今天给各位分享哪个城市利用大数据解决市民小烦恼的知识，其中也会对大数据在城市中的应用进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、智慧城市建设对人类文化产生了哪些影响2、大数据哪个城市做的好3、中国大数据中心在哪个城市4、生活中的大数据例子5、近300个智慧城市试点发现了什么问题6、大数据在智慧城市中的应用及其发展智慧城市建设对人类文化产生了哪些影响
智慧城市建设能有效促进城市实现可持续发展，为人类创造更良好的城市空间，对提升城市竞争力至关重要。
1.智慧城市建设对政策具有较强依赖度，因此政府进行主导，并制定和推进一系列强有力政策、规划和顶层设计，在世界各地智慧城市建设中至关重要。如，首尔在2006年就启动了智慧城市建设，核心是通过建设覆盖全市互联网，使市民可随时随地使用或办理各项社会服务，提出“利用大数据解决市民小烦恼”的口号。而新加坡作为一个城市国家，在2006年启动了具有重要战略意义的“智慧国2015计划”。为此，新加坡政府制定了四大策略：第一，建立超高速、广覆盖、智能化、安全可靠的信息通信基础设施；第二，全面提高本土信息通信企业的全球竞争力；第三，建立具有全球竞争力的信息通信人力资源；第四，强化信息通信技术的尖端、创新应用。
2.吸引和鼓励民间力量参与，加强与公众互动，获取广泛支持，同时引入竞争机制，促进信息产业发展，提高建设效率。在以上四个智慧城市建设中，政府无一例外地都与相关企业合作，给予相关企业政策支持，并引入竞争机制。
3.注重智慧服务，加强“智慧保障民生”，避免简单的技术应用与单纯的智能管控。如，首尔的智慧城市建设不仅定位于信息技术升级，更定位于城市的经济、文化、社会、环境及市民的整体发展，其重点应用领域包括政务、产业、交通、环境、福利、文化等。而新加坡、纽约和斯德哥尔摩也都是把惠民放在智慧城市建设的核心位置。
4.城市要从自己的实际出发，因地制宜，着眼长远和大局，有计划、分步骤地有序推进。这四个城市，都为智慧城市建设制定了中长期发展规划，并根据自己的实际情况寻找建设的切入点。
大数据哪个城市做的好
首先，贵州省贵阳，目前就是在用大数据来去管理城市，并且在大数据领域中有很高的成就。
其次，从大数据的城市建设发展来看，肯定是北京、上海、深圳、广州、成都这些城市了！
中国大数据中心在哪个城市
你好，中国数据中心有八大节点：北京、武汉、成都、广州、上海、沈阳、西安、南京。
这几个都是大数据中心，其中成都数据中心是中国电信全国8大节点之一，可支配带宽资源丰富，与Chinanet骨干网节点带宽60G，CN2节点带宽10G。机房内部网络全部采用千兆连接核心层与汇聚层，双百兆冗余到接入层的无瓶颈交换式结构，局域网采用千兆与百兆混合交换式可监控网络，中心网络设备确保高可靠性架构，做到无单点故障，分支网络提供冗余设备及线路，可针对客户数据传输，维护的需求提供XDSL，DDN，ISDN等多种接入手段，并能提供与国内Chinanet主要节点城市连接的长途专线。
听说西普网络有这几个节点的一手资源，希望能够帮到你
生活中的大数据例子
1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
目前位于美国加利福尼亚州的PredPol公司在某种程度上把利用大数据预测犯罪变成了现实。
PredPol 推出的犯罪活动预测软件主界面是一张城市地图，看起来与谷歌地图相似。它会根据某一地区过往的犯罪活动统计数据，借助特殊算法，计算出某地发生犯罪的概率、犯罪类型，以及最有可能犯罪的时间段。
它还可以用红色方框表示需要提高警惕的犯罪“热点”地区，警方可以通过个人电脑、手机或平板电脑对其进行在线查看。
犯罪预测软件实际上是从地震预测软件进化而来的，它能处理大量犯罪数据，尤其是犯罪地点和犯罪时间，然后再联系已知的犯罪行为，比如窃贼通常倾向于在他们最熟悉的社区犯罪等，最终给出一个较为完善的结果。
每次运算结束后，犯罪预测软件会给出一张画出了红色方框的地图，这些红色方框代表盗窃行为可能发生的“热点”地区，有些时候这些区域能准确地缩小至很小的范围。
