以大数据评价为核心的智慧教学空间建设-上书房信息咨询

以大数据评价为核心的智慧教学空间建设通过对教室环境的处理创造一个富有创意的教学空间。在这样的教室里以学生为中心，以问题为导向，以小组为单位，以讨论式学习为手段，培养学生主动学习的兴趣和自我学习、终身学习的能力，并在此过程中培养批判式思维、逻辑思辨能力、团结协作精神和沟通能力。相信这个场景是大学所希冀的。

2016年，中国药科大学就建成了多间这样的智慧教室。

智教云

智慧教室首先离不开“智教云”。“智教云”由4个闭环组成。1.青年教师发展系统。以信息化手段对他们进行“传帮带”。有反思模块、(新老教师的)结对模块、成长轨迹三个子系统组成。学习过程评价是教学效果一个重要的指标，它含课堂交互、spoc学习、实验过程记录、习题库三个子系统，是一种全方位、全尺度、随时随地进行学习过程评价的方式。.2培养计划课程系统。包括资源池、知识网、知识点/能力点模块、学习路径等部分。微课资源生成系统，有随堂微课生成策略、建议编辑模块、资源上传下载发布三部分，可供学生随时在手机上浏览。3.是常态化课堂采集系统。有这样几部分：学生摄像头及全向声音采集、教室摄像头及指向声音采集、课堂信号硬件采集、标准第三方设备输入。课堂教学评价系统含有教学科研、评价量表管理、多目标量定义、第三方评价、第三方跟踪服务。4.课堂教学观察系统，含有观察指标管理、观察点记录/统计、移动课模块。名师工作室模块里包括说课、教学示范、教学理念、协作组子系统。

简言之，智教云建立在三个方面：指标体系、视频服务、大数据挖掘。它为教学改革提供了有力的支撑。

智慧教学的理念

智慧教学空间的核心理念有四点：

移动化。实现以学习者个人为中心，这是未来智慧教学的一个重要方向。

社交化。校园就是为师生提供一个交流、融合、互动的平台，都是学习互动的主人，因

此必须实现社交化。

游戏化。它体现了寓教于乐的追求，培养学生的学习兴趣。

生态化。教学活动是一个“链”，从头到尾采购、制作，到最后的评价及其反馈，是一个完整的生态圈，不能单方面追求个别点的突破。

核心目标

以建设“四大闭环”为核心目标：一是课堂教学全景式评价体系，二是教师职业协同式发展体系，三是学生学习过程性评价体系，四是校本资源分布式汇聚体系。

课堂教学全景式评价体系，有三方面的内容：突破课堂教学评价的时空局限，体现常态化知识水平;实施“单盲”评价，避免打扰正常课堂教学秩序;坚持数据思维，实现精细化的课堂教学评价。

教室职业协同式发展体系，用以引领青年教师成长，提高执教能力，推动在线教研，促进教学规范化。

学生学习过程性评价体系。学生学习过程性评价是教学质量管理的关键环节，通过融合在课前预习、课堂交互、课堂评价多维量表、自主学习、实验项目等教学全过程中的数据采集、记录、统计、分析，为学生的学习提供第一手的诊断依据。

校本资源分布式汇聚体系，用以记录名师教学影像，避免校本资源流失;自动生成微课资源，为师生提供便捷的资源共享服务;提供现在学习平台，构建基于学习分析的个性化学习路径。

主要支撑系统

新型智慧教学空间，其主要的核心技术是：云计算、大数据和人工智能。以此为基础搭建若干系统。

互动课堂系统。主要由分组讨论、双板教学和学生考勤三部分组成。学生通过二维码扫描加入不同的分组，分组讨论支持各小组自评及互评讨论主题或结果，并支持客观题型随堂

练习。双板教学支持三种模式：一块PPT、一块电子绿板，两块PPT、两块电子绿板。学生考勤，可以通过扫描二位码进行考勤记录，支持考勤补签及补签统计。

智能信息显示系统。整合电子班牌、信息发布、物联网环境采集于一体，采用B/S架构，WEB方式完成智慧教室智能信息的显示。可对内容设计、发布、管理等功能操作。可以根据教室状态自动变换显示内容，如上课时显示课程名称、主讲教师信息等;考试时显示教室号、考试科目名称、考号范围等，平时可以用来显示宣传海报、通知公告、教室环境温湿度信息等。

场景生成系统。这是一个十分重要的系统。通过它，可以实现在线巡课、课程点播、个人空间的创立、视频录制、存储管理、移动学习、在线编辑等功能。

校本教学资源系统。整合校内各类教学资源，如教材、案例、视频、图片、课件等，完成对教师教学、学生自主学习的支撑，促进资源的传播与分享，形成资源应用生态。

数据分析系统。数据分析系统主要利用大数据技术，在教学管理数据的基础上，以智慧教育大数据为核心，实现数据可视化。当数据量达到一定程度时，数据本身就会展示一种趋势，实现数据融合和分析，为教学管理提供教学各类数据与报表，提供有效的教学模型和教师发展模型，支持管理者评估与预警教师教学水平，为科学决策提供数据支持。

通用权限系统。权限管理系统是基础支撑平台，是整个系统的底层核心，包含基础数据管理、统一身份认证、API接口服务、统一消息中心和统计分析中心等模块。可规范和统一平台应用的基础数据来源，实现平台应用的自由访问，为异构系统和数据的整合接入提供强大的平台化集成能力。

云维护系统。可以实现多种途径报修、报修进度查询和提供报修数据统计。多种报修途径包括：拍照、二维码扫描和故障的文字描述。而进度查询可以查询已完成、未完成、正在进行的任务进展情况。报修数据统计则能够为管理人员提供设备更新的支撑数据。

数据共享接口。平台通过面向服务的技术架构(SOA)与第三方平台进行对接，实现对数字化校园、教务系统、一卡通系统、网络学习平台、虚拟桌面等系统的数据互通。

智能管理系统。可以实现多媒体设备集控、设备状态监测、远程控制、手机App远程控

制和系统对接。具体来说，多媒体设备集控通过各类接口，连接教室内多媒体设备，实现集中控制;设备状态监测通过RS232通讯接口，实时采集多媒体设备的状态，为设备管理提供数据支撑;远程控制管路平台通过网络可对多媒体教室设备进行远程控制开关、信号切换等智能控制;手机App远程控制，可以控制多媒体设备的开启/关闭，接听教室的IP电话;系统对接可以通过和学校一卡通系统及教务系统对接，实现按指定的课表开启多媒体设备。

教学服务中心

教学服务中心建设是对校园内所有智慧教室的管理和控制中心，可实现跨区域、跨校区的多级全方位管理应用。可以在显示系统上显示任意教室的教学情况以及教师课件的图像，同时管理人员通过相关平台软件对各个智慧教室的教学设备进行远程统一管理和对教学资源的统一分配。

