大数据背景下智慧城管数据采集策略研究
大数据分析中的关键数据采集策略
大数据分析中的关键数据采集策略在大数据分析中，关键的一步就是数据采集。
合理而有效地采集数据可以确保我们获取的数据质量高，对后续的分析和决策具有指导意义。
本文将介绍几种关键的数据采集策略，以助于我们在大数据分析中取得更好的效果。
1. 直接获取数据直接获取数据是最常见的数据采集策略之一。
这种采集策略通常通过数据提供商、数据平台或者各种开放数据源来实现。
通过与这些数据源合作或者使用API接口进行数据获取，我们可以获取大量的结构化数据，如市场销售数据、用户行为数据等。
这些数据源往往经过专业的清洗和整理，可以直接应用于数据分析模型中。
2. 网络爬虫技术网络爬虫技术是大数据采集中的重要手段之一。
通过编写爬虫程序，我们可以自动地从互联网上抓取信息，并将信息转化为结构化数据。
这种方法可以用于抓取各种类型的数据，如新闻数据、社交媒体数据、产品评论数据等。
在使用网络爬虫采集数据时，需要注意尊重网站的爬取规则和法律法规，确保采集过程合法合规。
3. 日志数据分析许多应用和系统会产生大量的日志数据，这些数据包含了系统运行的各种信息和用户的操作记录。
通过对这些日志数据进行分析，我们可以深入了解系统的运行状况和用户行为。
为了采集日志数据，我们可以使用日志收集工具或者日志管理平台，将日志数据集中管理和分析。
对日志数据的采集和分析，可以帮助我们发现潜在的问题和优化机会。
4. 传感器数据采集随着物联网技术的发展，各种传感器设备得到了广泛应用。
这些传感器设备可以采集各种实时数据，如温度、湿度、气压等。
将传感器设备与数据采集系统相连，可以实时地采集和传输传感器数据，并进行实时分析和决策。
传感器数据的采集和分析对于许多行业和领域具有重要意义，如智能制造、智慧城市等。
5. 用户反馈数据用户反馈数据是指用户对产品、服务或者经验的评价和反馈信息。
这些数据通常以调查问卷、在线调研、用户评论等形式存在。
通过采集和分析用户反馈数据，我们可以了解用户的需求和意见，并根据用户反馈进行产品优化和改进。
智慧城市数据挖掘技术的研究及应用
智慧城市数据挖掘技术的研究及应用智慧城市是指利用先进的信息技术和科学技术，将各种城市运行和管理过程中产生的数据进行整合、分析和利用，达到高效、智能、便捷、低成本运作的城市目标。
通过对数据的准确量化和分析，能够帮助城市的规划者和管理者更好地制定城市发展战略和政策，从而实现城市的智慧化和可持续发展。
而数据挖掘技术则是智慧城市建设过程中非常重要的一环。
一、智慧城市数据挖掘技术的定义及背景数据挖掘技术是指对大量数据进行自动分析，从中提取潜在的、以前未被发掘的、有价值的信息和知识，并发现新的知识、规律和趋势的一种新型技术。
数据挖掘技术对于城市管理具有重要的应用价值，因为城市管理涉及到的数据量非常大，系统进行的操作也非常复杂，需要采用先进的数据处理技术来提高操作效率和城市管理水平。
而智慧城市就是一种运用大数据分析技术和人工智能技术来优化城市治理的方式，它集成了城市各种运行和管理模式中的数据产生、传递、储存和处理，通过对这些数据进行挖掘和分析，进而作出合理的改进和优化，使城市更加智慧化、科技化和便利化。
目前，智慧城市建设已成为全球热门话题，各个国家和城市均在积极推进相关的计划和政策。
例如国外的芬兰和美国早已在智慧城市建设方面有着丰富的经验和成就，在中国也有大量的智慧城市项目正在推进中，如北京、上海、深圳等城市都已经探索开展了相关的智慧城市建设。
为了更好地实现智慧城市的目标，数据挖掘技术便成为了智慧城市建设过程中必不可少的技术手段之一。
二、智慧城市数据挖掘技术的应用数据挖掘技术在智慧城市建设中有着非常广泛的应用。
以下几个方面是智慧城市中数据挖掘技术的典型应用案例：1.交通运输方面：城市交通是城市管理中相对热门的话题，交通拥堵和堵车是人们不满的现象之一。
针对这个问题，数据挖掘技术可以通过车标识别、交通卡信息、导航系统记录等方式获取海量的交通数据，利用大数据技术和机器学习算法来分析和预测交通状况，提高交通运输的效率，减少交通拥堵。
