大数据时代信息技术在城市规划设计中的应用探析

发表时间：2018-12-19T15:41:30.203Z 来源：《建筑学研究前沿》2018年第25期作者：梁丰[导读] 城市规划设计的发展主要依托于数据的交换，从而实现大数据的有效收集及利用。

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摘要：城市规划设计领域内的主要工作重心都将会集中在数据的有效收集、从集成的数据中分析相应城市设计规律，进而实现城市规划设计能够清晰的明确现阶段的发展状态，指导未来的城市设计布局。城市规划设计的发展主要依托于数据的交换，从而实现大数据的有效收集及利用。

关键词：大数据时代；信息技术；城市规划设计；应用

1当前大数据在城市规划中的不足

1.1数据的收集

一般来说，城市基础库以及行业系统是城市建立的公共平台的访问路径。其中，城市基础库需要在采集大量的数据的基础上，对已采集的数据进行填充。在收集过程中，城市基础库一般会通过收集其他不同来源的数据，从而确保已经收集到的数据的客观性、真实性与全面性、科学性以及可信度。其次，城市基础库以及行业系统有时会将本次采集的数据与历史数据进行对比分析，以便为城市规划提供更好的参考。上述工作的过程较为繁杂，工作量大，增加了数据的研究工作的难度。

1.2数据的处理

数据处理是整个过程的第二步，其是大数据应用到城市建设平台中的一大体现。数据处理主要指探寻已采集的信息或历年数据对比信息中的信息价值。与此同时，可以从大量的数据中找出某种关系或者规律，并且可以将发现的信息价值、信息之间存在的规律通过大数据技术应用于城市规划建设中，提升城市规划设计人员设计与决策的合理性与科学性，满足城市居民对城市规划的需求，进而推进新型城市化进程，提升城市规划的整体水平。值得注意的是，通过大数据技术进行数据处理需要打破陈规，要求设计人员具有较强的计算机应用能力，可以与多种网络资源随时沟通，同时也要具备较强的数据处理归纳能力以及创造能力，这对城市规划设计人员的要求较高，目前我国绝大多数的城市规划设计人员难以达到这一要求。

1.3数据的存储

数据的存储工作要将所收集来的数据按照不同的数据类型分别存储在不同的存储空间中，这一过程对于数据的存储工作具有较高的要求。在数据的存储过程中，管理人员需要同时兼顾存储的信息的可靠性以及成本、能耗，即在存储成本最低的条件下最大限度的保证数据的可靠性。这一过程对计算机系统的配置、分布以及大数据技术提出了较高的要求。 2大数据技术在城市规划设计中的应用分析城市的规划设计一般都是随着城市的发展进程，以一定的文化元素为基础，将整个城市规划的内容进行统计分析，形成相应的数据源，进而将设计的相应元素进行统一整理，从而能够保证整个数据资源的有效性。另外，城市规划设计的实际资源利用及相应的设计数据分析等都有利于城市规划发展方向的推动。首先，大数据技术能够实现城市规划设计的科学估算，凭借数据的作用，将某个城市的规划设计状况进行分析，每一处规划都由相应的数据做支撑，进而推动整个城市规划设计的相关进程。其次，对于城市规划设计的管理需要相关大数据技术的支持，从而推动城市设计过程的监管，将以往规划的数据进行汇总，找出相应的规划设计的主要内容和次要内容，在现有的规划设计的基础上，整合相应的设计理念，将次要内容进行及时分析，实现对城市规划设计过程中的全方位的监控管理。最后，大数据的支持能够有效的提供相应的设计要求及设计的全过程数据分析，根据设计及监管部门提出的相关建筑规划要求，实时的反馈给设计方，推动整个城市规划设计部门的综合运用数据的能力，推动相关部门的科学发展。大数据可以运用相应的数据资源，以实现城市建设过程中对于大数据资源的整合及应用，同时能够结合相应的城市建设模型分析，以保障整个数据信息资源的有效性，从而积极的推动城市的现代化建设进程。