新型智慧教学空间的作用

重构教学环境，提供智能化的管理和人性化的应用。对一线教师来说，他们需要的是舒适的教学环境体验，并只关注于自己的教学，而不是技术细节。

突破时空局限，常态化地进行课堂教学评价。通过常态化的评价和督导，帮助所有一线教师达到合格水平，通过丰富的名师教学示范和经验交流，通过大数据挖掘相同学科优秀教师的有效教学模型，促进教师向更高层次进阶提高。

提高青年教室成长效率，缩短教学调整期。以课堂教学跟踪观察和评价为主要方法，来提高青年教师教学合格率和成才率。预期一名合格教师的培养可以从5年缩短到3年，大大缩短青年教师的试错期和调整期。

以自评为核心，坚持学校提升教学质量的主体性。通过学校自身对于评价指标的对照，可以指导学校教学工作方向，以平台凝聚教学亮点。同时，通过学校听评课工作的持续开展，为平台提供有效支撑，从每节课的小数据，汇聚成教学评价的大数据，成为促进教师课堂教学长久的内源性动力。

自动化资源生成，加快特色校本资源建设和应用。现在搞得较好的是微课资源生成。微课资源生成系统只要是建立在常态化教学过程采集系统的基础上，对采集的教学资源按照知

识点或时间进行智能化编辑，改变系统支持微课生成的策略设定，支持基于时间或教学内容的主动编辑，并对课程资源自动上传和分类。

移民行业市场调查分析-上书房信息咨询

移民行业市场调查分析 世界富豪迁移规模加大，移民澳大利亚、美国、加拿大最受欢迎 据统计，2017年约有95000名百万富翁迁移，相比2015年人数增加了48%。其中，最受各国富豪欢迎的移民国家为澳大利亚、美国、加拿大、阿联酋、以色列、瑞士、新西兰、新加坡，这些国家在2017年经历了显著的财富流入。 澳大利亚是全球富人流入量最高的国家，热门城市包括悉尼，墨尔本，布里斯班，黄金海岸和珀斯；美国是第二大富翁移民的热点，热门地点包括纽约，洛杉矶，西雅图和旧金山湾区；加拿大名列第三，富人热门迁移城市为温哥华，多伦多，卡尔加里和蒙特利尔等。数据显示，2017年最受富豪欢迎的移民城市中，奥克兰、迪拜、黄金海岸、洛杉矶位列前四名。 而富人偏好澳大利亚的大多因为澳大利亚的地理位置良好，使其成为在中国、中国香港、日本、韩国、新加坡和越南开展业务的更好基地；同时政局相对稳定、经济相对稳定，社会治安与福利相对较好，非常适合老人、小孩和妇女生活。 多因素推动中国移民规模扩大，教育质量和环境污染成首要因素 据统计显示，2016年中国有超过55万人移民，高居世界首位，新的一波移民潮正在来临。相关调查显示，中国居民移居海外受多方面因素影响，其中教育质量和居住地环境污染已连续四年成为海外移民的最主要原因，2017年分别有76%和64%的移民者选择这两项。另外，53%的人希望去理想的环境生活，29%的人受医疗水平影响。 移民行业回归服务是不可逆转的大趋势 据报告指出，新一波移民客户主体正在发生质的变化，从一帮从没出过国的“土豪”变成了“高学历、高素质、高技能”的精英阶层，他们基本都有丰富的海外经历，有些甚至是留过洋的海归。随着信息愈加开放，移民服务行业中，传统的依靠信息不对称的营业模式来获取暴利已经过时了，现在的移民需求群体需要的是真正专业的服务，移民行业回归服务成为了一个不可逆转的大趋势。

2017年度专业技术人员大数据与智慧城市建设试题(答对36题)

2017年度专业技术人员大数据与智慧城市建设试题单选题：共 15题，每题 2分，合计 30分 1 标记 我们国家现在处于应用和技术双引领的地位主要是依靠人口红利优势和应用规模优势。（） 正确 错误 2 标记 （）通过了全面深化改革的决定。 十六届三中全会 十七届三中全会 十八届三中全会 3 标记 网络经济的核心理念是创新、协调、绿色、共享、开放。（）正确 错误 4 标记 IT和DT时代的最大区别，（）为我们建了好多信息系统。DT时代 IT时代 5 标记

阿里巴巴这么一家优秀的企业不能在国内上市，非得要去美国上市的原因是（） 国内的上市政策不适应 美国市场更适合阿里巴巴企业 不想在国内上市 6 标记 智慧城市思想加速了信息惠民的公共服务。 正确 错误 7 标记 大数据的四个维度是数量，多样性，速度，准确性。 对 错 8 标记 下列选项中，不属于智慧城市中广泛的业务协同建立基础是？（） 数据交换 简化流程 数据共享 互连互通网络 9 标记

下列有关我国智慧城市建设所处现状，表述错误的是？（）城市建设目标缺乏科学、全面的认识 城市在规划和建设中缺乏依据 存在盲目投资建设的情况 智慧城市建设整体尚处于成熟阶段 10 标记 智慧城市是城市信息化建设的新阶段，其目的是为了以泛在的信息服务为基础，为人们的衣食住行提供便利，提升人们的生活水平。 正确 错误 11 标记 旧州镇主要依托丰富的屯堡文化资源和良好生态环境，发挥生态和文化优势，建设绿色旅游小镇。 对 错 12 标记 云栖小镇的政策支持：创新政企合作模式，在全国首创政府企业“1+1”的政策扶持机制。 正确 错误

2017年度大众生活消费趋势洞察报告-上书房信息咨询

2017年度大众生活消费趋势洞察报告 报告显示，中国大众消费呈现出了多元化、品质化的特点。在吃喝玩美的日常生活领域，体验和个性成为大众热门搜索关键词，而在婚家孕娃学的新生活领域，专业和品质则成为广受欢迎的新方向。 2017消费关键词【品质生活】：吃——上得格调厅堂，下得深夜食堂；喝——喜新不旧；玩——极致体验；美——内外兼修、男士也爱美；婚——个性秀场；家——化繁为简；孕——精细科学；娃——全面呵护；学——学会生活。 每座城市都有自己的【城市亮点】：北京——活要文艺；上海——活要情调；深圳——活要尽兴；广州——活要休闲；西安——活要包容；成都——活要洒脱；杭州——活要出彩。 报告也洞察了【商业力量】：包含全国十大热门商圈；最受中国消费者欢迎的六大国外菜系、六大国内菜系；中国消费者最热衷的三类休闲活动；消费者连续消费行为频次最高；线上交易线下服务前五名等。 1）消费升级，小众变大众 近年来，随着消费升级进入加速阶段，消费者倾向于追求一种自我价值实现，更多关注生活的品质化，前几年看似小众的新消费市场，如今受到更多消费用户群体的欢迎。从美团点评营销研究中心发布的报告显示，中国大众消费呈现出了多元化、个性化的特点。在吃喝玩美的日常生活领域，体验和个性成为大众热门搜索关键词，而在婚家孕娃学的新生活领域，专业和品质则成为广受欢迎的新方向。 以“吃”为例，传统美食已经不能满足消费者的追求，以Brunch为代表的健康美食，在不同于传统饮食习惯的当下，成为年轻人追崇的风向标，该报告显示，“Brunch”关键词在美团点评平台的搜索量同比提升137%，而源自于日系文化的“居酒屋”在平台上的搜索量同比提升更是高达355%。此外，随着外卖业务的普及，数据显示22:00~02:00的凌晨时段，外卖整体订单量同比提升315%，“夜食族”抛弃方便面，选择更优质的食物也足以证明，“上得格调厅堂，下得深夜食堂”成为美食消费的大势所趋。