“智慧城管”解决方案
“智慧城管”解决方案标题：“智慧城管”解决方案引言概述：随着城市化进程的加快，城市管理面临着越来越多的挑战。
为了提高城市管理的效率和质量，智慧城管方案应运而生。
智慧城管利用先进的信息技术，通过数据采集、分析和智能化决策，实现城市管理的精细化和智能化。
本文将从五个大点阐述智慧城管的解决方案。
正文内容：1. 数据采集1.1 传感器网络：利用传感器网络，实现对城市各项数据的实时采集，如环境监测、交通流量、垃圾清运等。
1.2 无人机技术：通过无人机技术，对城市进行高空拍摄和监测，获取城市全貌和特定区域的详细数据。
2. 数据分析2.1 大数据分析：利用大数据技术，对采集到的数据进行分析和挖掘，发现城市管理中存在的问题和潜在的风险。
2.2 智能算法：应用智能算法，对数据进行模式识别和预测，为城市管理提供科学依据和决策支持。
3. 智能化决策3.1 智能调度：通过智能化调度系统，对城市资源进行合理分配和调度，提高城市管理的效率和响应速度。
3.2 智能监管：利用智能监控系统，对城市各项管理工作进行实时监管和追踪，及时发现并解决问题。
4. 公众参与4.1 公众投诉平台：建立公众投诉平台，让市民可以随时通过手机或网络向城市管理部门反映问题和提出建议。
4.2 数据共享：将城市管理数据向公众开放，增加公众对城市管理的参与度和监督力度。
5. 智慧应用5.1 智慧交通：通过智能交通系统，实现交通信号的优化调整和拥堵预测，提高交通运行效率。
5.2 智慧环保：利用智能环保设备和监测系统，实现对环境污染的实时监测和预警，加强环境保护工作。
总结：智慧城管方案通过数据采集、分析和智能化决策，实现城市管理的精细化和智能化。
它能够提高城市管理的效率和质量，解决城市管理中的问题和挑战。
同时，智慧城管方案还能够增加公众参与和监督，促进城市管理的民主化和透明化。
未来，随着技术的不断进步，智慧城管方案将会发展得更加完善和智能化，为城市的可持续发展做出更大的贡献。
智慧城市管理中的数据科学研究
智慧城市管理中的数据科学研究智慧城市是建立在信息技术基础上的新型城市管理模式，也是城市可持续发展的必要方向。
智慧城市的建设需要依靠丰富的数据资源，而数据科学研究正是将这种数据资源转化为有用信息的学科。
因此，本文将探讨数据科学在智慧城市管理中的应用。
一、数据驱动城市管理城市运营需要大量的数据来支撑，这些数据来自人们的日常生活行为、社会经济活动、人口流动等方面。
通过对这些数据进行收集、存储、处理和分析，我们可以得出有意义的信息，用于指导城市的规划、管理和服务。
数据科学研究作为一门交叉学科，包括了数学、统计学、计算机科学、人工智能、数据可视化等多个领域，可以帮助我们从数据中挖掘出有用的信息，为城市管理提供数据支撑。
二、智慧交通数据的应用智慧城市的交通系统是其中十分重要的组成部分，也是最容易收集到数据的领域之一。
通过对交通流量、实时交通状况、车辆位置等数据进行分析，可以为交通管理部门提供有用的信息，帮助他们做出更好的决策。
例如，在交通瓶颈区域添加实时交通监测和调度系统可以让车辆更快地路过该路段，降低交通拥堵的情况。
在高速公路上加装车载感应器可以帮助监控车辆速度和路况，为指挥中心提供实时的交通数据，对特殊事件进行快速反应。
三、城市环境监测数据的应用城市环境监测与改善是保障城市居民生活质量的重要工作。
通过手机APP，人们可以向城市管理部门报告关于环境质量的投诉和意见，管理部门可以通过这些数据及时解决问题。
例如，在城市垃圾处理方面，通过嵌入垃圾桶感应器或安装垃圾填埋场监测装置，可以实现对垃圾处理的实时监测和管理，提高垃圾处理的效率和质量。
在城市绿化方面，通过获取空气质量数据，优化植物的品种和数量，提高空气净化的效率。
四、数据共享与隐私保护在智慧城市管理中，各个部门收集到的数据需要进行共享才能发挥最大的作用。
但同时，个人隐私数据的保护也需要得到重视。