3大数据时代城市规划设计模式及变革

3.1大数据信息提高信息收集能力

在城市的发展规划编制中，需要了解城市发展的更多信息，为保障城市发展规划编制质量，在实际的工作中运用大数据信息进行相关信息的对比、分析，保障城市发展规划过程中能够有更加准确的信息对其进行支持。同时，改变传统信息收集困难的情况，保障城市发展规划编制的良好发展。

3.2提升工作效率

因为传统城市规划具有单纯的形式，使用的手段滞后，所以分析时一般是通过人工方式来收集及处置具体数据。而在大数据前提下，能够确保有关数据无误，缓解了工作人员的工作压力，在城市空间规划方面起到非常不错的效果。所以，在大数据时代环境中，信息技术应用于分析及处置具体数据，同时采用各种数据库形式，评估城市空间，分析及探讨了具体数据是否准确。如此，保证了有关数据的无误，在城市空间规划方面作用突出。

3.3缩小城市化贫富差距，改变产业结构发展

在城市化的发展中，为缩小城市化中的贫富差距，增强城市中居民的整体收入，加强对城市化中低收入群体的扶持，保障低收入人群的收入稳定。加强城市建设中的服务行业的发展，提高城市低收入人群的就业率，提高低收入人群的基本收入，有利于城市在大数据发展过程中提高城市的发展水平，促进城市和谐发展。提高政府在城市发展规划编制中的工作能力，加强对城市低收入人群的政策精准扶持，支持低收入居民根据自身的优势进行低成本创业。加强城市建设中的人地协调发展，保障高质量的城市发展规划编制，促进城市在发展过程中的居民的生活质量。在城市化的发展中，为保障社会的和谐发展，及时提高城市化发展中的低收入人群的政策和资金的扶持，保障大数据时代城市化发展中能够提高城市中的整体收入，促进城市全面化发展，提高城市居民的整体生活质量。

3.4提高城市生态环境建设，促进城市长远发展

数据库应用技术课程设计资料全

高职计算机2003级《数据库应用技术》课程设计任务单选题项目名称：教材征订管理系统项目组长：黄璐项目组成员：王赛、熊尚德、立芸、朱良开发周期：2005年上学期第16~20周应用开发工具：SQL Sever 2000 + PowerBuilder 9.0 数据库系统：SQL Sever 组成员分工情况：黄璐负责完成订单管理模块和用户管理模块; 王赛、立芸负责完成基本资料维护模块; 熊尚德负责完成主界面和系统管理模块; 朱良负责完成打印模块和帮助模块。

中南林学院职业技术学院课程设计报告课程名称：数据库应用技术指导老师：谭琳专业：计算机科学与技术（高职）年级：2003级学生：黄璐、熊尚德、王赛、立芸、朱良学号：20033622 设计时间：2005年上学期第16～20周

教材征订管理系统需求分析说明书 1引言 1.1编写目的伴随着新学期的到来，各院系的教材征订情况成为各院系工作人员的工作之重。院系资料，班级资料，学生课程选修信息，教材信息等资料信息量大，而且不易更新，不易存放，容易丢失，容易丢失，难以备份。这些都困扰着工作人员。而建立简单的电子表格对教材征订管理虽然克服了不少问题，但查询起来效率比较低，特别是当数据量十分庞大时，劣势尤其明显。因此开发一个既可以存储信息，有可以进行更新、查询等功能，同时又便于统计的院系征订系统就显得十分必要。 1.2项目背景 ●项目名初步定为：教材征订管理系统。分为六个子功能模块：系统管理模块、资料维护模块、订单管理模块、用户管理模块、打印模块和帮助模块。 ●本项目设计过程中参考了网络上的基于ACCESS的教材管理系统，教材科提供的相关资料、数据和需求。 1.3术语说明 MIS：管理信息系统 Data processing：数据处理 Transaction processing：事务处理 Data processing cycle：数据处理流程 Data acquisition：数据采集 Data processing system security：数据处理系统安全性 1.4参考资料徐松林、路斌等2003年出版PowerBuilder数据库应用开发教程清华大学莉、王强等2003年出版SQL Server数据库原理及应用教程清华大学