数据科学市场调查分析报告-上书房信息咨询

数据科学市场调查分析报告 数据科学、大数据和物联网正在以令人炫目的速度发展和演进，而商业界正以缓慢的速度将更多来自不同渠道的数据整合起来，并能从中洞察更多信息。本文是AndrewDipper对数据科学行业2017年的展望，并列举了四大重要趋势。 大数据技术的崛起 在过去一年，我们已经见证了大数据技术惊人的成长，但随着大数据技术在企业界中被广泛接受，下一年留给大数据技术的预算会快速增加。大多数企业已经确认需要在业务的数据方向上进行改进，这转而会需要更多的数据科学家来处理企业需要检索的大量额外数据。 数据科学从业资格的变化 虽然ElonMusk认为机器学习正在“召唤恶魔”，但是它仍将继续发展。Amazon，Facebook 和Google都在最近几年加入到了人工智能的竞赛中。在2017年，越来越多的企业会招募最顶尖的机器学习数据科学家。 但同时，工作岗位的竞争也变得更加激烈。在越来越多的大学将AI列入课程要求的背景下，从2017年开始，机器学习会成为数据科学行业入门的必备条件。如果你想在竞争中取得先机，有不少的AI和机器学习的认证课程供你选择。虽然有一些课程的价格达到1万美元，不过在Coursera或者edX上也有为数不少免费或低价的培训课程。 如果你拥有很强的科技和编程能力，也能够帮助你在数据科学领域获得一席之地，尤其是R和Python语言。同时，SAS和MATLAB的经验自然也是加分项。 而且，你需要能够自如地使用关系型数据库，所以SQL也是一项非常重要的技能。在2015年一项综合了3500个Linkedin招聘广告的研究中，SQL被列为最重要的技能。另外，Hadoop，Python和Java也同样流行。 物联网和数据科学的融合 虽然存在一些关键的不同点，但是数据科学和物联网经常被视为一个硬币的两面。数据科学家会更多地需要从设备中读取实时数据，进行复杂的分析或以此作出决策。在这样的背

深圳品牌调查研究的研究模型-上书房信息咨询

深圳品牌调查研究的研究模型 一、什么是品牌研究 品牌研究是指专业的市场调研公司与研究机构采用科学的市场指标评价和价值观评价方法，洞察消费者对品牌的全面体验、感受与评价。 二、品牌研究的内容 品牌研究与分析是指专业的市场调研公司与研究机构，采用科学的市场指标评价和价值观评价方法，洞察消费者对品牌的全面体验、感受与评价。以了解品牌的健康状况与客户态度的变化，发现市场发展的趋势，帮助企业在营销管理中科学决策。 由于品牌作为企业、地域或者产品的标志，远远不只是一个名字，一个符号，它内涵着消费者对品牌的全面感受和评价，包括品牌认知，品牌个性，品牌定位、品牌利益以及品牌与消费者之间的情感沟通等等，品牌研究已成为市场研究领域最复杂的范畴之一。特别是在当今市场产品严重同质化的环境中，市场研究机构和企业都逐渐意识到品牌研究的重要性，品牌研究应运而生。其作用目的是为品牌把脉，帮助客户了解自身品牌形象、了解竞争对手品牌定位、消费者及团体用户的品牌利益点，从而确定或重新确定品牌形象及价值，为产品或服务提供持续发展的动力。 以了解品牌的健康状况与客户态度的变化，发现市场发展的趋势，帮助企业在营销管理中科学决策。由于品牌作为企业、地域或者产品的标志，远远不只是一个名字，一个符号，它内涵着消费者对品牌的全面感受和评价，包括品牌认知，品牌个性，品牌定位、品牌利益以及品牌与消费者之间的情感沟通等等，品牌研究已成为市场研究领域最复杂的范畴之一。 特别是在当今市场产品严重同质化的环境中，市场研究机构和企业都逐渐意识到品牌研究的重要性，品牌研究应运而生。其作用目的是为品牌把脉，帮助客户了解自身品牌形象、了解竞争对手品牌定位、消费者及团体用户的品牌利益点，从而确定或重新确定品牌形象及价值，为产品或服务提供持续发展的动力。 影响消费者对品牌购买因素影响消费者对品牌购买因素不同的产品，利益驱动力是不同的。

2016中国地方政府效率研究报告-上书房信息咨询

2016中国地方政府效率研究报告 《报告》联系“政务公开”主题测度分析2016我国地方政府效率。除了测度我国31个省级政府效率外，本报告大幅增加了地方政府效率测度样本，将全国所有292个设区地级市政府纳入政府效率测度范围。推出了2016中国地方政府效率排行榜，测度结果表明，2016省级政府效率评估中，广东省、北京市、湖北省、浙江省、江苏省、福建省分别位居前六强；按照排名由高到低，省级政府效率大致呈现出“东部—中部—东北部—西部”阶梯形分布趋势。 《报告》在地级政府满意度问卷调查的基础上，运用开发的包括4个一级指标、37个二级指标在内的政府效率测度指数，首次测度了292个地级市政府效率，发布了地级市政府效率前100强，其中深圳、抚顺、山南、广州、苏州、珠海位居我国地级市政府效率前六强。 来自人民日报、光明日报、经济日报、中国教育报、中国教育报、联合早报、中华工商时报、中国经济时报、北京青年报、经济日报、人民网、网易财经、中国行政管理杂志社、中国企业管理研究会、中国社会科学院、国务院研究室、商务部研究院、华侨大学、河南商业经济学会、北京邮电大学、法国国家电信学院、北京师范大学、江西师范大学等30余家高校及学术机构的领导、专家学者、媒体代表60余人出席了会议。 会议由北京师范大学政府管理研究院院长、《中国地方政府效率研究》课题组负责人唐任伍教授主持，课题组主要成员、江西师范大学管理决策评价研究中心常务副主任、北京师范大学政府管理研究院研究员唐天伟教授汇报了《报告》5个特色及亮点。 第一，首次问卷居民对地方政府效率满意度，使研究成果贴近现实、更接地气。 全面考察地方政府效率水平需要人民群众参与和评价。因此，除了继续沿用指标测度法、利用客观指标数据考察地方政府效率外，2016报告创新性地应用了问卷调查方法，借力国内权威媒体《人民论坛》问卷调查中心开展网络问卷，调查社会各界群众对地方政府效率的感知和满意度，撰写了政府效率满意度调查报告，深入剖析我国地方政府效率现状及问题，为提升政府效率提供参考。 第二，进一步完善政府效率测度指标体系，提升地方政府效率指数版本，使测度结果更

