大数据与在城市规划中的应用
大数据在城市规划中的应用
大数据在城市规划中的应用随着科技的发展和城市化进程的不断推进，大数据在城市规划中的应用日益重要。
大数据的出现为城市规划带来了巨大的变革和创新，可以帮助决策者更好地了解城市的现状和未来趋势，从而有效地进行规划和管理。
本文将着重探讨大数据在城市规划中的应用，并分析其优势和挑战。
一、大数据在城市规划中的优势1. 数据来源广泛：大数据的应用使得城市规划不再依赖于有限的统计数据，而是可以从各个方面收集数据，如社交媒体、传感器、无人机等，丰富了规划数据的来源和多样性。
2. 数据量大且实时性强：大数据通常是以海量的数据量存在，可以进行实时的数据分析和处理。
这使得规划者可以根据最新的数据动态调整规划策略，及时响应城市发展的变化。
3. 数据分析能力强：通过大数据分析技术，规划者可以从复杂的数据中提取有价值的信息，并进行深入的研究和分析。
这有助于发现城市发展的内在规律，为规划决策提供科学依据。
4. 智能决策支持：基于大数据分析的结果，可以建立决策支持系统，帮助规划者进行智能化决策。
这使得规划过程更加科学、高效，减少了决策的盲目性和主观性。
二、大数据在城市规划中的应用案例1. 交通规划：大数据可以帮助规划者了解交通流量、出行特征和拥堵状况等。
通过分析大数据，可以制定更合理的交通规划方案，优化道路布局，提升交通效率，减少拥堵和排放。
2. 建筑规划：大数据可以帮助规划者了解城市建筑的历史、风格和结构特征等。
通过对大数据的分析，可以制定合理的城市建筑规划，保护历史建筑，提升城市美观度。
3. 环境规划：大数据可以帮助规划者了解城市的环境状况，如空气质量、噪音污染等。
通过分析大数据，可以制定更具针对性的环境改善方案，提升居民的生活质量。
4. 土地利用规划：大数据可以帮助规划者了解土地利用的现状和潜力，做出合理的土地利用规划。
通过分析大数据，可以发现土地的潜力和利用价值，为城市的可持续发展提供决策支持。
三、大数据在城市规划中的挑战1. 数据隐私和安全：大数据的应用涉及大量的个人和敏感信息，如何保障数据的隐私和安全成为一个重要的问题。
大数据在城市规划中的作用与意义
大数据在城市规划中的作用与意义随着科技的不断发展和城市化进程的加速，城市规划成为了一个重要的议题。
而在城市规划中，大数据的应用正逐渐展现出其巨大的作用与意义。
本文将探讨大数据在城市规划中的作用与意义，并分析其对城市发展的影响。
一、大数据在城市规划中的作用1. 数据收集与分析：大数据技术可以帮助城市规划者收集和分析大量的城市数据，包括人口普查数据、交通流量数据、环境监测数据等。
通过对这些数据的分析，城市规划者可以更好地了解城市的现状和问题，为城市规划提供科学依据。
2. 预测与模拟：大数据技术可以通过对历史数据的分析，预测城市未来的发展趋势。
例如，通过分析人口普查数据和经济数据，可以预测城市的人口增长和经济发展趋势，从而为城市规划提供参考。
此外，大数据技术还可以通过模拟城市发展的不同方案，评估其对城市的影响，帮助规划者做出科学决策。
3. 优化城市布局：大数据技术可以帮助城市规划者优化城市的布局。
通过分析交通流量数据和人口分布数据，可以确定交通枢纽的位置和道路的布局，从而提高城市的交通效率。
此外，大数据技术还可以分析城市的用地利用情况，优化城市的土地利用结构，提高土地利用效率。
4. 提升城市管理水平：大数据技术可以帮助城市规划者提升城市的管理水平。
通过分析城市的各项指标数据，可以及时发现城市的问题和隐患，从而采取相应的措施进行调整和改进。
例如，通过分析环境监测数据，可以及时发现城市的环境污染问题，采取相应的措施进行治理。
二、大数据在城市规划中的意义1. 提高城市规划的科学性：大数据技术可以提供大量的城市数据，为城市规划提供科学依据。
通过对这些数据的分析，可以更好地了解城市的现状和问题，为城市规划提供参考。
同时，大数据技术还可以通过预测和模拟，帮助规划者预测城市的未来发展趋势，从而制定科学的规划方案。
2. 提高城市规划的效率：大数据技术可以帮助城市规划者更快地收集和分析城市数据，提高城市规划的效率。
传统的数据收集和分析方法需要耗费大量的时间和人力，而大数据技术可以实现自动化的数据收集和分析，大大提高了城市规划的效率。
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。