大数据处理详细设计

目录目录 ................................................................................................................... 错误!未指定书签。 1.引言 ................................................................................................................ 错误!未指定书签。 1.1背景与目的.......................................................................................... 错误!未指定书签。 1.2专业术语及说明.................................................................................. 错误!未指定书签。 1.3参考资料.............................................................................................. 错误!未指定书签。 2. 设计概述....................................................................................................... 错误!未指定书签。 2.1任务及目标.......................................................................................... 错误!未指定书签。 2.2需求概述.............................................................................................. 错误!未指定书签。 2.3运行环境概述...................................................................................... 错误!未指定书签。 3.系统详细需求分析......................................................................................... 错误!未指定书签。 3.1详细需求分析...................................................................................... 错误!未指定书签。 4.总体设计方案................................................................................................. 错误!未指定书签。 4.1系统总体结构...................................................................................... 错误!未指定书签。 4.2系统模块划分...................................................................................... 错误!未指定书签。 5.系统详细设计................................................................................................. 错误!未指定书签。 5.1系统结构设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 5.2系统功能模块详细设计...................................................................... 错误!未指定书签。 6.信息编码设计................................................................................................. 错误!未指定书签。 6.1代码结构设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 6.2代码命名规则...................................................................................... 错误!未指定书签。 7.维护设计......................................................................................................... 错误!未指定书签。 7.1系统的可靠性和安全性...................................................................... 错误!未指定书签。 7.2系统及用户维护设计.......................................................................... 错误!未指定书签。 7.3系统扩充设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 8.系统配置......................................................................................................... 错误!未指定书签。 8.1硬件配置.............................................................................................. 错误!未指定书签。 8.2软件配置.............................................................................................. 错误!未指定书签。 9.关键技术......................................................................................................... 错误!未指定书签。 9.1关键技术的一般说明.......................................................................... 错误!未指定书签。 9.2关键技术的实现方案.......................................................................... 错误!未指定书签。 10. 测试............................................................................................................. 错误!未指定书签。 10.1测试方案............................................................................................ 错误!未指定书签。

大数据时代城市规划的机遇_挑战与思辨

[摘　要]在城市化极大地改变了人类生存的物质环境的同时，科学技术的进步也创造了人类发展的信息环境。随着大数据时代的到来，信息环境进一步与物质环境交织在一起，相互作用，对人类社会和城市的影响越来越广泛。城市规划者要理解这些影响给城市规划带来的潜在机遇和艰巨挑战。由于大数据具有数据量大、种类多和更新快的特点，使得其与小数据有很大的不同，进而引起了人们对其在认知、方法和伦理上的争论。城市规划者需要把握大数据时代的发展机遇，在克服挑战的同时，以思辨的态度对待质疑。 [关键词]大数据；城市规划；机遇；挑战；思辨 [文章编号]1006-0022(2014)08-0038-05　[中图分类号]TU981　[文献标识码]A Urban Planning Opportunity , Challenge, And Thinking In Big Data Era/Zhang Xiang [Abstract] Urbanization and scienti ? c achievement has greatly change d th e physical and informational environment o f mankind. The bi g data era has enhanced interweaving of information and physical environment. Planners shall face challenges of big data and grasp opportunities. Big data has brought about argument in cognition, methodology, and ethics. Urban planners shall get over the dif ? culties and face skepticism wit h critical thinking. [Key words] Big data, Urban planning, Opportunity, Challenge, Critical thinking 大数据时代城市规划的机遇、挑战与思辨! □　张　翔 0 引言由于数据获取设备的日趋廉价，加之数据存储和处理能力的极大提高，全球数据的增长量巨大，据测算，全球每两天产生的数据量大于人类有史以来至2003年所产生的数据量[1]。在很短的时间内，人类从一个数据缺乏且昂贵的时代，跨入了数据极为丰富的时代。2009年，“大数据”的说法逐渐开始在互联网传播。2011年5月，麦肯锡咨询公司在第11届EMC World 年会上首次提出“大数据”的概念[2]。2012年3月，美国开始实施“大数据研究和开发计划”(Big Data Research and Development Initiative)，推动大数据的全面应用。2012年5月，联合国发布了《大数据带来的挑战和机遇》白皮书。这些都标志着人类社会进入了大数据时代[3]。大数据很难以“大”的“数据”来定义，“大”总是相对的、不断变化的，当代的“小数据”在半个世纪前是非常大的，而当代的“大数据”也很可能在半个世纪后显得非常小[4]。当前，不同行业对大数据有许多不同的定义，但是“多数定义都反映了那种不断增长的捕捉、聚合与处理数据的技术能力，而这个数据集在量、速率与种类上持续扩大”[5]，概括而言，即大数据具有的“3V”特点—数量(Volume)、类别(Variety)和速度(Velocity)[6]。正是由于具有这些特点，大数据与传统的小数据有很大的区别，以至于大数据很难用普通的计算机硬件、软件来处理，而是必须采用网格式的服务器、平行式的软件和分割的数据处理方式。大数据不仅对信息行业产生了显著的影响，还逐渐对交通、医疗、教育和安全等方面产生了广泛的影响。大数据中有很多带有空间属性的数据集，为城市规划带来诸多潜在机遇。具有“3V”特点的大数据与传统小数据在技术方法上的不同，将带来与以往城市规划研究方法、工作方式的显著差异，也将带来艰巨的挑战。大数据时代初期流行的许多观点不一定是正确的，很可能影响城市规划的健康发展，这需要城市规划者进行审慎思辨。 [作者简介] 张　翔，硕士，注册城市规划师，高级工程师，广东省城乡规划设计研究院规划四所副所长。