因此，在数据共享过程中，需要考虑保护个人隐私信息，例如数据脱敏、匿名化等处理，保护用户个人数据的安全。
基于大数据技术的智慧城市管理研究
基于大数据技术的智慧城市管理研究一、前言如今，城市化进程愈发明显，城市管理也成为我们越来越重要的日常任务。
基于大数据技术的智慧城市管理，恰好可以应对这一挑战，成为城市发展的重要支柱。
二、智慧城市管理与大数据技术智慧城市管理是一种基于信息技术的全新的城市管理方式。
与传统城市管理相比，智慧城市管理具有更多的特点，比如更高效、更节能、更可持续、更创新等等。
这其中，大数据技术在智慧城市管理中的地位尤为重要。
大数据技术可以看成智慧城市管理的基础，其优势在于可以获取各种数据，并对数据进行分析和利用，从而提供更优质的城市服务和资源调配。
这其中，数据汇聚和分析是最关键的层面。
三、数据汇聚数据汇聚可以看作是整个大数据技术运作中的第一步，其目的是收集所有的可用数据。
对于智慧城市管理而言，数据汇聚范围非常广泛，包括但不限于公共设施、环境、流量、交通、医疗、金融、教育和社会福利等领域。
举个例子，智慧城市管理在交通领域的数据汇聚就十分显著。
通过摄像头、GPS、RFID等技术采集的设备，可以获取更多的交通数据。
这些数据包括车流、路况、人行道车辆混行、违章停车等等，进一步为城市提供交通调度和方案建议。
四、数据分析数据汇聚后便要开始进行数据分析，在这个阶段，数据会经过一些加工和处理，最后形成相应的数据模型。
而数据模型是通过分析城市所能智慧的办法之一。
数据模型可以预测城市在未来的发展趋势，比如可以通过人口流动性分析，预测特定区域内的变化，从而促进城市发展的协调性。
同时，数据模型还可以用于优化城市的资源分配。
五、优化城市资源智慧城市管理最关键的一点便是获取数据，并将数据使用在城市管理中，这可以帮助城市优化资源分配。
城市的各种资源，包括垃圾处理、交通、医疗、道路等等都可以被优化。
通过大数据技术分析处理城市的数据，可以优化城市资源分配。
比如在垃圾处理方面，可以统计垃圾的种类、来源和数量，方便城市利用资源分配更多的人力、物力和财力来处理垃圾。
智慧城市建设中的大数据分析方法介绍
智慧城市建设中的大数据分析方法介绍智慧城市建设是近年来全球范围内的一个热门话题，随着信息技术的不断进步和应用，大数据分析在智慧城市建设中起着至关重要的作用。
大数据分析能够从大规模的数据中提取有价值的信息，为城市决策、管理和规划提供科学依据。
本文将介绍智慧城市建设中常用的大数据分析方法。
1.数据采集与清洗数据采集是大数据分析的第一步，它涉及到从各种传感器、监测设备和人工采集的数据源中收集数据。
在智慧城市建设中，数据源包括气象数据、交通数据、能源数据、人口数据等。
这些数据往往具有不同的格式和结构，需要进行数据清洗和标准化以便后续分析使用。
2.数据存储与管理大数据分析需要处理海量的数据，因此存储和管理数据至关重要。
在智慧城市建设中，通常使用分布式数据存储和管理系统，如Hadoop、NoSQL等。
这些系统能够提供高性能的数据存储和查询能力，以满足大数据分析的需求。
3.数据挖掘数据挖掘是从大数据中发现潜在模式和知识的过程。
在智慧城市建设中，数据挖掘可帮助识别城市中的潜在问题和机会。
常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类和预测等。
通过这些技术，可以发现交通拥堵的原因、预测能源需求、优化城市规划等。
4.时空数据分析时空数据分析是智慧城市建设中的重要组成部分。
城市中的数据具有时空特性，如交通流量随时间的变化、气象数据随地理位置的变化等。
时空数据分析方法可以帮助理解城市中的时空模式与关系，为城市管理者提供更精确的决策依据。
5.可视化与交互可视化和交互是将分析结果以可视化的方式呈现给决策者和公众的重要手段。
通过可视化和交互，决策者可以直观地了解城市的状况和趋势，从而做出相应的决策。
常用的可视化工具包括地图、图表和动态模拟等。