浅谈马斯洛需求层次与物业服务-上书房信息咨询

浅谈马斯洛需求层次与物业服务 对物业服务行业来说，随着社会发展和人民生活水平的不断提高，随着房地产开发进入多元化需求时代，人们对高品质、多元化的物业服务需求也越来越高，物业服务行业面临着巨大的机遇和挑战。如何推进物业服务供给侧改革，抓住机遇，面对挑战，是现在物业服务企业所面临的问题。 物业服务企业的供给侧改革，可以概括为：用创新的方法推进物业服务企业的结构调整，包括人员组织结构和服务供给结构，提高各岗位的劳动生产率，做好基础服务的前提下，不断增加高品质、多元化的特约服务、特色服务，以适应业主多元化、品质化的服务需求，同时引入文化服务供给和业主自我管理，提高物业服务的持久性和有效性。物业服务企业供给侧改革的根本目的是提高企业服务水平和服务效率，落实好以业主为中心的发展思想。 要做好物业服务企业的供给侧改革，首先要做好的是了解服务需求。只有从需求出发，所做的创新和改革才会有活力，才是有效的，脱离了现实需求的供给是“无用功”。那怎样了解业主需求，怎么知道业主心里是怎么想的？怎样判断服务是否满足业主需求，业主是否为物业服务买单？这些是物业服务企业所面临的首要问题，这些问题的解决需要引入需求理论，下面就用“马斯洛需求层次理论”，浅谈一下如何做好物业服务企业的供给侧改革。 首先了解一下马斯洛需求层次理论。马斯洛需求层次理论是行为科学的理论之一，由美国心理学家亚伯拉罕·马斯洛在1943年在《人类激励理论》论文中所提出。他将人类需求像阶梯一样从低到高按层次分为五种，分别是：生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求。 五种需求像阶梯一样从低到高，按层次逐级递升，一般来说，某一层次的需要相对满足了，就会向高一层次发展，追求更高一层次的需要就成为驱使行为的动力。相应的，获得基本满足的需要就不再是一股激励力量。五种需求中最基础的是生理需求，比如说食物，当一个人处以饥饿的状态下，其首要需求就是吃饱饭，当其获得足够的食物后，再给予其食物时，便不能让其得到相应的满足。 五种需要可以分为两级，其中生理上的需要、安全上的需要和感情上的需要都属于低一

北京写字楼市场调查报告-上书房信息咨询

北京写字楼市场调查报告 报告显示，北京写字楼市场多个新项目集中入市，但旺盛的市场需求使得空置率的上升尚未对租金产生影响。五大核心商圈甲级（含顶级）写字楼平均租金延续高位盘整态势。北京零售物业市场有一个新增项目入市，即位于平谷的北京平谷华联购物中心，为北京零售物业中心带来约6万平方米的新增供应。在“互联网+”的带动下，各大商场购物体验更加多样化。北京优质物流仓储市场暂无新项目入市，全市平均空置率持续降低，租金保持缓慢增长的态势。 北京住宅销售市场成交量有所收缩，但成交价格呈上升态势。全市新建商品住宅（不含保障性住房）销售面积为203.5万平方米，环比下降8.9%；成交均价每平方米30,585元（约4,694美元），环比上涨8.3%，同比上涨20.24%。 北京甲级写字楼市场新项目集中入市，空置率上升、租金保持稳定 2017年，启皓中心、国航大厦二期、保利蓟门壹号、博瑞大厦二期、月坛金融中心等优质项目相继入市，为北京核心商圈甲级写字楼市场带来了约26万平方米的新增供应。大体量的新增供应加上近期e租宝由于金融纠纷问题引发的大面积退租，导致北京核心商圈空置率上升2.3个百分点，达5.2%。 值得一提的是，由于旺盛的市场需求，空置率的上升尚未对租金产生影响。北京五大核心商圈甲级（含顶级）写字楼平均租金延续高位盘整态势，按建筑面积计算的有效租金为每月每平方米人民币395.6元（约60.7美元），环比上涨0.9%，同比上涨0.3%。 从市场成交来看，内资金融企业再次成为主力军，成交量约占40%。望京-酒仙桥商圈依然备受企业租户青睐，致使此商圈空置率下降12.2个百分点，达6.9%。 “互联网+”使得购物体验越来越便利和多样化 2017年，北京零售物业市场有一个新增项目入市，即位于平谷的北京平谷华联购物中心，为北京零售物业中心带来约6万平方米的新增供应。至此，全市购物中心总存量升至约

客户满意的分析 - 上书房信息咨询

客户满意的分析 客户是否满意取决于客户将其对一个产品或服务的可感知的效果与他的期望值进行比较后所形成的感受。如果可感知效果低于期望值，客户就会“不满意”；如果可感知效果与期望值相匹配的话，客户就“满意”；如果可感知效果超过期望值，客户就会“高度满意”。客户满意度分析就是在客户满意度调查基础上，分析影响客户满意度的因素，再确定其影响客户满意度的程度，以此来确认改善服务的重心。 客户满意度分析主要应把握以下几个重点： 第一，设计专业问卷对客户实施满意度调查。 第二，确定影响客户满意度的因素。 第三，分析并确认影响客户满意度因素的权重。 第四，对客户满意度分析结果的正确性进行考察。 客户满意度与客户期望值的关系是什么？ 从最基础的方向来看，客户期望值实际上就是客户所要求的最基本服务，然后是进阶的服务要求；而完成好客户期望值并不代表客户就会有高的满意度。因为客户会认为完成好他对服务的基本要求是客户服务人员最基本的工作，所以只有在为客户提供了他所认为超过其“期望”的服务时，才会出现“感到满意的服务”。 如何能为客户提供令其满意的服务是客户服务的核心内容。 按照客户满意度分析的几个重点和结合我的工作经验，我们现在来讨论一下在实际工作中如何来进行客户满意度分析。 首先，设计满意度调查问卷对客户实施调查。设计调查问卷就要明确哪些方面会是客户在满意度方面比较注重的。对于中小型企业来说的话，一般也不需要专业的顾问公司来设计调查问卷，可根据自身的工作情况和前线业务人员反馈回来的信息进行分析；而对于较大型的公司来说，因为要分析的东西比较繁杂，所以最好请专业的顾问调查公司进行比较专业的