警察局的上司会吩咐属下，当他们没在处理报警电话时，就应该花时间在这些高危区域中巡逻，最好是每两小时巡逻至少15分钟。这样做的重点更在于通过在软件画出的高危区中高调巡逻而降低犯罪，而非等案子发生后破案。
2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
Google流感趋势（Google Flu Trends，GFT）是Google于2008年推出的一款预测流感的产品。Google认为，某些搜索字词有助于了解流感疫情。Google流感趋势会根据汇总的Google搜索数据，近乎实时地对全球当前的流感疫情进行估测。
3、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
目前手机移动网络实现了城乡空间区域的全覆盖,城乡人口中手机终端的持有率和使用率已经达到相当高的比例,手机定位数据契合了城乡人口空间分布与活动规律的分析需求。
根据手机信号在真实地理空间上的覆盖情况,将手机用户时间序列的移动信号数据,映射至现实的地理空间位置,即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹,从而挖掘得到人口空间分布与活动联系特征信息。
4、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
扩展资料
经李克强总理签批，2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。
《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
参考资料来源：百度百科-大数据
参考资料来源：百度百科-谷歌流感趋势
近300个智慧城市试点发现了什么问题
近300个智慧城市试点发现了什么问题
“从2010年前后智慧城市的理念进入中国，到后来超过26个部、委、局推进智慧城市（建设），现在全国有几百个城市在做智慧城市这项工作。”在2016年GMIC全球移动互联网大会上，中国城市科学研究会数字城市工程研究中心副主任徐振强简单概括了我国智慧城市发展的历程。
从2013年1月公布首批90个智慧城市试点开始，我国已经先后发布了三批、近300个智慧城市试点，出台了相应的规划，计划投资规模超过1万亿元。从不少地区的实际效果来看，智慧城市在城市交通、医疗、政务管理等领域已经取得了广泛性的成果。
火热的概念、广泛的试点反映了城市管理者对智慧城市建设的热情，但是，交通拥堵、空气污染、城市内涝等“城市病”依旧困扰着许多城市。这让一些行业专家对已经广泛开展的智慧城市试点建设工作有了新的思考：在近300个城市开展试点后，智慧城市建设还面临哪些问题？过去3年的试点有哪些经验？
至今未有统一定义
什么是智慧城市？作为信息技术变革时代背景下产生的新概念，智慧城市至今尚未有统一的定义。
中共中央、国务院2014年印发的《国家新型城镇化规划(2014年~2020年)》中明确提出推进智慧城市建设，指明信息网络宽带化、规划管理信息化、基础设施智能化、公共服务便捷化、产业发展现代化、社会治理精细化6个建设方向。
在众多城市试点、推广后，智慧城市的概念在不同行业和领域也得到了广泛的应用。蚂蚁金服支付事业群副总裁邹亮在GMIC全球移动互联网大会上表示，移动支付可以让每个人通过手上的智慧终端连接所有的智慧设施，能让每个用户真正感知智慧城市。“只有市民都能感知到，才是真正智慧城市的到来。”
同在一个会场上，百度地图开放平台总经理李志堂则从交通出行角度阐释智慧城市概念。在他看来，各类地图出行类软件的出现，不仅帮助用户及时查找地理信息，还能获知实时准确的城市交通情况，为用户提供互联网的智慧交通服务方案。
“智慧城市是一个开放、复杂的系统，里面涉及政治、经济、金融等各个子系统。”北京清华同衡规划设计研究院院长袁昕认为，智慧城市在不同行业和领域有着不同的意义，其目的是让城市运行更高效，提升城市品质。
薛向东是东华软件股份有限公司董事长，东华软件在多个城市开展智慧城市的软件服务。据他观察，在众多智慧城市试点中，“没有哪个城市仅仅落在概念上，都有或多或少的落地。”
