⑴ 谈谈国家针对大数据发展规划是怎样的

实施国家大数据战略部署和顶层设计,需要我们做到“四个结合”:把政府数据开放和市场基于数据的创新结合起来。政府拥有80%的数据资源,如果不开放,大数据战略就会成为无源之水,市场主体如果不积极利用数据资源进行商业创新,数据开放的价值就无从释放;把大数据与国家治理创新结合起来。国务院的部署明确提出,“将大数据作为提升政府治理能力的重要手段”“提高社会治理的精准性和有效性”,用大数据“助力简政放权,支持从事前审批向事中事后监管转变”。

具体如下:

1、此外,我国作为世界制造业第一大国,需要高度关注一个现实——大数据重新定义了制造业创新升级的目标和路径。无论是德国提出的工业4.0战略,还是美国通用公司提出的工业互联网理念,本质正是先进制造业和大数据技术的统一体。大数据革命骤然改变了制造业演进的轨道,加速了传统制造体系的产品、设备、流程贬值淘汰的进程。

2、数字工厂或称智能工厂,是未来制造业转型升级的必然方向。我国面临着从“制造大国”走向“制造强国”的历史重任,在新的技术条件下如何适应变化、如何生存发展、如何参与竞争,是非常现实的挑战。

3、在政府治理方面,政府可以借助大数据实现智慧治理、数据决策、风险预警、智慧城市、智慧公安、舆情监测等。大数据将通过全息的数据呈现,使政府从“主观主义”“经验主义”的模糊治理方式,迈向“实事求是”“数据驱动”的精准治理方式。
在公共服务领域,基于大数据的智能服务系统,将会极大地提升人们的生活体验,智慧医疗、智慧教育、智慧出行、智慧物流、智慧社区、智慧家居等等,人们享受的一切公共服务将在数字空间中以新的模式重新构建。

⑵ 大数据对城市规划将有如何的影响

大数据时代为城市规划带来机遇。前瞻产业研究院专家人士指出,回城市规划研究将从相对简答单的观察转向更复杂的模型模拟。在大数据未出现之前,由于数据的缺乏、计算能力受限、数据不全面等多方面的原因导致城市规划只是简单的观察,而没有深入去探索研究。
同时,大数据时代也给城市规划来带的挑战。随着网络技术的发展,互联网已经遍布全球,但是依然存在着城市规划中数据难以获取的窘境。由于技术、体制、成本的影响,只有公司和政府才能对大数据资源进行收集、存储、和处理,因此,政府掌握了大数据的绝大部分,这对城市规划者在规划中无疑是一个非常大的挑战。

⑶ 工业控制新技术讲座怎么与大数据结合起来,怎么结合

工业控制新技术讲座可以让大数据结合。

⑷ 求《大数据时代》电子书(TXT、pdf等)

&fid=1402318300 你要的是这个吗? 不过老实说,这本书有名是因为时间早,内容上说其实还是比较空的。

⑸ 大数据对城市规划将有怎样的影响

个人判断不是规划换一批人来做,而是行业会细分。一部分人倾向于通过数据分析,判断问题症结,解决建成区问题,优化格局;另一批人更偏向于设计,提供不同的解决方案。

其实判断大数据对城市规划未来的影响,看看当下大数据在城市规划领域的处境多少能够明白些。在现在的城市规划中大数据在研究中是热门事物,但在实际项目中却不是。在城市规划实务中,大数据分析一般作为专题研究附在如总体规划等较高层面的发定规划之中。除上海、北京等一线城市及二线主要城市,少有城市有专门的大数据研究专题,个人接触到的也仅上海2040的上轮总规评估与武汉市总体规划的评估有涉及相应技术,其他项目基本无涉及,仅按需要自己使用。究其原因如下,想到哪些写哪些,排名无先后顺序:
1、难立项。难立项主要体现在两个方面,其一是因为城市规划属于法定流程,明文规定相应程序所需要的内容,由于大数据技术方法多样,多针对特异性的具体问题研究,这给大数据研究应用法定化带来极大难点。怎么给一个或多个合适的名头立项、立法定流程,如何定价,都是大难题,而这也是现在以专题形式依附总体规划的主要原因之一。其二是主管部门分散,城市规划业务主要针对住建、城建、规土口,但大数据(算上智慧城市建设吧)很多时候是工信部主导,跨部门操作也是一个问题。
2、高成本、低收益(这里仅指项目收益,不谈社会收益)。目前,大数据在城市领域多立于学术研究领域,可以说很多时候是研究兴趣使然下的自发行为。一项技术如果难以以模式化的方式应用,就很难降低成本,那么就很难在市场上大范围推广,在城市规划领域正是如此。对于一般的项目,比如一个1平方公里的旧城更新的控规项目,应用大数据分析需要几个模块?解决哪些问题?需要投入哪些成本?又能够带来哪些收益呢?有没有替代方案,替代方案又会有多大差距,不用大数据分析,仅用常规数据做数据分析能否得到相近的成果?会不会增加项目的时长?思考完这些问题,再算笔账就会发现,当下在大量控规、城市设计等项目中,运用大数据分析很可能是不划算的。
3、没有数据的时候怎么办?虽然城市规划进入了存量规划时代,但即使是存量规划过程中也有大量新建的过程,部分地块必然是要采用推平重建的方式(或者说是重要手段之一),大数据可以给出方案的限制,可以比选方案,但方案从无到有怎么产生?
(想到再补充)
如果上述问题得以解决,那么大数据一定能够改变这个行业,不过这需要时间。有可能因为数据安全、隐私等问题,最终大数据分析的业务完全由规划局或是其他政府部门完成也说不定,我相信那时,城市的大数据运营中心应该已经建成了。也可能有专门的运营公司运营,并完成相应的分析报告,这些报告最终成为规划的基础材料。可能今后大数据分析会成为单独立项的东西,支持的也不仅仅是城市规划,而是城市的全部过程。