调查问卷设计。 例： 1.您是否对现在的有线电视客户服务的总体效果满意呢？ A 满意 B 还可以 C 不满意 D 无所谓 2.您是否对现在有线电视基本收视费的价格满意呢？ A 满意 B 还可以 C 不满意 D 无所谓 3.你是否对现在有线电视线路的故障维护情况满意呢？ A 满意 B 还可以 C 不满意 D 无所谓 ...... 然后，就是要分析那些可能影响客户满意度的因素。 以我工作的有线电视为例，作为有线电视台，影响客户满意度的因素主要体现在业务办理咨询和故障维修两个方面。 客户到营业厅办理业务时，整个业务的办理过程是否顺利，是否清晰地让客户明白办理业务的要求，业务办理的效率够不够高，客户在等候办理业务时能否有一个舒服的等候环境..... 客户通过电话进行咨询时，客服人员能否迅速地接听电话，说话的声音语气态度，回答咨询时答案的正确与否，能否迅速高效地为客户解决问题...... 客户发生有线电视故障时，有否迅速地为客户进行处理，维修人员处理的方法和处理的结果是否令客户满意...... 上述这些方面都是会影响到客户对有线电视工作满意度的部分因素。 再次，就是对影响客户满意度的因素进行确认并有所偏重。

大数据在智慧城市建设中的作用与深度应用

大数据在智慧城市建设中的作用与深度应用 发表时间：2019-10-24T14:39:46.820Z 来源：《基层建设》2019年第22期作者：洪宇卫 [导读] 摘要：随着全球城市化发展的不断衍进，当前城市发展面临着巨大的挑战，对城市运行与管理也提出了新的要求。 浙大网新系统工程有限公司浙江杭州 310012 摘要：随着全球城市化发展的不断衍进，当前城市发展面临着巨大的挑战，对城市运行与管理也提出了新的要求。大数据在智慧城市建设中的作用与深度应用也是智慧城市建设的最重要内容之一，本文对此进行探讨。 关键词：大数据；智慧城市；作用；深度应用 一、大数据在智慧城市建设中的作用与地位 在智慧城市建设中，大数据的作用与地位正在发生深刻的变化，大数据从以前的单纯技术支撑手段，逐步向智慧城市的核心建设内容与应用抓手转变——随着城市规模越来越大、城市人口越来越多、构成越来越复杂，传统的按条块分工模式早已无法满足城市的管理与运营，城市的精细化治理只有依靠全面的分析与科学的决策才可持续，只有大数据对城市运行产生的数据进行充分理解与分析，才可支撑新型智慧城市的有序运行，大数据已经逐步成为智慧城市的信息化基础设施之一，是数据驱动下的新型智慧城市的重要组成部分。 二、大数据在智慧城市建设应用中的瓶颈与问题 大数据在智慧城市领域的主要应用瓶颈与问题如下： 1、大数据拉通存在壁垒 以大数据为核心的新型智慧城市建设，在落地实践的过程中也面临着许多新的困难。最关键问题之一就是数据拉通共享存在严重壁垒。大数据作为新型智慧城市的基础设施，天然就要求站在城市的高度拉通政府、企业等城市实体在生产运营中产生的各类数据。但在实际工作中，跨部门之间的协调十分困难，目前各政府部门的管理体系呈现条线化，各部门对自己的上级部门负责，对横向拉通缺乏动力，导致很难形成全面的数据拉通与共享，最终导致智慧城市建设的基础难以夯实。 2、大数据质量欠佳，影响可用性 由于历史建设时，缺乏数据层面的顶层设计与统筹规划，导致城市各行业各条块数据的可用性也存在一定问题，表现为数据质量欠佳，在数据融合与关联后，直接影响的就是数据的可用性。于此同时，新型智慧城市建设背景下，对数据的要求较通常而言更高，许多场景都需要对数据进行实时更新，甚至实现从数据产生到采集入库全流程的数据台账。但是许多政府部门的数据采集频率偏低，数据治理缺乏。以水电煤汽油数据为例，大部分管理部门均在1个月才更新1次数据，这会导致数据的有效性存在偏差。 3、大数据管理与应用缺乏体系规范 智慧城市在每天的运行中，不断在处理与分析数据，也不断地产生分门别类的数据。对于数据的管理与应用均需要成体系的去看待，需要从顶层设计的高度，全面盘活资源，建立大数据管理与应用的体系与规范，才能避免当前普遍存在的数据无人采集、无人更新维护、无人使用的现象，不让数据“躺在档案库中睡觉”。 三、大数据在智慧城市建设应用案例解析 安全有序是城市运行的基本要求，也是新型智慧城市建设与治理的核心目标之一，大数据在智慧城市中的公共安全领域无疑也具有极广阔的应用空间，通常体现为智慧警务的建设，以下以某市智慧警务建设的案例进行解析。 1、总体规划设计 该市的智慧警务是以云计算、IoT、人工智能、视频联网、数据分析挖掘等为技术支撑，以公安信息化为核心，通过泛在连接、深刻洞察、智能赋能的方式，促进公安机关信息化建设与应用的集约化、协同化运作，以实现警务信息“强度整合、高度共享、深度应用”为目标的警务发展新理念和新模式。基于上述规划，该市的智慧警务建设以“三张网、一中心、四应用”的内容进行。“三张网”即智慧警务各系统的运行网络主要承载在公安信息专网、公安视频专网和互联网上。公安信息专网是各类警务信息的汇聚处理域，公安视频专网是公安视音频信息的采集处理域，互联网是城市安全信息的采集和服务域，三张网共同承载该市智慧警务的构建。“一中心”即建设城市智慧警务数据中心。该数据中心是全市公共安全信息的存储、分析、处理和服务的核心，对内打通各警种的业务数据，实现信息共享，消除信息孤岛，并向各业务警种提供数据服务，对外向政府各委办局及市民在信息安全的基础上提供公安信息的数据服务。“四应用”的建设内容包括以下几大方面：一是建设智慧分析。利用大数据挖掘、分析、预测算法和模型，创新情报分析思路、拓展情报分析手段、搭建大数据分析预测工具，对信息进行充分挖掘与分析，提供多个维度进行信息关联的功能，实现数据的智慧碰撞、比对，实现情报智慧预测、结果自动推送。二是建设智慧防控。运用物联网技术，构建多样化的智能感知网络，针对重点区域、重要出入口，通过人脸识别、车脸识别、视频监控、移动卡口等前端设备的建设，实现立体智能的信息采集，采用大数据的流计算、实时计算等技术，对感知和采集的海量信息进行安全态势感知、评估与预测，并结合PGIS，提供直观的安全态势监控能力，及时发现安全热点区域，从宏观上掌控总体安全态势。三是建设智慧视频。建设基于以视频为核心的多源感知数据采集、汇聚的视频大数据平台，并联动公安网上其他系统的数据，支撑各警种对高危人员、车辆进行深度数据挖据，进一步放大和倍增数据价值，让视频大数据为全警服务。四是建设智慧服务。利用微信、微博、微视、短信等平台向群众公开警务信息、政策法规、办事程序，开展公安便民服务平台建设。 2、总体架构 为满足新形势下该市智慧警务信息化建设的需要，建设一个可扩展、可伸缩、可协同、可维护的完整信息化体系架构，从公共安全全局战略出发，以“三张网一中心四应用”为基础，构建由信息采集层、数据层、服务层和应用层四个层级组成的总体架构。信息采集层依托“三张网”，汇聚社会各个层面的感知数据并传输至数据中心。数据层为数据中心的数据处理、存储层，对感知层数据进行集中整合分析并存储在相对应的数据资源库中。服务层对资源层的数据进行筛选归类碰撞，用于顶层服务的数据源。智慧应用层基于数据源对外提供警务四大应用。 3、设计思路与预期成效 该市的智慧警务建设，立足全市进行顶层设计，围绕“警务大数据”构思，依托各类新技术，以实战为导向，以服务为抓手，以应用为核心，以安全为前提，以标准采集、规范整合、安全共享、合成应用为关键，以改革创新为动力，通过“应用主导建设、建设反推应用”，大力促进信息化与基础工作的有机融合，全力推进“智慧警务”战略实施，切实提高公安机关核心战斗力与民生服务能力。