6.预测建模预测建模是利用历史数据和统计方法来预测未来趋势和模式的过程。
在智慧城市建设中，预测建模可以用来预测人口增长、交通拥堵、能源需求等。
常用的预测建模方法包括回归分析、时间序列分析、人工神经网络等。
大数据技术在城市管理中的应用与效果研究
大数据技术在城市管理中的应用与效果研究随着城市化进程的加快和人们生活水平的不断提高，城市管理面临着越来越多的挑战。
而大数据技术作为一种能够高效获取、分析和利用海量数据的技术手段，已经逐渐在城市管理中得到广泛应用。
本文将研究大数据技术在城市管理中的应用与效果。
一、大数据技术在城市管理中的应用1.交通管理：大数据技术可以通过收集和分析城市中的交通数据，帮助交通管理部门更好地了解交通拥堵情况，优化道路规划和交通信号灯设置，提高交通运行效率。
例如，通过分析车辆行驶数据，可以准确预测交通拥堵的发生和持续时间，帮助交通管理部门及时调整交通组织方案，提供实时路况信息。
2.城市规划：大数据技术可以帮助城市规划部门更好地了解城市居民的居住、工作和出行习惯，从而制定更合理的城市规划方案。
通过收集和分析城市居民的移动轨迹数据、社交媒体数据和消费行为数据，可以得到居民的空间分布特征和社会习惯，为城市规划提供有力的数据支持。
3.环境保护：大数据技术可以通过收集和分析城市环境监测数据，帮助环保部门监测污染源、预测空气质量变化趋势，并及时制定相应的污染治理措施。
例如，通过分析气象数据、空气质量监测数据和交通流量数据，可以准确预测污染物扩散范围和浓度，及时采取相应的减排措施。
4.社会管理：大数据技术可以帮助政府部门更好地了解社会民生状况，制定更科学的社会管理政策。
例如，通过分析社会保障数据、医疗健康数据和教育数据，可以及时发现社会民生问题，精确识别贫困人口和特殊群体，提供有针对性的帮扶和服务。
二、大数据技术在城市管理中的效果1.提升城市管理效率：大数据技术可以有效地帮助城市管理部门监测和管理城市运行情况。
通过分析大数据，可以及时发现问题和隐患，快速制定相应的应对措施，提高城市管理的响应速度和决策效率。
2.优化资源配置：大数据技术可以帮助城市管理部门更好地了解城市资源的供需情况，从而优化资源配置。
通过分析人口数据、土地利用数据和能源消费数据等，可以科学合理地规划城市用地、优化交通路网布局，提高资源利用效率。
关于智慧城管建设调研报告
关于智慧城管建设调研报告智慧城管建设调研报告一、引言智慧城市建设是当前全球城市发展的一个重要趋势，它借助信息技术和大数据分析，提高城市管理效率，优化城市发展环境。
城市管理是智慧城市建设的核心领域之一，智慧城管的建设是城市管理现代化的关键一环。
为了了解智慧城管建设的现状和发展趋势，本报告对相关调研数据进行分析，并提出建议，以期为智慧城管的建设提供参考。
二、智慧城管建设现状1. 智慧城管的概念和特点智慧城管是指运用信息技术和智能化设备，以及大数据分析等手段，对城市管理进行数字化、智能化、精细化处理的一种管理模式。
其特点包括信息共享、智能监测、多维统筹、精准决策等。
2. 智慧城管建设的应用领域智慧城管建设涵盖了城市交通、环境保护、公共安全、建筑管理等多个领域。
如交通智能化管理可以通过智能交通指挥系统实现交通信号优化、拥堵监测和应急处理；环境保护方面可以通过智慧环保监测提高环境监测的精确度和及时性。
3. 智慧城管建设的推动因素智慧城管建设的推动因素包括经济发展、城市化进程、信息技术的快速发展等。
智慧城管能够提升城市管理和服务水平，促进城市可持续发展，进而吸引人才和投资，推动区域经济的繁荣。
三、智慧城管建设的问题和挑战1. 技术标准不统一目前智慧城管中涉及的技术标准和规范不统一，导致了系统之间的信息孤岛和难以互通互联的问题。
2. 数据安全与隐私保护智慧城管建设中大量涉及到个人隐私信息的收集和使用，保护数据安全和隐私成为智慧城管建设面临的重要挑战。
3. 人力资源和管理体制智慧城管建设需要具备相关技术专业能力的人才，而目前对于此类人才的需求仍难以满足。
