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    智慧城市精細(xì)化治理大數(shù)據(jù)可視化分析及信息挖掘

    2021-11-10 09:17:16尹學(xué)海
    科學(xué)與生活 2021年17期
    關(guān)鍵詞:智慧城市

    尹學(xué)海

    摘要:在信息網(wǎng)絡(luò)時代背景下,城市化建設(shè)及發(fā)展應(yīng)用到各種信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù),實現(xiàn)智慧城市新模式,并完善了相應(yīng)的網(wǎng)格化智慧管理體系,能夠?qū)崿F(xiàn)對城市全區(qū)綜合巡查、城管、查違、消防等數(shù)據(jù)采集,進而提高智慧城市建設(shè)水平。大數(shù)據(jù)可視化及信息挖掘?qū)崿F(xiàn)智慧城市精細(xì)化治理的關(guān)鍵,理應(yīng)得到重視及關(guān)注。

    關(guān)鍵詞:智慧城市;精細(xì)化治理;大數(shù)據(jù)可視化;信息挖掘

    世界很多國家都加快了智慧城市建設(shè),并實現(xiàn)了精細(xì)化治理,提高了城市建設(shè)水平,諸如我國智慧上海、智慧雙流;新加坡“智慧國計劃”、韓國“U- City 計劃”等都是重要的智慧城市建設(shè)項目。大數(shù)據(jù)可視化分析及信息挖掘能夠解決城市運行問題,從而提高城市運行水平及城市品質(zhì),并完善城市功能。對此,本文根據(jù)相關(guān)文獻對智慧城市精細(xì)化治理大數(shù)據(jù)可視化分析及信息挖掘進行了詳細(xì)分析。

    1智慧城市大數(shù)據(jù)可視化關(guān)鍵技術(shù)

    ①數(shù)據(jù)集成處理技術(shù):處理流程:數(shù)據(jù)清理→數(shù)據(jù)集成→數(shù)據(jù)變換→數(shù)據(jù)歸約等,數(shù)據(jù)類型:網(wǎng)絡(luò)日志、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)(圖像、視頻等)。②數(shù)據(jù)存儲管理技術(shù):鍵值數(shù)據(jù)庫、列存數(shù)據(jù)庫、圖存數(shù)據(jù)庫、文檔型數(shù)據(jù)庫。③數(shù)據(jù)分析、挖掘技術(shù):包括多維聯(lián)動分析(時間分布、空間分布及事件等級)、算法及模型嵌入(指標(biāo)分析模型、仿真模型和預(yù)測模型)、數(shù)據(jù)挖掘(分類、聚類、關(guān)聯(lián)和預(yù)測)[1]。④數(shù)據(jù)呈現(xiàn)技術(shù):地理信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計圖表、三維建模、時空態(tài)勢展示等。⑤人機交互技術(shù):數(shù)據(jù)可視化軟件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)交互顯示及控制設(shè)備等。

    2智慧城市精細(xì)化治理情況

    以寶安區(qū)為例,寶安區(qū)信息中心于2017年開展了智慧寶安“三個一”綜合集成平臺一期項目建設(shè),該市區(qū)的智慧城市精細(xì)化治理平臺“寶安區(qū)網(wǎng)格化智慧管理平臺”、“智慧寶安管控指揮移動終端(管控通)”。精細(xì)化治理情況如下:

    2.1構(gòu)建了智慧寶安網(wǎng)格化智慧管理體系

    能夠?qū)崿F(xiàn)對寶安區(qū)124個核心社區(qū)的網(wǎng)絡(luò)管理,并對500套出租屋的劃分工作量、難易程度、街區(qū)走向等進行合理化規(guī)劃,全區(qū)劃分為4833個基礎(chǔ)網(wǎng)格,然后在該基礎(chǔ)上建成網(wǎng)格化智慧管理體系,能夠?qū)ρ膊?、城管、查違 、消防等進行精細(xì)化管理[1-2]。

    2.2具有專業(yè)的數(shù)據(jù)落圖落格

    調(diào)查發(fā)現(xiàn),寶安區(qū)警格、消防網(wǎng)格、安監(jiān)網(wǎng)格、交通網(wǎng)格、查違網(wǎng)格都為124個,與基礎(chǔ)網(wǎng)格對應(yīng),實現(xiàn)專業(yè)化及24h小時的城市巡查、整治,城市整治隊伍只需要下載對應(yīng)的移動終端就能夠?qū)崿F(xiàn)對城市的精細(xì)化治理。

    2.3網(wǎng)格化數(shù)據(jù)采集體系已經(jīng)得到完善

    寶安區(qū)進行智慧城市精細(xì)化治理時應(yīng)用到了各種數(shù)據(jù)信息采集技術(shù),實現(xiàn)對各種數(shù)據(jù)信息的采集,包括綜合巡查、城管、查違和消防等。此外,在大數(shù)據(jù)可視化及信息挖掘技術(shù)的支持下還能夠?qū)崿F(xiàn)對安全生產(chǎn)、公安、規(guī)土事件、環(huán)保水務(wù)、人力資源、電動車違規(guī)充電、煙花爆竹等的數(shù)據(jù)信息采集。