2017中国大数据法治发展报告-上书房信息咨询

2017中国大数据法治发展报告 通过《中国大数据法治发展报告（2017）》来了解我国目前大数据发展中的实践中及实践中存在哪些法律问题，为今后的法律研究提供参考；二是通过本报告对关于大数据应用的国内国外的相关法律制度进行梳理；三是，对大数据的司法实践中十大案例的分析与评述；四是以先人亚里士多德对法治定义：“已成立的法律获得普通的服从，而大家所服从的法律又应该本身是制定的良好的法律”的两个方面进行调研与研究。首先，通过调查问卷进行调研在没有专门对大数据应用进行规范、缺少完善法律制度的情况下，是否普遍地服从现有已成立的法律制度。其次，提出建立、改善、完善符合大数据应用特征的、科学的、现代化的法律制度。 首先，报告分为九个大部分：第一，大数据法治理论研究评述；第二，大数据法治研究机构综述；第三，大数据立法评述；第四，大数据监管现状；第五，大数据司法实践现状；第六，企业大数据应用的法治现状；第七，公民保护个人数据法治意识；第八，中国大数据法治存在的问题；第九，新时代大数据法治十大贡献评选。通过这九个方面，我们对大数据法治的理论研究、立法、监管、司法实践，以及通过访谈和调查问及形式得到的公民和经营主体的法治意识现状，进行了数据分析和理论研究。 一、大数据法治研究评述 第一部分，大数据法治研究的成果综述。截止到2017年，本报告形成之前，大数据法治研究成果主要反映于论文、专著和课题三个方面。论文数量是占绝对优势的，专著很少，课题数较专著数而言多一些，这是目前大数据法治领域三种形式研究的现状。在大数据法治研究的国家课题之中，以法学会的相关课题为最多，国家社科基金课题次之，教育部人文社科基金课题较少。目前无论是论文、专著还是课题，都主要集中在大数据时代的个人信息保护，其次就是大数据的法律属性，大数据交易环节的研究很少。 第二部分，大数据法治理论研究的综述。首先是对大数据法治体系的研究.大数据应用的法治，需要对整体的立法的体系进行研究。体系的研究离不开基础理论，从基础理论才能够延伸到对于各种具体行为所形成的具体法律关系的规范研究。其次,是个人信息及隐私保护地研究。个人信息和隐私是不同的数据客体,保护的程度也是不同的.

智慧城市中的大数据挖掘与应用

智慧城市中的大数据挖掘与应用 数字城市技术把基础地理数据、正射影像、街景景象数据、全景影像数据、三维模型数据结合在一起，在政务网上，通过注册可以进行服务共享，在公共平台、互联网、公网上，通过二次开发可以提供各种交通、导航、旅游、文物、购物等服务系统。物联网能够实现人与人、人与机器、机器与机器的互联互通，实现智慧城市的各种应用。 智慧城市中的大数据挖掘与应用 智慧城市蕴含大数据 城市是生存繁衍最好的地方，城市是社会交往的地方，是文化享受的地方，按照城市的职能，我们让它智能化，比如智慧安防、智慧环保、智慧能源、智慧城管、智慧养老、智慧国土规划、智慧社区、智慧家居都是让人有更好的环境来生存繁衍。在经济发展方面，可以推动智慧制造、工业互联网、物联网。在文化

享受方面，可以考虑智慧户外流媒体、智慧教育、智慧旅游等等。在社会交往方面，有智慧交通、购物、社会综合管理。 在智慧城市的建设和应用中，将产生从TB到PB级越来越多的数据，从而进入大数据时代。2011年，Science专刊指出大数据时代已经到来，美国工程院院士也指出大数据可以让我们实现海量数据在预测、建模、可视化和发现新规律等方面应用的时代就要到来，奥巴马总统宣布美国政府正式启动大数据研究发展计划，奥巴马认为大数据就是未来世界的“石油”，这个计划要超过以前提出的“信息高速公路计划”，智慧城市建设的潮流已经到来。 空间数据方面，空间的传感器资源，美国有185颗卫星，中国有91颗卫星，到2020年中国将有200多颗卫星，卫星每天往回传输的数据可以达到PB级，空间数据资源、处理资源、空间信息资源、地学知识库资源，这些资源都可以传到网上，通过可视化的服务，利用云计算环境，包括计算资源、网络资源和存储资源，来保证服务质量。 “天地图”挖掘海量数据 为了充分研究这些海量空间大数据，我们研发了一个软件，叫做“天地图”，“天地图”的数据已经超过了TB级，目前已经超过100TB。利用“4+1”倾斜相机城市三维模型，贵阳做了很多三维建模工作。通过大数据，我们可以监测上海的地表下沉问题，把雷达数据放在一起，进行数据分析和挖掘，自动地、随时地检测地表下沉，不同地区的下沉速度不同，上海大概每年下沉20毫米，远郊区和市中心都在下沉。我们的检测结果同上海市国土局对比，精度可以达到3.9毫米和2.5毫米。我们已经对上海、苏州、天津、广州等很多大城市进行了自动检测。我们还监测了三峡，将来还要监测高铁。

商业地产商圈如何划分-上书房信息咨询

商业地产商圈如何划分 商圈（trade area)概念： 商圈是指一个商业地产项目所提供的商业、贸易或者商铺、贸易服务的范围。也可以说成是一个商业地产项目的消费者所来自的区域，或者是一个商业地产项目吸引消费者的有效空间范围。 商圈的划分： 任何一个商业地产项目都有其商圈范围，不同类型的商业地产项目，其商圈范围截然不同。理想的商圈是规则的同心圆，但是实际上它是由不同规则的图形组合的，与行政区划没有关系。通常，商圈可分为三个层次：核心商圈（主要商圈）、次级商圈（次要商圈）、边际商圈（边缘商圈）。有的市场调查机构也将再细分为：第一商圈、第二商圈、第三商圈、第四商圈。 核心商圈（primary trading area）约占50%——70%的人流量 次级商圈（secondary trading area）约占15%——20%的人流量 边际商圈(fringe trading area)约占10%左右的人流量 不同商圈内的人口数量： （一）核心商圈： 1、步行20分钟能够到达项目所在地的人口数乘以步行者占总人口的比率 2、骑自行车20分钟能够到达项目所在地的人口数量乘以骑自行车的人口占总人口的比率 3、步行10分钟能够到达可以直通项目所在地的公共汽车站的人口数量乘以乘坐公共汽车的人口占总人口的比率 4、乘坐小汽车20分钟能够到达项目所在地的人口乘以乘坐小汽车的人口占总人口的

