三
内容
教育目标：对新技术趋势和社会变革的应对，超前于职业实践
UCL“智慧城市和城市分析”硕士项目：应对智慧城市核心挑战 UCL“高级空间分析和可视化”硕士项目：认为地理位置和空间已成为信息技 术中继计算机和网络之后的第三股力量，学生需要对所谓“互联网革命”中 城市规划的变革有所意识 剑桥大学的研究方法系列课程：使所有不同学科知识背景的硕、博学生获得 所需的定量方法技能，并注重方法工具在具体领域中的应用
大数据背景下的城市规划定量研究新范式
Quantitative Urban Planning Education in the UK
思考
定 位
学科前沿 / 实践应用
目 标
“定量素养”(Quantitative Reasoning)/ “数据能力”(Data Literacy)