大数据对城市规划决策的支持
大数据对城市规划决策的支持近年来，大数据的发展和应用给各行各业带来了巨大的变革，其中之一就是在城市规划方面的应用。
大数据的广泛应用为城市规划决策提供了强大的支持，能够为城市规划者们提供丰富的信息和准确的分析，促使城市规划变得更为科学、高效和精准。
本文将探讨大数据在城市规划决策中的应用，并分析其优势和挑战。
一、大数据在城市规划决策中的应用1. 空间数据分析：大数据中包含了大量的空间数据，如人口分布、交通流量、建筑物分布等，这些信息对于城市规划来说至关重要。
基于大数据的空间数据分析能够帮助规划者们精确了解城市的发展现状和潜在问题，为他们提供决策依据。
例如，通过大数据分析可以发现某些区域交通拥堵问题严重，可能需要建设新的交通设施或者提升现有设施的容量。
2. 市民参与决策：大数据不仅可以为城市规划者们提供数据支持，还可以为广大市民参与决策提供平台。
通过大数据平台，市民可以了解和参与城市规划过程，提出自己的意见和建议，从而促进民主决策的实现。
这种公众参与的方式能够增强决策的合法性和科学性，提高城市规划的透明度和民众的满意度。
3. 预测和模拟分析：大数据可以为城市规划决策提供全面的预测和模拟分析。
利用历史数据和实时数据，可以模拟不同决策方案的结果，评估其对城市发展的影响。
例如，在制定新的城市发展规划时，可以利用大数据进行模拟分析，预测不同规划方案对就业、经济、环境等方面的影响，以便选择最合适的方案。
二、大数据在城市规划决策中的优势1. 数据丰富性：大数据的特点之一就是数据量大、种类多，包含了各个方面的信息。
传统的城市规划往往会因为信息不足而导致决策的不准确性，而大数据的应用能够弥补这一不足，提供更为全面、准确的信息。
2. 决策效率提升：基于大数据的城市规划决策可以快速收集和整合各类数据，通过数据分析和模拟分析，可以在较短的时间内得出决策结果。
相比传统的决策方式，大数据能够提高决策的效率和准确性。
3. 决策科学性：大数据分析可以提供客观、真实的数据支持，减少主观因素对决策结果的影响。
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。
大数据在城市规划中的应用
大数据在城市规划中的应用在现代城市化进程中，城市规划是一个至关重要的领域。
而近年来，随着数字化和网络化进程的加速，大数据作为一种全新的数据处理和分析工具，开始进入城市规划中。
大数据在城市规划中的应用是指，在城市规划的整个过程中，利用大数据解决城市规划中所涉及问题。
本文从城市规划的角度，探讨大数据的在城市规划中的应用及展望。
一、大数据对城市规划的影响城市规划是综合性的职能领域。
在城市规划的各个方面，大数据的应用都能够产生重要影响。
例如，城市规划听取公众声音人数和反应速度都能通过大数据准确捕捉。
此外，城市交通网络拥堵状况、城市区域聚集情况、城市设施的分布情况等都能够通过大数据进行实时监控，并进一步分析和预测变化趋势。
可见，大数据具有时效性强、精确度高等优势，已经成为城市规划不可或缺的一环。
二、大数据在城市规划中的典型案例1、城市交通问题城市道路拥堵已经成为人们日常生活中不可忽视的问题。
建立起基于大数据的城市交通状况监控系统，对于政府部门的决策制定、公众行动建议等方面都具有重要的意义。
例如，世界上现在最大的出租车公司——优步就利用了大数据开展了一项城市出租车调度服务。
根据优步所收集的车辆行驶信息和历史订单分布等数据，通过算法分析实现优化车辆分配和行驶路径规划，并从而实现了减少排污、提高公众通勤效率等多方面的改善。
2、智慧城市建设大数据应用于智慧城市建设，正成为智慧城市发展过程中的关键技术。
智慧城市是建立起大规模数据采集、处理与分析的城市体系，从而实现城市资源管理、环境保护、经济增长等方面的优化升级。
例如，杭州的“城市大脑”是一个依托互联网、物联网、数据中心等IT技术支撑的城市管理和服务平台。
系统通过采集城市各行各业的信息，架构了城市的“头脑”，实现了城市各项业务的科学管理以及城市内的数据分析和处理，为智慧城市的发展提供了有效支撑和保障。
三、大数据未来的展望城市规划的目的是打造一个安全、舒适、高效的城市环境，在这个过程中利用大数据也将扮演越来越重要的角色。