    3大數(shù)據(jù)可視化分析及信息挖掘措施及方法

    在進行可視化分析及信息挖掘之前必須結(jié)合實際選擇合適的工具。寶安區(qū)選用Tableau桌面系統(tǒng)商業(yè)智能工具軟件進行智慧城市精細(xì)化治理大數(shù)據(jù)可視化分析,以強化數(shù)據(jù)圖表制作能力,實現(xiàn)圖標(biāo)可視化,同時還能夠利用Tableau的自定義代碼編寫功能配置控制臺,實現(xiàn)對信息的監(jiān)測及分析[2]。Tableau控制臺具有很強的靈活性、動態(tài)性特點,故能夠挖掘各種信息,包括城市的視圖、布局、建筑風(fēng)格等,為城市治理及發(fā)展決策提供數(shù)據(jù)信息依據(jù)。

    具體的大數(shù)據(jù)可視化分析及信息挖掘方法如下:

    3.1大數(shù)據(jù)多維度分析

    多維度分析的原理在于深入分析大量歷史事件,并從多個角度、維度觀察數(shù)據(jù),最后找出數(shù)據(jù)規(guī)律,為輔助決策提供依據(jù)??蓮臅r間分布、空間分布及事件等級三個維度進行分析,具體如下:①時間分布:分析某時間維度重要事件的總發(fā)現(xiàn)量、辦結(jié)量、未辦結(jié)量、時間周期等分布情況;②空間分布:分析某空間維度重要事件總發(fā)現(xiàn)量、排名、占比、類型等分布情況;③事件等級:分析各等級事件的類型、占比 、危險程度等分布情況[2-3]。

    例如,2017年寶安區(qū) 十大重點事件之安全通道堵塞事件,安全通道堵塞事件約74700宗,辦結(jié)量為73500宗,未辦結(jié)量為1200宗,辦結(jié)率為98.39%,該數(shù)據(jù)結(jié)果能夠反映事件的時間分布及空間分布情況,符合大數(shù)據(jù)可視化分析標(biāo)準(zhǔn)。

    3.2重要事件預(yù)警分析

    重要事件的預(yù)警直接關(guān)系到智慧城市運行安全及有效性,更對智慧城市精細(xì)化管理產(chǎn)生不可代替的影響作用。很多城市重要事件都屬于現(xiàn)代城市“突發(fā)性”問題,會使相關(guān)部門顧此失彼、應(yīng)接不暇,而預(yù)警預(yù)測重要事件則能夠有效降低相關(guān)部門城市問題解決難度,減少城市問題給智慧城市建設(shè)及發(fā)展造成不利影響[3]。重要事件預(yù)警分析的關(guān)鍵在于:先根據(jù)事件歷史數(shù)據(jù)界定事件預(yù)警、預(yù)研及預(yù)判閾值,然后進行預(yù)警分析,分析的內(nèi)容包括事件隱患嚴(yán)重情 況、可能造成影響程度等。

    3.3事件數(shù)據(jù)分析結(jié)果多平臺可視化展示

    本文運用Tableau server展示和發(fā)布數(shù)據(jù)分析結(jié)果,可通過Web 瀏覽器實現(xiàn)共享,寶安區(qū)管控指揮中心的綜合中控平臺、中控管理APP端及PC端都設(shè)置有專門的 Web端,可直接分享數(shù)據(jù)分析結(jié)果,并展示數(shù)據(jù)分析圖表,為管理決策層提供可靠依據(jù),從而掌握城市運行狀態(tài),促進智慧城市建設(shè)及發(fā)展[4]。事件數(shù)據(jù)分析結(jié)果可視化展示還能夠幫助相關(guān)部門快速了解城市運行問題,并挖掘相關(guān)數(shù)據(jù)信息,最后制定有效的問題解決方法,讓城市一直保持的正常運行的狀態(tài)。

    結(jié)語

    精細(xì)化治理已經(jīng)成為完善智慧城市運行體系及管理體系的核心要素,很多地區(qū)在建設(shè)智慧城市時都會配套相應(yīng)的精細(xì)化治理體系、機制及制度。大數(shù)據(jù)可視化及信息挖掘是構(gòu)建精細(xì)化治理體系的重要技術(shù)手段及方法,能夠?qū)崿F(xiàn)對綜合巡查、城管事件、查違事件、消防事件等數(shù)據(jù)信息的可視化分析及挖掘,彌補憑經(jīng)驗、直覺“模糊管理”城市的不足,并有效解決各種城市運行問題,提高城市治理精細(xì)化水平、數(shù)據(jù)化水平,加快智慧城市建設(shè)及發(fā)展步伐。

    參考文獻

    [1]曾鵬,劉佳.智慧城市精細(xì)化治理大數(shù)據(jù)可視化分析及信息挖掘[J].軟件導(dǎo)刊,2018,17(8):190-193.

    [2]趙躍.智慧城市時空大數(shù)據(jù)云平臺建設(shè)探討[J].測繪與空間地理信息,2021,44(1):93-95.

    [3]周芳檢."數(shù)據(jù)-智慧"決策模型:大數(shù)據(jù)賦能的城市公共危機決策創(chuàng)新[J].圖書與情報,2021(1):108-115.

    [4]李振新.基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的公共服務(wù)平臺助力智慧城市建設(shè)項目[J].中國新通信,2021,23(7):86-90.

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