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大数据培训资讯:大数据在城市规划中的技术可行性分析

大数据是近几年最热的话题之一,但专注大数据培训的科多大数据发现其在城市规划领域的应用研究较少。是不是因为大数据技术在城市规划领域不具有可行性,所以迟迟没有研究呢?

大数据是近几年最热的话题之一,但专注大数据培训科多大数据发现其在城市规划领域的应用研究较少。是不是因为大数据技术在城市规划领域不具有可行性,所以迟迟没有研究呢?当然不是,今天就给大家分析分析大数据在城市规划中的技术可行性。


1.应用实践

技术成熟度曲线,是指新技术、新概念在媒体上曝光度随时间的变化曲线,其创造者加特纳咨询公司自1995年起每年发布这一曲线。虽然根据规律大部分技术或概念都会在一段时间后进入沉寂期,但大数据并非仅仅是一个过热的话题,已有很多跟大数据有关的应用实践。最显著的实践发生在互联网领域。在其他领域同样也已经有了较为成功的实践。大数据应用具备普适性,且已经有着较为理想的技术支撑。

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2.规划大数据获取可行性

在现阶段,获取可行性最高也最丰富的可利用数据仍然来自城市规划自身,而互联网数据可作为规划大数据的补充。即使是现在已有的规划大数据,也已经涵盖了几乎所有数据类型,要想使其可用于规划分析还需经历一个转换过程——这即是数据挖掘。数据挖掘亦称“知识发现”,是近十几年来计算机领域的一大热点,是识别数据中的新模式及数据所反映的事物内在规律的过程,通过对已有数据的二次加工来提取其中有价值的部分。数据挖掘目前采用主要手段包括数理统计、机器学习、人工智能等多个领域的理论与技术,其功能包括趋势与行为预测、关联分析、聚类分析等。在城市规划中,可通过数据挖掘,发现各类数据的价值,如发现城市空间特征与城市气候之间的联系,又或是城市居民特征对其出行方式的影响、城市经济变化对城市边界扩张的影响,还包括通过社交网络数据分析来进行规划决策的公众行为预测等。

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3.相关技术介绍与分析

2003年与2004年两年,谷歌先后发文阐述了自身的分布式文件系统GFS以及为应对大数据系统运行的编程模式MapReduce,这带来了大量基于MapReduce原理的大数据应用开发,其中基于Hadoop开源项目的程序最为常见,也受到众多中小公司的欢迎。同时其他众多的开源项目如Hbase、Hhive、Hadoop++、Pig、Zookeeper、Sqoop等形成了围绕Hadoop的生态系统,为大数据提供了一个完整的多种选择的解决方案。综合获取可行性与开发的难易程度,开源且已有完整生态系统的Hadoop可说是最有利于城市规划大数据平台建立的工具。

对比而言,开源项目在可视化操作与易用性上都有待提高,而商业开发类项目虽然性能与易用性都较好,但只针对特定专业需求,将目光放到城市规划领域,则能看到无论是开源还是商业的大数据开发项目都还几乎没有。目前Arcgis的开发公司Esri已经提供了插件,将Hadoop引入GIS中,但其主要演示的是如何基于自身API来导入,基于大数据分析的空间可视化表现实例仍需要使用者进一步自主研究。综上所述,城市规划的大数据应用虽然前景可期,但技术上实现还需要一个较长的时期,以笔者看来规划大数据技术的发展可能有两个方向:一是城市规划的通用技术方向,即由专业的软件公司针对规划设计者的具体需求进行定制开发,规划设计师们需要进一步掌握新的技术工具;二是提供大数据分析定制服务方向,即由规划设计者提供数据分析目标与数据源,由专业的数据分析师来完成分析,或直接由专业的数据服务公司提供有关的数据服务,如现在已经专业化的效果图公司一般提供规划设计辅助。前者的实现依托于大数据的整体技术发展,只有大数据具备足够的成功应用实例与实现技术时,定制才能顺利进行;后者则依托于大数据分析的行业进展。

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对于城市规划而言,想要尽快融入即将到来的大数据时代,有以下几个方面值得考虑:首先是大数据相关知识的传播,其次是与其他领域大数据研究者的合作,再次是数据库的建立。为了让大数据能在城市规划领域落地生根,需要大家的共同努力。专注大数据培训的科多大数据就可以给你提供零距离接触大数据的机会哦。
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