此外，智慧城管建设还需要与传统城管管理体制进行整合和创新。
四、智慧城管建设的发展趋势1. 从硬件向软件智能化转变传统城管建设主要依靠硬件设施，而智慧城管建设正逐渐向软件智能化转变。
通过云计算、大数据、人工智能等技术，将数据进行智能分析和处理，提升城市管理的精细度和效率。
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大数据背景下智慧城管数据采集策略研究
摘要：当前城市的管理是一个复杂的系统，由于目前的城市化进程加快，城市
规划、城市建设和城市发展受到了影响，并出现了城市经济发展不平衡、环境失衡、社会稳定等问题。
然而，智慧城管在整体上全面地体现了智慧城市整合、民主、创新与智能化等理念，更加适应现代化城市管理的发展趋势。
关键词：大数据；智慧城管；数据采集
前言
物联网、移动互联网，以及云技术的不断发展，促进了自动数据的应运而生。
其数据的累计增长速度已经是空前绝后，进而迎来了前所未有的大数据时代。
在
大数据背景下的智慧城管，主要依托智能协作、大数据，以及云计算和互联网等
重要的技术，积极地对城市管理资源进行整合，将管理的范围进行拓宽，促使平
台服务能力得到进一步提升，对城市管理的监管方法进行积极优化，最终提升我
们政府的服务质量，促使政府职能向“服务型”方向进行一种良好地转变。
在城市
管理中，大数据非常重要，在政府服务以及决策过程中，大数据是其核心技术。
当前，智慧城市建设发展的步伐非常快，在智能城管中，主要依托的技术是智能
感知技术和智能分析技术，对城市的环境卫生以及基础设施等各种各样的信息进
行全面收集，然后将采集到的这些数据迅速地传入到数据中心，在数据中心再通
过云计算和数据挖掘等重要的技术对信息进行进一步处理，这样就形成了大数据
资源。
1现代城市复杂性及其系统建模挑战
城市管理是指以城市这个开放的复杂巨系统为对象，以城市基本信息流为基础，运用决策、计划、组织、指挥、协调、控制等一系列机制，采用法律、经济、行政、技术等手段，通过政府、市场与社会的互动，围绕城市运行和发展进行的
决策引导、规范协调、服务和经营行为。
应对现代城市运行及其管理的复杂性面
临诸多难题，涉及市、区、街道直到城管员多级管理和多部门跨行业（巡查、执法、监督等政府职能及水、电、气、热、交通、环境等企业权属单位30多类），分治体系复杂，协调联动困难；数百万计的各类城市部件散布在城市各个角落难
以精确巡查，每天数以千计多种城管事件层出不穷难以及发现；问题发现一处置
调度一监督评价过程复杂，需要多专业部门快速响应、动态调度和协同处理；需
要分析海量城管事件时空规律，提高科学预见性，合理调配有限的城管资源，加
强事前防范，实现管理关121前移；需要扩大广大市民参与度，完成从政府管理
为主到公共服务、社会共治为主的理念模式与机制体制转变。
传统城市管理模式
粗放、条块职责不清、专业分治，政府大包大揽、有效监督缺失，手工作业方式
手段落后、效能低下，无法满足现代化城市管理要求。
网格化城市管理与运行服
务平台研究与建设项目启动之初，中国城市化进程正进入快速发展阶段，城市管
理已完全不能应对城区和人口快速扩张而巨增的负荷，成为城市持续发展的瓶颈。
亟需依托数字城市信息技术，针对上述复杂系统需求，再造城市管理模式与数字
化流程，打造先进高效的信息服务平台与技术装备，强化城市运行复杂性管理及
多方协同共治能力，集大成、成智慧，亟待构建能够提升城市管理和运行服务精
细化、智能化、社会化水平的综合集成信息系统模型。
2智慧城管的内容
智慧应急：以GIS、物联感知、智能控制为技术支撑，建立区、街道、巡查
人员三级监管指挥体系，实现多源监管数据与专业实时数据展现相结合，全面提
升城区防汛排涝现代化管理水平。
智慧执法：快速发现违停车辆、工地噪音、出店经营、犬类到期等现象，结
合网格数据实现城管事件自动派单，提高违章查处的工作效率，提高执法的人性
化与准确率。
智慧市政：充分利用信息化、智能化相关软硬件技术，通过监测、分析，实