比率 （二）次级商圈： 1、步行20—30分钟能够到达项目所在地的人口数乘以步行者占总人口的比率 2、骑自行车20—30分钟能够到达项目所在地的人口数量乘以骑自行车的人口占总人口的比率 3、步行10分钟能够到达只要换乘一次车可以直通项目所在地的公共汽车站的人口数量乘以乘坐公共汽车的人口占总人口的比率 4、乘坐小汽车20—40分钟能够到达项目所在地的人口乘以乘坐小汽车的人口占总人口的比率 （三）边际商圈： 1、步行20—30分钟能够到达项目所在地的人口数乘以步行者占总人口的比率 2、步行10分钟能够到达只要换乘两次车可以直通项目所在地的公共汽车站的人口数量乘以乘坐公共汽车的人口占总人口的比率 3、乘坐小汽车40—60分钟能够到达项目所在地的人口乘以乘坐小汽车的人口占总人口的比率 商圈调查的目的： 调查商圈可了解预设商店营业范围内的地理区域，以协助适当项目地点的选择，商圈调查的目的包括： （1）了解地区居民的人口特征、社会经济变相及生活形态等； （2）确定产品组合及促销地点； （3）分析商圈是否重叠

基于大数据的智慧城市建设研究

基于大数据的智慧城市建设研究 发表时间：2019-08-26T14:23:32.100Z 来源：《新材料.新装饰》2018年11月下作者：李光华 [导读] 随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，并在城市中得到了广泛的应用。大数据技术的不断发展，使得智慧城市的理念得到了更大程度的普及，同时大数据技术对我国目前的城乡规划工作也有很大的帮助。本文首先概述了大数据时代的含义，分析了我国城乡规划中现存的问题，详细提出了智慧城市的优势并提出了利用大数据推进城乡规划和智慧城市建设的好处。 （身份证号：1330311973****393X） 摘要：随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，并在城市中得到了广泛的应用。大数据技术的不断发展，使得智慧城市的理念得到了更大程度的普及，同时大数据技术对我国目前的城乡规划工作也有很大的帮助。本文首先概述了大数据时代的含义，分析了我国城乡规划中现存的问题，详细提出了智慧城市的优势并提出了利用大数据推进城乡规划和智慧城市建设的好处。 关键词：大数据时代；城乡规划问题；智慧城市特征；智慧城市建设 引言 大数据时代的来临为中国智慧化城市的建设提供了数据存储和处理技术方面的支持。另外在云计算技术的支持之下，物联网和计算机网络技术也取得了一定的成就，这些都为未来智慧城市的发展提供了最基本的保障，于是，合理将大数据技术应用在智慧城市的建设与规划中必定意义深远。 1智慧城市的内涵 随着信息技术的发展，大数据时代的到来，不同学者对智慧城市的解释提出不同的理解，随着社会的进步，时代的发展，智慧城市的内涵也在不断的变化当中，不同的学者对智慧城市给予了不同的理解。IBM认为通过使用通信技术和传感设备，对城市生活各方面需求进行数据信息分析与感知，进而做出智慧的响应，以改进从交通、住房、政府公共服务、教育医疗等民生问题，使城市生活体验更加智能和美好。本文将智慧城市定义为狭义的概念，智慧城市是借助大数据、云计算、物联网等新兴信息技术，深入推进公共服务、社区管理、产业发展、人居环境改善等的便捷化、精细化和智能化，进而建立一个智能化、集约化、网络化、可持续发展的城市。 2智慧城市研究与规划 智慧城市总体规划是通过顶层设计、专项规范、工程设计，研究出智慧城市建设与发展的宗旨、方针、目标、任务、方法、实施的方向性、战略性、纲领性的实施文件。智慧城市的总体规划是指导、规范、约束智慧城市建设与发展的要素，并且需要资源的网络融合、信息交互、数据共享、业务协同，以“大数据+智慧城市”的思维全面提升智慧城市创新管理与民生服务的能力。实时、全面、系统的数据采集和实施是智慧城市的基础，无论是从食品安全溯源系统到智能社区的管理和安防，从汽车导航、公交车的实时定位系统、交通调度和售票系统，各行各业的智慧化都要依赖于数据的采集、统一分析，数据的挖掘，将其分类、重组分析后向决策者提供参考。基于信息领域高度集中化趋势的加速与深化，城市规划业务与大数据的融合也越来越紧密，智慧城市规划的最终目的也是非常明确，即借助大数据的分析手段降低资源环境的无序消耗，避免空间的机械扩张，智慧城市的管理也从传统的“经验治理”向“科学治理”转变。 3大数据应用于智慧城市的研究与规划 3.1基于大数据的数据中心建设规划 以大数据架构建设智慧城市数据中心是符合技术发展、有一定前瞻性的技术框架。把云计算、大数据平台整合在一起做建设方案，可以为建设大数据基础平台提供支持。①逐步把现有部门数据转到基于大数据架构的政府数据服务平台上，建成具有标准接口和权限控制的数据服务，实现有控制的共享与公开；②在政府部门直接实现数据的对接、融合，为新开发的应用提供数据支持；③面向社会有选择、有控制地开发数据，促进各产业发展、提升经济增长质量。 3.2提升智慧城市数据处理效率和质量 对大量的数据信息进行整理是智慧城市建成的必经之路，大数据的利用能够有效地帮助处理城市中的数据信息，为智慧城市的建成带来坚实的技术支持。过去那个年代，信息传送的速度过慢，信息技术也不过关，所以没有信息技术支持的城市建设不够完善，城市智能化得不到实现。现阶段，大数据具有共享性，信息技术也不断提高，在此基础上城市的信息数据可以得到高速的处理，城市的信息数据处理的质量也不断提高，这些都有利于加速建成智慧城市的步伐。 3.3创办智慧社区 第一，更改旧时物业的服务方式，从手机软件以及微信小程序入手，创建资源外包式整体服务平台，供应便民、高效高品质的物业服务工作，积极借助互联网+物业的模式，减少成本，联合资源，把服务工作做到与生活息息相关的各个领域。第二，亲戚朋友来访，不用物业登记，反复联系确认，业主自己可以邀请，只需输入访客手机号码和车牌号，就会生成一个临时密码发到访客手机，二十四小时内到访可通过密码直接开门，避免繁琐程序，让业主不在感受到被“管”的烦恼。第三，业主可以通过手机APP进行缴水电费、物业费、卫生费等，也可通过手机直接联系换锁修锁、疏通下水道、家政服务、电脑维修、社康服务、维修进度实时查看等一系列的便民服务。智慧社区建设的另外一个重大成果是智能家居系统，消费者如果在手机上安装该系统，就可以通过“智慧家庭”模块有效的接受无线信号的电源模块，实现门、窗、窗帘和家电的自由控制，实时观看家里的监控影像等。 3.4企业角度的智慧城市建设运营模式选择 首先，智慧城市建设项目所属领域是否为政府部门重点扶持对象。近年来，政府重点发展智慧城市，有些领域的项目是比较迫切需要建设的，对于这类项目政府往往扶持、资金支持的力度很大，比如智慧医疗、智能交通及食品安全等方面，对于这类项目，企业在建设运营模式的选取时可以选择跟政府合资建设运营模式，比如BT，BLT，PPP模式，从而吸引政府投资，跟政府合作双赢，一方面降低企业自身的资金压力，另一方面可以得到政府各个方面的支持，对于企业的发展而言，是十分有利的。其次，考虑智慧城市建设项目是否需要特许经营权。智慧城市建设中的有些项目是受政府严格监督和管理的，有的项目在运营管理过程中是需要政府给予特许经营权的，一旦给予了特性经营权，企业才可以经营，如果没有获得企业的特许经营权就没有办法经营，所以企业在选取智慧城市建设项目经营管理模式时，一定要考虑这个因素，如果需要特许经营权才的话就不能采用企业自主建设的模式了，一旦采取这种模式，企业没有经营权，投入了却没办法经营，对企业来说是不利的。如果智慧城市建设项目需要特许经营权就提取跟政府沟通，跟政府合作建设，获取特许经营权，这种情况最好的合资建设运营管理模式就是PPP模式。目前，PPP模式也逐步成为政府智慧城市建设的主导模式。最后，考虑企业是否要创新商业模式，企业自主投资建设模式最大的优势就是企业的自主性很强，在大数据时代智慧城市建设项目呈现出很多新的特征，互联网、大数据、信息技术等颠覆了传统的商业模式，在大数据时代下涌现了很多新的商业模式，但是，目前智慧城市建设项目中往往是政府起主导作用，而政府往往会倾向更加成熟和可行性度高的运营模式，这样的话可能会制约企业对于商业模式的创新。 结束语 综上所述，智慧城市的规划不仅仅牵涉到城市的居民生活，还牵涉到整座城市的发展速度，但是智慧城市的建设不是一蹴而就的事情，因此，我国城市规划应积极引进大数据分析模式，利用大数据科学、合理的规划城市布局，科学发展产业联动，使城市走向智能化、智慧化，也使城市的各个布局规划能够为人民带来更优质的生活环境，全面提高城市居民生活质量。 参考文献 1]徐海宏.大数据在智慧城市研究与规划中的应用[J].智能城市，2018，4（11）：89-90. 2]邱立臻.大数据在智慧城市研究与规划中的应用[J].科技视界，2019（01）：237-238. 3]庄士奎.智慧城市研究与规划中大数据的应用[J].通讯世界，2018（06）：272-273.

