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

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

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