2018年大数据时代的互联网信息安全试题和答案解析

2018年度大数据时代的互联网信息安全 1.我们经常从网站上下载文件、软件，为了确保系统安全，以下哪个处理措施最正确。（B ）（单选题2分） A.直接打开或使用 B.先查杀病毒，再使用 C.习惯于下载完成自动安装 D.下载之后先做操作系统备份，如有异常恢复系统 2.使用微信时可能存在安全隐患的行为是?（A ）（单选题2分） A.允许“回复陌生人自动添加为朋友” B.取消“允许陌生人查看10张照片”功能 C.设置微信独立帐号和密码，不共用其他帐号和密码 D.安装防病毒软件，从官方网站下载正版微信 3.日常上网过程中，下列选项，存在安全风险的行为是?（B ）（单选题2分） A.将电脑开机密码设置成复杂的15位强密码 B.安装盗版的操作系统 C.在QQ聊天过程中不点击任何不明链接 D.避免在不同网站使用相同的用户名和口令 4.我国计算机信息系统实行（B ）保护。（单选题2分） A.主任值班制 B.安全等级 C.责任制 D.专职人员资格 5.重要数据要及时进行（C ），以防出现意外情况导致数据丢失。（单选题2分） A.杀毒 B.加密 C.备份 D.格式化 6.小强接到电话，对方称他的快递没有及时领取，请联系XXXX电话，小强拨打该电话后提供自己的私人信息后，对方告知小强并没有快递。过了一个月之后，小强的多个账号都无法登录。在这个事件当中，请问小强最有可能遇到了什么情况?（B ）（单选题2分） A.快递信息错误而已，小强网站账号丢失与快递这件事情无关 B.小强遭到了社会工程学诈骗，得到小强的信息从而反推出各种网站的账号密码 C.小强遭到了电话诈骗，想欺骗小强财产 D.小强的多个网站账号使用了弱口令，所以被盗。 7.没有自拍，也没有视频聊天，但电脑摄像头的灯总是亮着，这是什么原因（A ）（单选题2分） A.可能中了木马，正在被黑客偷窥 B.电脑坏了 C.本来就该亮着 D.摄像头坏了 8.刘同学喜欢玩网络游戏。某天他正玩游戏，突然弹出一个窗口，提示：特大优惠!1元可购买10000元游戏币!点击链接后，在此网站输入银行卡账号和密码，网上支付后发现自己银行卡里的钱都没了。结合本实例，对发生问题的原因描述正确的是?（C ）（单选题2分）A.电脑被植入木马