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浮动车数据（GPS定位数据、出行轨迹数据）
城市土地利用和空间结构
城
POI数据（导航地图信息数据）
市
空 间
城市空间交互
Liu Y, Sui Z, Kang C, Gao Y (2014). Uncovering Patterns of 社交网络数据（签到数据、用户地理位置数据）InterUrban Trip and Spatial Interaction from Social Media Check-In
2012年
美国研究机构定义到：大数据是基 于新的处理模式而产生的具有强大 的决策力、洞察力以及流程优化能 力的多样性的、海量的且增长率高 的信息资产。
（参考：Hype Cycle for Big Data,2012）
2014年
维基百科中定义到：“巨量资料(big data)，或称 大数据，指所涉及的资料量规模巨大到无法通过 目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管 理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目 的资讯。
大数据 BIG DATA
现代城市规划理论
“大数据”学习路线
大数据在城市研究中的应用
认知
深入
大数据在城市交通研究中的应用 大数据在城市空间研究中的应用
大数据的基本概况
初识
【LEARNING PROCESS】
CONTENTS
1 大数据的基本概况
1.1 大数据的定义 1.2 城市规划中的新兴数据
CONTENTS
4.相关研究结论： 对可能出现的城市危机进行预测和监控。
罗马“危机可视化”地图
任珏.城市大型活动的应急管理，可以来张情绪地图[EB/OL]. /topic/1556.html,2015-9-6.
罗马骚乱的数字化危机地图
【CASE】
CONTENTS
3 挑战和机遇
基于不同数据提取的城市不同地 点活动量的日变化特征
【CASE】
2.2 相关案例分析
城市管理研究方面 1.相关研究具体案例： 城市大型活动的应急管理，可以来张情绪地图（2015）
2.研究中所采用的大数据： 社交网络数据中的地理信息数据以及情绪文本数据
3.基于数据所提取的信息： 可以借此分析大型政治事件及公共活动中，市民的不同感受和情绪的地理空间分布情况。
【CONCEPT】
CONTENTS
1.2 城市规划中的新兴数据
1.2 城市规划中的新兴数据
1.2.1常见新兴数据类型
大数据的出现不仅为科学、商业、教育等领域带来变革，也 为城市规划行业的数据研究开辟了新世界。
常见规划新兴数据大致可分为：感知数据、政府公开数据、 互联网数据、开放地图数据、移动通信数据等，如图1.1。
【CONCEPT】
1.1 大数据的定义
1.1.2基于大数据特征的定义归纳
对于大数据尚未有一个公认的定义，然而大 多数不同的定义基本是从大数据的特征出发，通 过这些特征的阐述和归纳试图给出其定义。
3V定义：规模性（volume）、 多样性（variety）、 高速性（velocity）。
4V定义：价值性（value）/ 真实性（veracity）。
3.1 大数据的局限性
3.2
大数据推动规划行业变革
CONTENTS
3.1
大数据的局限性
3.1 大数据的局限性
研究对象
基于数据的研究与应用
社区安保及室内安防
城
公共空间管理
市
管
理 城市大型活动的应急管理
环境治理
所采用的数据类型
城市监测设备数据（视频监控数据）
社交网络数据（用户地理位置数据、活动信 息数据、 情感文本数据）
社交网络数据（用户地理位置数据、活动信 息数据、 情感文本数据）
城市监测设备数据（环境与气象数据）
社交网络数据（活动信息数据、 情感文本数据）
城
精细化人口职住位置分析
手机数据（通话联系数据、定位数据）
市
人
外来人口（游客）行为分析
手机数据（通话联系数据、定位数据）
口
特征人群识别和行为分析
手机数据（通话联系数据、定位数据）
社交网络数据（签到数据、活动信息数据、 情 刘瑜(项目主持).基于海量时空数据的城市居民移动模式研究
如总规、控规、专项规划成果等
如规划院行政管理数据、各委办局专业数据等
李乐，张恒，孙保磊，李刚.大数据在城市规划中的应用研究[R].天津：天津市城市规划设计研究院，2015.