⑹ 个推的大数据技术在城市规划领域有哪些应用

个推基于自身的数据积累,积极探索人口与空间大数据研究。在城市规划领域,回个推人口与空答间规划数据服务通过挖掘时间、空间、人三大元素的内在联系,有效勾勒出立体的城市画像,助力有关部门深度了解城市人口变化、人口居住情况、人口出行行为特征和城市交通运行特征等数据,让城市综合规划更加高效智能。

⑺ 谁有徐子沛的《大数据》,pdf txt都可以,急用!!!

不会又是老师要求写读后感吧

⑻ 大数据技术与应用是什么,具体是做什么的,就业前景如何

大数据技术与应用主要围绕智慧城市、城市交通、医疗、金融、城市规划等各领域中大数据技术的应用,系统总结了数据科学、大数据技术及其在城市建设各领域中应用的科研技术成果和项目实施经验。
在面向经济建设和社会发展重大需求,开展科技成果转化和产学研结合工作的基础上,选择大数据技术应用的重点领域,围绕城市交通、医疗、金融、城市规划等各领域中大数据技术的应用。包含以下几个方面:《汇计划在行动》、《大数据测评》、《数据密集型计算和模型》、《智慧城市大数据》、《城市发展的数据逻辑》、《金融大数据》、《城市交通大数据》、《医疗大数据》

⑼ 大数据学习入门规划

大数据方向的工作目前分为三个主要方向:
01.大数据工程师
02.数据分析师
03.大数据科学家
04.其他(数据挖掘本质算是机器学习,不过和数据相关,也可以理解为大数据的一个方向吧)
一、大数据工程师的技能要求
二、大数据学习路径
三、学习资源推荐(书籍、博客、网站)
一、大数据工程师的技能要求总结如下:
必须技能10条:01.Java高级编程(虚拟机、并发)02.Linux 基本操作03.Hadoop(此处指HDFS+MapRece+Yarn )04.HBase(JavaAPI操作+Phoenix )05.Hive06.Kafka 、07.Storm08.Scala09.Python10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming )进阶技能6条:11.机器学习算法以及mahout库加MLlib12.R语言13.Lambda 架构14.Kappa架构15.Kylin16.Aluxio
二、学习路径
第一阶段:
01.Linux学习(跟鸟哥学就ok了)
02.Java 高级学习(《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》
第二阶段:
03.Hadoop (董西成的书)04.HBase(《HBase权威指南》)05.Hive(《Hive开发指南》)06.Scala(《快学Scala》)07.Spark (《Spark 快速大数据分析》)08.Python (跟着廖雪峰的博客学习就ok了)
第三阶段:对应技能需求,到网上多搜集一些资料就ok了,我把最重要的事情(要学什么告诉你了),剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了当然如果你觉得自己看书效率太慢,你可以网上搜集一些课程,跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定,如果看书效率不高就上网课,相反的话就自己看书。
三,学习资源推荐:01.Apache 官网02.Stackoverflow04.github03.Cloudra官网04.Databrick官网05.过往的记忆(技术博客)06.CSDN,51CTO 07.至于书籍当当、京东一搜会有很多,其实内容都差不多
那么如何从零开始规划大数据学习之路!
大数据的领域非常广泛,往往使想要开始学习大数据及相关技术的人望而生畏。大数据技术的种类众多,这同样使得初学者难以选择从何处下手。本文将为你开始学习大数据的征程以及在大数据产业领域找到工作指明道路,提供帮助。

⑽ 大数据对智慧城市建设有何作用

在大数据时代,智慧城市具有明显的数据特征。一方面,智慧城市建设离不开新一代信息技术的支撑,在技术应用过程中必然会产生海量的数据;另一方面,智慧城市建设需要发挥这些数据的作用,从提高政府治理水平,到发展智慧医疗、智慧教育、智慧交通等,都离不开对于城市各种数据的采集、整理、分析和应用。这些决策的依据和资源的调拨都是在大数据的分析中不断走向“智慧化”的,所以说大数据是智慧城市离不开的资源,也可以说是智慧城市的智慧引擎。

大数据在城市规划方面提供了强大的数据分析和决策支持,能够强化科学的城市管理和前瞻性。在交通管理方面,大数据通过对交通信息的实时挖掘,能够有效缓解交通问题,在突发状况时能够快速响应做出决策。通过对数据的挖掘,能够预测一段时间的消费热点,提前布局能够将一些风险抹除在无形之中。

城市大数据是智慧城市的宝贵资产。对于城市治理者来说,长期以来已经形成了各类城市大数据,包括人口大数据库、法人大数据库、地理信息大数据库、经济大数据库等,这些数据库的共享、融合和充分挖掘是智慧城市建设的重要的信息基础设施,不仅可以大幅提高政府电子政务水平、促进政务公开透明,而且可以借助大数据提高交通通行效率、环保检测监督水平、社会治安保障能力等。

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