大数据平台概要设计说明书

文件修改记录

目录 1.引言 ........................................................................................... 1.1编写目的................................................. 1.2术语与缩略词............................................. 1.3对象及范围............................................... 1.4参考资料................................................. 2.系统总体设计 ............................................................................. 2.1需求规定................................................. 2.1.1数据导入............................................ 2.1.2数据运算............................................ 2.1.3运算结果导出........................................ 2.1.4系统监控............................................ 2.1.5调度功能............................................ 2.1.6自动化安装部署与维护................................ 2.2运行环境................................................. 2.3基本设计思路和处理流程................................... 2.4系统结构................................................. 2.4.1大数据运算系统架构图................................ 2.4.2hadoop体系各组件之间关系图......................... 2.4.3计算平台系统功能图.................................. 2.4.4系统功能图逻辑说明.................................. 2.4.5计算平台业务流程图..................................

论大数据时代中的城市规划

论大数据时代中的城市规划摘要：现今，伴随着互联网技术的飞速发展，数据处理已经进入了大数据时代。大数据时代在我国诸多的行业中，都实现了有效的运用，其涉猎的范围逐渐扩大。尤其是在城市规划中，有效的运用大数据时代，可以有效的提升城市规划的整体水平，带动城市的整体发展。本文从大数据时代概述、大数据时代城市规划产生的变革、在城市规划中运用大数据时代的优势，几方面进行一定的探讨，期望可以为城市规划提供一定的理论借鉴，进而促进城市经济的发展。关键词：大数据时代；城市规划；改革；优势现今，伴随着互联网技术的飞速发展，数据处理已经进入了大数据时代。大数据时代，其显著的特点就是数据的数量；处理速度与数据类别的划分[1]。大数据不仅对信息行业产生巨大的影响，而且其影响面逐渐扩大，已经涉猎了很多行业，诸如教育；安全；医疗；交通行业等都受其影响。在大数据中，存在诸多的具有空间属性的数据集，因此必定会影响城市规划的诸多方面，将带来城市规划在工作方式、研究方法等方面的变革，同时也会给城市规划带来新的挑战。城市规划者，应对大数据时代的城市规划观点进行仔细的研究，进而促进城市规划的健康发展。 1大数据时代概述大数据时代，具体就是运用信息技术，将人类生活、学习、生产的互动过程；物质实体；行为过程等，用数据的形式进行有效的记录。同时形成多种类的数据集合，研究数据的价值，进而将其运用到公共管理；生产；生活的决策之中[2]。大数据是一种新的数据综合形式，经由新技术可以获得“小”数据时代不能获取的数据信息。对城市规划来讲，在城市规划设计、实施的过程中，产生的数据、以及观测的数据，都可以视为大数据的资源[3]。 2大数据时代城市规划产生的变革 2.1理论与方法的变革在大数据时代，就应具备与之适应的大的理论，进而改变不同专业互相分离的现状。城市具有系统复杂性、空间尺度大的特征，因此就需要运用不同的角度对城市进行研究。大数据时代，具有大量的互相关联的、种类多样的数据，尤其是跨专业的数据种类，为城市规划带来了新的机遇与挑战。在大数据时代，城市规划应深入研究新的研究方法与理论模式。大数据时代，其研究方法的关键就是数据的分析与处理[4]。在大数据时代，需要对数据类型、数据源进行广泛的掌握，同时还应掌握模型、程序与模拟等有关知识。但是，在现实中大数据时代的发展速度过快，城市规划与其有关的研究，并不能与之同步进行，仍然处于起步的阶段。 2.2城市规划编制的变革在大数据时代，城市规划中的数据来源更加全面、丰富，而且还伴随着规划编制的变革。在城市规划编制中，需要在方法论与技术方法上进行改变。具体体现在，方法论转变主要是在编制策略；编制方式；决策辅助等方面。技术方法的变革，主要是在响应速度与数据搜集方面进行，具体如图1所示[5]。 2.3数据搜集的变革传统的城市规划中，数据资源主要依据研究文献；调查问卷；统计年鉴等小样本数据进行。现今，在大数据时代，城市规划工作者可以依据大量的数据资源，对规划信息进行分析与挖掘，进而从时间、空间两个维度，对规划范围内的社会、经济与交通等进行研究分析，进而得到城市的全景展现。数据搜集实现了从小样本，到实时、海量数据信息的直观呈现，可以有效的为城市规划预测提供基础条件。具体如图2所示。 3在城市规划中运用大数据时代的优势