图1.1 城市规划新兴数据常见类型
【EMERGING DATA 】
1.2 城市规划中的新兴数据
1.2.2新兴数据的特征
基于传统规划数据与新兴数据的对比， 我们可以浅析城市规划行业新兴数据的特征 优势：
具体案例参考
CONTENTS
2.2
相关案例分析
2.2 相关案例分析
城市人口研究方面 1.相关研究具体案例： 基于海量时空数据的城市居民移动模式研究（2013）
2.研究中所采用的大数据： 利用位置感知设备（如手机、GPS接收机等）获取海量个体移动数据
3.基于数据所提取的信息： 集成地理信息系统、空间统计分析、数据挖掘等技术方法，挖掘城市居民移动模式及 时空分布特征，分析该模式与城市土地利用、人口密度、交通网络等不同地理要素之 间的关系。
相关研究综述
2.2
相关案例分析
CONTENTS
2.1
相关研究综述
2.1 相关研究综述
2.1.1主要研究对象分类
城市人口方面的研究 城市空间方面的研究 城市交通方面的研究 城市管理方面的研究
【RESEARCH OVERVIEW】
2.1 相关研究综述
2.1.2不同研究对象具体探究
研究对象
大数据：下一个创新、竞争、 生产的先驱
【CONCEPT】
1.1 大数据的定义
1.1.1大数据定义主要发展变化时间轴
在维克托·迈尔·舍恩伯格及肯尼斯·库克耶的《大 数据时代》中，大数据指不用随机分析法（抽样 调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法。
(参考：Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think)
POI数据（导航地图信息数据）
POI数据（导航地图信息数据）
城市监测设备数据（视频监控数据、环境与气 象数据）
POI数据（导航地图信息数据）
POI数据（导航地图信息数据） 浮动车数据（GPS定位数据、出行轨迹数据） 浮动车数据（GPS定位数据、出行轨迹数据）
Xi Liu,Li Gong,Yongxi Gong,YuLiu*,Revealing travel patterns and city structure with taxi trip data.Journal of Transport Geography,2015, 43, 78-90.
基于数据的研究与应用
识别空间热点
公共服务设施评价和选址
商业选址
城
工业规划
市
空
间
城市功能混合度评价
土地投资与开发
职住空间关系
空间昼夜平衡 空间效率
空间评价与空间优化
所采用的数据类型 POI数据（导航地图信息数据） 社交网络数据（签到数据、用户地理位置数据）
具体案例参考
POI数据（导航地图信息数据）
社交网络数据（用户地理位置数据、活动信息 数据、 情感文本数据）
研究对象
基于数据的研究与应用
地图导航与最优路线选择
公共交通出行
城
出行目的与出行模式
市
交
通
车速推演和道路交通评价
OD调查
交通用地一体化分析 交通管理
所采用的数据类型 POI数据（导航地图信息数据） 手机数据（定位数据） 浮动车数据（GPS定位数据、出行轨迹数据） 交通流数据(智能交通刷卡数据) 城市监测设备数据（视频监控数据）
浮动车数据（GPS定位数据、出行轨迹数据）
社交网络数据（用户地理位置数据、活动信息 数据、 情感文本数据）
2.1 相关研究综述
2.1.2不同研究对象具体探究
研究对象
基于数据的研究与应用
所采用的数据类型
具体案例参考
城市各功能区和组团之间的联系
交通流数据(智能交通刷卡数据) 手机数据（通话联系数据、定位数据）
1.1
大数据的定义
1.1 大数据的定义
1.1.1大数据定义主要发展变化时间轴
2004年
大数据不是一个精确的术语，它是对无 穷尽的各种类型数据积累的描述。
（参考：Making sense of Big Data[M]. Technology forecast, A quarterly journal ,2010）
Volume
数据ariety
数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位 置信息等，对数据处理能力有高要求。
Velocity
处理速度快，时效性要求高。这是区分于传统数据挖掘最显 著的特征。
Veracity/Value
价值密度低，商业价值高。信息无处不在，但价值密度较低， 如何精准通过数据价值“提纯”是关键。
具体案例参考
手机数据（通话联系数据、定位数据） Li Gong, Xi Liu, Lun Wu, Yu Liu*, Inferring trip purposes and
浮动车数据（GPS定位数据、出行轨迹数据） uncovering travel patterns from taxi trajectory data.Cartography and Geogra-phic Information Science.
2010年