市规划如何通过大数据了解交通情况,基础设施等
大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据分析通俗的讲就是将海量混杂的数据,通过利用各类手段统一协调成一个有机整体,然后以不同的可视化分析工具直观呈现给用户,让其通俗易懂的发现数据中的一些关键因素点。以保障相关人员提升工作效率及分析数据核心指标,并且为企业带来收益价值点。
价值体现
大数据可以实现的应用可以概括为两个方向:一个是精准化定制;第二个是预测。 精准化定制定制可根据不同业务需求进行设计开发,通过数据去解决一些行业应用难点,例如:智慧城市、可视化大屏、警务大数据、金融大数据等,更多居于toB领域。
城市的复杂系统特性决定了城市规划是随城市发展与运行状况长期调整,不断修订,持续改进和完善的复杂的连续决策过程。城市规划数据现状中国城市规划的主要问题是数据源受限问题,城市规划工作的数据基础高度依赖官方的测绘数据、统计资料以及政府主管部门的官方数据。但是,这些数据获取难度较大,大规模测绘及统计耗时且数据实时性较差。
相比之下,大数据运营商通过遍布全国的基站,可获取全国各个区域数以亿计的手机用户的位置数据及时间数据,通过将居民的时间数据及位置数据进行关联分析,可获取全国各个区域、各个时间段居民的城市行为信息,包括居民的居住地点、工作地点、生活购物地点数据,通过运营商大数据可以解决居民样本数据源匮乏的问题,并推动更加精准及高效的城市规划工作。
那么城市规划有哪些数据标准以及如何采集这些数据呢:
建筑密度(建筑基底面积/地块面积);
交通出入口方位;
停车泊位及其他需要配置的公共设施。
人口容量(人/公顷);
建筑形式、体量、风格要求;
周边教育,住宅及商务情况
下面我就进行数据采集展示分析(数据来源:http://www.data-dance.com
人口数量及分布数据:
人口热力图
居民住宅、写字楼及学校数据
居民住宅分布
写字楼分布
学校分布
宏观来看,这三个类别居民住宅分布最密集,第二是写字楼分布,第三是学校分布,另外我们还可以把人口热力图和小区住宅分布重叠起来看。.
人口热力图+住宅数据
周边业态:
商场购物中心分布图
餐饮业态分布图
生活业态分布图
通过上边几张图可以看到周边的各种业态数量及分布情况。
交通便利的程度:
交通分布图
通过上图看出这个区域的交通比较发达。
有了这些数据,在基地和城市研究过程中可以做很多有趣的数据研究。
从宏观来说,在城市群领域,可以计算城市群中次级城市距离中心城市的实际可达性,以判断城市联系度。
从中观微观来说,可以判断你居住的小区周围是否有足够的医疗、学校、商业等城市设施,评价一个城市的小区水平,及时查漏补缺。
系统的数据还提供周边常驻客户画像、民用住宅及房价、周边餐饮业态、周边医疗相关业态、周边教育培训相关业态、周边宠物相关业态、周边景区业态、周边交通相关业态、周边公司分布业态、周边商务住宿业态、周边生活服务业态、周边体育休闲业态、周边政府机构业态、周边公共设施业态,部分消费类提供有人均消费和评分等信息,小编就不逐一放图说明了,有兴趣您可以自己去看下。