大数据时代的财务经营分析报告

大数据时代的财务经营分析主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。（1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。 word完美格式

⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。（2）供应链管理涉及的基础理论供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。生产方式管理：订单生产，按库存生产。信息传递：与进行供应链协调与信息共享。（六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》【文件摘要】第一章总则第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险：（一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。（二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。（三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。 word完美格式

大数据分析报告与可视化

.数据分析与可视化1.什么是数据分析？数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报. .告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，直观地看清楚问题和结有助于阅读者更形象、可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，论，从而产生思考。另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者数据的初衷就是为解决一个同时也失去了报告的意义，是更重要的，否则称不上好的分析，商业目的才进行的分析，不能舍本求末。数据分析常用的方法有哪些？他们多用来分析哪些类型的数据？通过分析可以得到怎样2. 的结果和结论？怎样得到保证其信度和效度？常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； (scatter 、散点图)、直方图(Histogram)：柏拉图数据分析常用的图表方法(排列图、点

数据库应用技术课程设计题目信息

计算机科学与技术《数据库应用技术》课程设计说明一、设计目的经过数据库系统原理课程设计的操作与实践，使学生掌握SQL Server 数据库创立、开发和管理的功能，具备利用SQL Server 开发和管理数据库系统的能力。要求学生：了解和掌握SQL Server 体系结构；掌握数据库和表的创立、修改和使用；实现数据的完整性以及如何定义约束、使用规则和默认值；掌握数据库查询技术；掌握索引、视图、存储过程与触发器等数据库对象的使用并熟练运用。理解事务与锁的概念，并能进行事务处理及并发控制。掌握数据库应用系统开发的过程。设计基本要求 1. 对实际系统要有恰当的

需求分析过程，内容至少应包含主要数据流图、基本数据字典等信息的描述及相关系统功能的分析。 2. 设计过程应体现和侧重对数据库的分析和设计过程, 内容至少包含E- R图设计，关系模式设计及优化，表间关系的分析等内容（至少有 3 张以上基表的设计）。 3. 要有数据库和表的创立脚本, 输入必要的初始数据（每表至少有20 条以上记录）。 4. 要有体现数据库安全性策略的设计过程, 包括必要的权限设计与管理。 5. 要有数据完整性设计, 应包括必要的数据完整性校验、一致性检查等。 6. 对典型功能鼓励使用存储过程、函数和触发器的设计与应用。 7. 系统前台的设计, 可由学生自选开发工具（ VB、Delphi 、PB、ASP、https://www.360docs.net/doc/a27086944.html,、PHP、JAVA、JSP 等）完成, 但要完成与数据库连接配置与相关数据控件的绑定。 8. 使用QL Server 作为后台数据库管理系统。 9. 成果提交形式:

大数据时代的城市规划如何做

大数据时代的城市规划如何做？——有感于2014年中国城市规划年会 2014-09-26 作者：设计部傅娜 2014年中国城市规划年会的主题是“城乡治理与规划改革”。今年年会的主题指向了今年很热门的城乡过渡融合和如何面对现今的产业转型阶段的城市和乡村开发问题上。与会嘉宾都在这一大背景下做了概念和案例性的观念阐述，最引人思考的对现今中国式的大规模开发的模式下那些细微的问题，比如说人口移动中的需求和配套设施的落实情况。我们真的准备好了面对这么一个不可回避的再一次转型阶段么？那未来又是什么？第一天的大会在很大程度上带领着我们6400位与会规划相关专业人员进入这个让人无比兴奋的大讨论中。如果说听取有分量的讲座，理解和思考会议内容是与会者的必要功课。这次会议让我欣喜的是与全国各地的研究专业人士在城市发展这一课题中的碰撞，发现城市间对研究课题在观念中的相似与不同，学习到成果或失败案例。如果有的想法我们还在思考，而别人可能已经做了，这样就可以互相取长补短。大家在会议中展现和创造的分享气氛也是让会议的意义得到提升。相信每个人都可以在这样的会议中找到自己的兴趣点，对大数据的持续关注也让我在这次会议中对“大数据与城乡治理”这一论坛进行了持续关注。“大数据”是一个庞大的概念集合，用以指代各种规模巨大到无法通过手工处理来分析解读信息的海量数据。如何运用大数据进行城市规划编制，做好规划实施评价，仍有待进一步研究。在这一次的会议中，大家分享了对大数据概念和在中国背景下的发展模式畅想，最引人关注的是对大数据开发现有案例的资料收集、分享和探讨。

王鹏，清华同衡规划院科研与信息中心副主任，演讲题目：《大数据支持的城乡规划新技术》

医疗大数据分析报告

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。关键词：循证、患者数据库

《数据库应用技术》课程设计指导书

课程设计指导书 2012 —2013 学年第一学期课程设计名称：数据库应用技术课程设计编号：适用专业： 2011级软件工程专业制订时间： 2012年11月计算机科学与技术系一、课程设计目的《数据库应用技术》是计算机科学中一门重要的专业基础课。主要介绍数据库系

统的基本概念、基本原理和实现。课程的重点是通过本课程的学习，使学生理解、掌握数据库系统的基本原理：包括数据库的一些基本概念，各种数据模型的特点，关系数据库的基本概念，SQL语言，关系数据理论，数据库的设计理论；了解数据库管理系统软件的研究内容；掌握数据库应用系统的设计开发方法；了解数据库技术的主要内容和发展动向，学习sql server 2005的管理和使用，以指导今后的应用。课程设计是一项综合性设计活动，要求在教师的指导下，利用本课程内的以及到目前为止所学到的有关知识和技术解决一些不太复杂但却是综合性的问题。从规模来说，课程设计是在平时作业的基础上进一步扩大的大作业。在设计中，要求学生要全面考虑相互联系的各个方面及问题，与开发团队为单位，完成设计系统。通过课程设计，使学生了解并掌握数据库系统原理及数据库应用系统的设计、实现方法，掌握常用数据库管理系统的管理与使用，具备初步的独立分析和设计能力；初步掌握数据库应用系统开发过程的需求分析、系统设计、程序编码、测试等基本方法和技能；提高综合运用所学的理论知识和方法独立分析和解决问题的能力；训练用系统的观点和软件开发一般规范进行软件开发，培养软件工作者所应具备的科学的工作方法和作风，从而使学生对整个课程的知识体系有较深入的理解，在运用本课程的知识解决实际问题方面得到锻炼，对锻炼学生的实践能力以及运用本课程的知识、方法解决更为复杂的实际问题有较好的启发和指导作用，从而为后续课程的学习、毕业设计环节以及将来的实际工作打好坚实的基础。二、课程设计进度（参考）三、设计工作要求（课程设计方法、步骤和要点，结合设计题目撰写课程设计报告书）课程设计就是要运用本课程以及到目前为止的有关课程中的知识和技术来解决实际的问题。在运用计算机解决实际问题时，主要进行以下几个方面的工作：第1章问题描述（需求说明）第2章数据库结构设计 2.1 概念结构设计 2.2 逻辑结构设计第3章数据库行为设计 3.1 安全控制