时发现井盖移位或丢失、积水点、排水口等情况并就近派单相关人员维护，提高
城市政智能化管理的时效性和协同性。
智慧停车：通过手机APP即可查询停车场信息，地磁设备自动判断车位占用
情况，支持微信、支付宝等支付方式，有效解决停车难问题，方便市民出行。
3智慧城管的发展策略
3.1全面物联，拓宽管理
将整个城市的公共管理设施纳入全面的物联网系统中，各个城市元素通过智
能传感设备互相连接，形成一个智能化的“互联”的城市管理系统。
由此，智慧城
管可以监管城市的公共建筑、环境管理和治安监控以及城市管理活动中涉及的各
个方面，进一步拓宽了城市管理的领域和范围，丰富了城市管理的内容，能够充
分利用视频识别与物联网等高新科技，进行能为智能化的全面感知和识别，能够
实现城市管理服务和对象的高度整合，为城市管理提供更加完善的服务。
3.2充分整合、深化协同
在全面物联网的系统之下，智慧城管可以收集城市管理数据，这些海量数据
能够实现在不同的城市管理部门直接的交流与共享，城市数据经过不同部门的分
析与处理，为城市管理提供更加全面的协调服务，政府部门和居民之间能够更好
的配合城市管理的工作，逐渐形成城市协同治理、政府协同办公以及面向市民、
面向区域的协同管理。
3.3坚持民本、公众参与
智慧城管的最终目标是服务广大市民，促进城市的全面发展。
因此，智慧城
管需要设立各类在线服务平台，给与市民一个全方位的服务与交流的空间，在城
市管理中，政府要大力倡导公众参与，坚持“以人为本”的民主观念，才能更好的
服务于民。
4信息采集的重要策略
4.1对智慧城管顶层进行科学设计
城市建设在不断发展，各地区的智慧城管建设已经迈入更深层次的发展阶段，许多省以下都出现了多级化模式的覆盖，但是我们应该看到，在许多县市中出现
了重复建设的情况，在对城市信息获取的过程中，对一部分实时数据不能够做好
共享和有效的集成，严重地影响了信息融合等在综合性上的积极效应。
加之在管
理过程中由于管理职责模糊界定，导致了各个职能部门不能够有效协调。
鉴于此，应该对智慧城管顶层进行科学设计，建立起一种省级的监控平台，在同一标准下，调度、协调省市县各级相互联网。
4.2对传统采集的有效利用，促使信息有效性提高
在信息采集中应该积极利用市场化运作的优点，进一步完善信息采集考核机制。
对采集人员的素质进行总体提高，在人员的招聘中应该招聘具有智慧城管这
方面专业的一些职业院校学生，在采集人员待遇上逐步提高，真正促使采集工作
在规范运行中得到良性发展。
与此同时，充分地发挥"12345”服务热线，通过热线有效地减少信息采集上报过程中所出现的归档量和作废量，促使信息有效性得以
提高。
4.3积极对公众版APP进行开发，打通全民信息采集的渠道
在当前，由于我们的智能手机发展非常快，这对于城市信息采集而言，是最
好不过的可利用可开发的资源。
加上市民主人翁意识的不断提高，故而城市管理
应该充分地调动市民发挥出他们的力量，积极开发一套公众版APP用于智慧城管，让市民在第一时间里直接参与到管理之中来。
打通全民信息采集的渠道，将对城
市智慧管理大有裨益。
4.4在数据的自动采集中，物联网技术是首选
积极地从信息的高效采集入手，科学地建构信息感知平台，然后充分地利用RFID射频识别技术以及电子传感设备等，通过物联网把城市公共设施联系起来，
有助于提高数据的自动采集的水平。
结束语
综上所述，在城市管理中已经应用到方方面面的数据，而这些数据的采集是
关键。
大数据背景下智慧城管数据采集，需要对智慧城管顶层进行科学设计，以
及对传统采集的有效利用，积极对公众版APP进行开发，打通全民信息采集的渠道，充分地利用物联网技术，促使数据的自动采集，相信只有科学利用这些策略，一定在城市信息采集中发挥出积极作用。
参考文献
[1]童宝军，吴坚.大数据背景下智慧城管数据采集策略研究[J].智能城市，
2016（08）：323~324.
[2]房立洲．“云时代”智慧城管的发展维度与理想模型[J]．上海城市管理，2015（7）．。