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  大数据与北京城

  2013年底,在这占地仅仅1.6万平方公里的地方,北京常住人口2114.8万人,其中,常住外来人口为802.7万人,占比38%。在人口分布上,朝阳区和海淀区常住人口最多,均在300万人以上;门头沟区人最少,只有30.3万人。 与日俱增的人口压力下,人们的衣,食,住,行,让这座城市慢慢的变得厚重起来。 微软亚洲研究院主管研究员郑宇博士在做客2014WGDC地理信息开发者大会时提到,在城市中,从社交媒体到道路结构,到气象条件,产生了各种各样的大数据,如果使用得当的话可以利用这些数据发现这个城市的问题,并且自动解决这些问题。基于这样的愿景微软提出了城市计算的框槛,包括城市感知、城市服务提供和数据挖掘,形成一个环路不断的自动的改进这各城市。“简单来说就是用大数据解决大城市大挑战。最后做到人、城市运转效率和自然环境三赢的系统。”

  关于人们的“衣食”

  人们的生活以及消费方式已经发生了惊天的转变。不光是北京,自淘宝创立以来,大众的消费方式越发多元化,O2O、B2B等方式越来越丰富人们的日常生活。 大数据以及地图的基础应用,已经对人们的生活产生了很大的影响。现今类似的网站应用有很多都与数据以及地理信息相关,作为其代表之一,大众点评正是数据与地理信息的相互结合的优质结晶。

  关于人们的“住”

  对于住来说,有几个决定因素:区位、人口、环境。人口数据对于城市的商业数据来说是至关重要的。 超精细格网化人口数据根据国家统计局2010年人口普查数据,结合遥感、地理信息等数十种背景信息数据,通过定量空间模型制作而成的超精细(160米左右)格网化人口分布数据,涵盖全国328个城市(包括其所辖的所有县、县级市、区和街道)格网总数约3亿个,数据项包括总人口数、不同性别人口数、儿童人口数、成人人口数、老年人人口数、网格的经纬度等数据项。人口格网化是目前人口空间分布研究的热点,超精细格网化人口数据根据国家统计局2010年人口普查数据,结合遥感、地理信息等数十种背景信息数据产成。

  关于人们的“行”

  对于人们出行来说,人们的出行组成了大数据,同时大数据可以实时反应交通状况,因此大数据与交通的辩证关系一直为社会所重视;近年来交通所带来的能耗问题被逐渐重视起来,这不光是对个人资金的节省,更是对自己所在这个环境的一种责任。 郑宇认为通过导航软件所用的传感器来感知每个路段的流量和速度,利用环境学经典公式即可算出该汽车的排放量,具体做法是:利用已有GPS数据算出有限道路上的速度,按照单位时间通过车的流量的速度,最终得出某一行车路段的污染指数。可以算出这个城市里每一个区域,每一个时间、每一种污染物的成分和比例。随着时间的变化,各个地方污染程度。


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