分析大数据时代的城市规划设计

分析大数据时代的城市规划设计发表时间：2019-05-09T15:23:51.800Z 来源：《城镇建设》2019年第02期作者：廖华志 [导读] 信息技术在当前的社会建设以及人民生活中的普及程度不断提升，推动了现代社会的数据化和信息化发展。广西博驰规划设计有限公司 530000 摘要：信息技术在当前的社会建设以及人民生活中的普及程度不断提升，推动了现代社会的数据化和信息化发展。数据量的增大使得大数据技术成为推动现代国家发展的重要因素。大数据时代之下，国家应当借助大量的信息来优化城市的规划设计，使得城市建设质量得到提升，优化人们的居住环境。本文结合大数据技术的特点，分析了这一背景之下的城市规划设计工作。关键词：大数据时代；城市；规划设计引言计算机技术和网络技术的大规模使用使得城市建设和人们生活中的信息密度不断提升，推动了大数据时代的到来。当前的技术背景之下，数据和信息成为推动各行各业发展的重要动力，充足的数据优化了城市规划和生产发展过程，极大的优化了建设质量。在未来的发展过程中，大数据技术应当成为推动国家建设的有效动力，实现现代社会的信息化发展。 1大数据时代的概述大数据是指当前社会发展中由于网络技术和信息技术的普及造成的信息喷发现象，海量的数据和信息使得信息处理工作成为当前社会发展中的重要行业。在现代社会的发展过程中，通过对大量数据样本的分析，建设人员可以了解人民的需求以及市场的变化，极大的提升了信息获取和调查工作的进行质量，改变了传统调查工作进行中的不足，推动了现代社会的信息化发展。大数据时代背景之下，许多行业都开始将借助这一技术实现的信息分析作为指导行业发展的重要依据，大数据技术的使用使得人们生活和发展中对信息的需求得到了满足，有助于发展中策略的制定。当前的城市发展建设中也会使用大数据技术来对建设需求进行分析，有助于提升城市建设质量，优化城市的功能，给城市建设带来了新的思路。 2大数据时代之下的城市规划特征在大数据时代之下，城市的规划设计应当满足现代国家发展的信息化需求，借助大数据时代之下的信息分析作为指导城市规划的参考，从而提升城市规划建设质量，满足现代城市发展的需求。下图为大数据时代之下的城市规划特点。 2.1传统城市规划向大数据时代发展在城市的规划中，传统的规划设计步骤包括问卷调查、需求统计以及优化设计。传统的信息以及需求调查手段往往借助人力完成，调查过程以及数据分析过程进行效率低。借助人力完成的数据分析工作也难以高效全面的反映城市居民的建设需求。在大数据时代背景之下，城市规划建设部门可以借助网络和计算机来完成对需求的统计，进而优化规划设计方案，提升规划效率，降低建设支出成本。 2.2城市规划满足时代发展需求传统城市规划设计中的人力设计规划不利于城市建设的高效进行。在未来的发展中，城市规划人员应当使用现代化的信息技术和网络手段，优化对调查数据的分析使用过程，发现城市规划设计中存在的问题，优化规划设计效率和城市建设质量，保证现代规划设计工作满足时代的发展需求。 2.3城市规划工作效率的提升传统城市规划设计方式较为单一，在规划设计中难以根据实际情况来选择合适的规划方案，有时会降低城市建设质量，针对当前大数据时代之下城市规划工作的进行优化，技术人员应当选择合理的信息技术手段来调整规划设计计划，智能化的调整设计极大的提升了现代城市建设的灵活性和高效性，工作人员在设计中可以借助信息程序来优化城市管理，极大的优化了工作效率。 3大数据时代下城市规划路径 3.1借助智能化的协同体系完成规划设计城市规划设计工作的进行内容包括城市建设设计、土地资源的利用以及城市经济建设，这些管理内容直接影响城市规划建设质量。在实际的规划设计中，设计人员应当根据城市居民以及产业发展的需求来进行灵活的设计，这给传统的人工调查设计工作带来了较大的困难。不同行业之间的结合、行业需求的调查、人民生活的需求，上述内容都应当作为城市规划的基础参考内容，给设计建设中的资源分配以及行业发展带来了较大的影响。大数据时代之下，城市的建设设计人员可以借助信息技术和计算机技术来对不同行业以及不同的发展需

16种常用的大数据分析报告方法汇总情况

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；

C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。