大数据技术在智慧城市中的应用

大数据技术在智慧城市中的应用 邹国伟中国电信股份有限公司上海研究院 成建波中国电信股份有限公司上海研究院物联网专业室主任 摘要现阶段，各地正积极推动智慧城市建设。智慧城市的特征包括信息共享、系统协同以 及智能响应。为实现上述特征，城市各类信息需要汇聚集中，综合处理，实现有效利用。然而城市中 的数据具有多源、异构和海量的特征，传统的信息处理技术在面对这类数据时显得力不从心。大数 据及相关技术却能有效地解决这些问题。本文介绍了大数据相关技术及其在智慧城市中的应用。 关键词智慧城市大数据应用 1 引言 智慧城市充分利用物联网、云计算、宽带网络等 先进的信息通信技术，实现对城市运行的全面感知、 数据融合、智能决策，并通过城市各个信息系统间的 互联互通、信息共享和协同运作，整合与优化各种城 市资源，提高城市运行管理和服务水平，改善市民生 活和生态环境，提高经济发展的质量和产业竞争力， 实现城市科学、可持续发展。 我国正处在大力发展工业化和信息化的关键时 期，产业经济实力和信息化程度已经具备发展和建设 “智慧城市”的基础条件。事实上，新型工业化、新型城 镇化进程也客观地要求进行“智慧城市”建设。目前， 我国的北京、上海、广州、南京、杭州、宁波等诸多城市 先后提出建设“智慧城市”和智慧行业应用工程。 按维基百科定义，大数据泛指在一定时间内无法 用常规软件工具对内容进行抓取、管理和处理的数据 集合，普遍认为大数据具有 4V 特征，即 Volume、 Velocity、Variety、Value。Volume 指容量大，从 TB 级到 PB 级；Velocity 指数据增长速度快和处理速度要求 快；Variety 指数据类型丰富，包括结构化数据和非结 构化数据；Value 指价值密度低，即海量数据中有价值 的数据占比小。大数据的简单算法比小数据的复杂算 法更有效。不是随机样本，而是全体数据；不是精确 性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。 用于整合、处理、管理和分析大数据的关键技术 主要包括 BigTable、商业智能、云计算、Cassandra、数据仓库、数据集市、分布式系统、Dynamo、GFS、 Hadoop、HBase、MapReduce、Mashup、元数据、非关系 型数据库、关系型数据库、R 语言、结构化数据、非结 构化数据、半结构化数据、SQL、流处理、可视化技术

大数据支撑下的智慧城市建设

大数据支撑下的智慧城市公共服务，有三个观点： 第一，智慧城市是城市发展的刚性需求，而大数据是智慧城市的基础。 第二、为了管理好城市的数据资源，形成大数据作为智慧城市公共服务的支撑，我们需要强有力的智慧城市数据中心和平台作为核心。 第三，智慧城市建设是以人为中心的，市民才是城市的真正主体，做好公共服务是智慧城市发展的落脚点。 目前中国多数城市都面临着这样的问题：资源减少、城市人口增加，城市发展受到资源限制。智慧城市的建设已经成为一种刚性需求，需要用智慧城市的手段去解决由供需矛盾引起的城市运营问题，包括环境污染、食品安全、公共安全等。我们目前有各种监测手段和技术去发现问题，并且获取相关信息，有卫星数据，有气象环保数据，有无处不在的摄像头等，但问题是缺乏解决问题的能力。这主要原因是改善城市的物理系统，需要通过资源整合管理，形成大数据。城市目前的发展状况就像一个人读了很多书，有很多知识，但是没有有效的整合利用知识解决他工作、生活的中遇到的问题。 大数据是解决的城市病的关键技术，是智慧城市的基础。如同我们评价一个人的能力一样，不是以他的知识储备量为标杆，而是看他利用知识的能力。大数据是城市实现智慧化所需要的所有知识的总集，涵盖城市的规划、建设、管理、政府决策与公共服务的方方面面，但它不是简单的数据的累积。 再具体一点，大数据到底是什么，已经有很多组织或个人给出了定义或者描述，甚至把它当成继计算机时代、互联网时代之后的一个新纪元来定义。美国著名的计算机学家高纳德他是这样认为的，大数据是需要新处理模式才能够具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。