他认为，每个城市的智慧城市建设特点不一样。合作伙伴不一样，选择的切入点也不一样。“有的选择智慧医疗，有的选择智慧公安，有的从城市一卡通入手。”
袁昕也表示，智慧城市建设的关键问题是在应用层面如何落地，不同地区的侧重点也不一样。“我们做智慧城市的过程中，一直主张在政府的自上而下，和企业、社会的自下而上之间找到结合点。”
根据中国城市科学研究会发布的《国家智慧城市试点2014年度工作总结报告》的不完全统计，截止到2014年年底，已有65%的试点城市完成智慧城市顶层设计，约11%的城市正在开展该项工作。其中江苏、四川、湖北、安徽、吉林和北京等省市的顶层设计工作，开展得整体较为出色。
2013年，北京市朝阳区被列入首批智慧城市试点名单。据朝阳区信息化办公室主任王臻介绍，在智慧城市的顶层设计工作基本完成后，区里着力发展城市中的各类数据共享，“把大数据放在第一位”。
为什么如此看重城市管理的大数据？王臻表示，目前智慧城市建设中最主要的问题是“让数据说话”，通过数据共享让部门之间联动起来，让企业共同参加城市建设中的大数据和云计算工作。
真智慧与假智慧之争
在过去的3年中，近300个试点城市大多有智慧城市的落地，但是邹亮仍然感觉“做得不够”。
作为一个移动互联网从业者，他喜欢从用户视角看各地建设智慧城市的效果。“其实大家对智慧城市或生活的感知并不强烈，我们感觉到智慧医疗、智慧交通的进步，但并没有想象得那么高智慧。”
大规模的试点与顶层设计工作正在逐步推进，但很多人对智慧城市的感受并没有那么深刻，这引发了一轮“智慧城市是真智慧还是假智慧”的争论。
在今年博鳌亚洲论坛年会上，住建部原副部长仇保兴指出，过去一段时间，不少地方走错了路，发展的是“假的智慧城市”。
“云计算、物联网、大数据，这就是智慧城市？”仇保兴认为，因为智慧城市是“新的东西”，我们没有体会什么是伪智慧，什么是假智慧，什么是空概念，所以很容易被误导。
从近年来各试点城市的实践来看，仇保兴认为一些“智慧城市”不能解决任何一种城市病，有的是被IT企业“绑架”，成为企业推销产品的渠道；有的是被政府部门“绑架”，部门间形成信息孤岛互不往来；还有不少则是“忽悠”，还有些地方的“智能城市”从规划上就是错的。
那么，哪种智慧城市是科学而可行的呢？仇保兴认为，现在有三种概念的智慧城市是比较好的：第一是解决交通拥堵、水污染等城市病的；第二种是用信息技术手段解决原来的那些基础设施投入解决不了的问题，为节能减排服务的；第三种是方便老百姓监督政府的，“干得差的、干得好的一目了然，它把所有的东西都忠实地记录下来”。
徐振强表示，前几年对于智慧城市的定义和理解没有形成较为全面的认知，推进智慧城市建设的节奏较快，甚至有点运动式的态势，导致很多项目虽然立项实施，但在最后的运营中仍存在一些问题。
在他看来，普通人对智慧城市的感知不明显并不奇怪。因为我国在推进智慧城市建设的时候，由于体制机制的特殊性，往往做的是全盘规划，但欧美发达国家的智慧城市建设则一般是按照“小而精”的思路，“先从小的做起来”。
对市民诉求回应有限
由于并不是采取“小而精”的建设思路，而是全盘规划、广泛试点，不少地区的智慧城市建设往往容易出现比较类似的问题。
《国家智慧城市试点2014年度工作总结报告》指出，我国智慧城市试点工作中还面临着创新不足、资金筹措困难、评价体系和标准缺乏等问题，部分试点城市对智慧城市的认识高度不足，还停留在单纯城市信息化建设层面。
在袁昕的研究中，从提高城市运行效率的角度来看，智慧城市实际上考验的是跨部门的协同能力。因为试点范围广、数量多、全面铺开，很多时候需要政府部门牵头。
上述《报告》也指出，在智慧城市的统一建设和协调共享方面仍存在不少问题。部分试点建设项目缺乏顶层设计和总体统筹，协同对接难度大，重复建设和信息孤岛现象依然存在。部门之间“条块分割”造成“信息孤岛”现象严重，特别是部分垂直部门信息系统限于部门内部使用，缺少部门之间的数据共享与应用。
因为协同不足等原因，很多地区正在推进的智慧城市并没能很好地解决交通拥堵等“城市病”。徐振强表示，目前的智慧城市工作往往重视硬件投入，但对市民的参与和感受不够重视，对城市发展的诉求回应比较有限。以一些打车软件为例，原本可以基于交通大数据解决一部分市民的出行问题，但如果没有加以正向引导，导致线上注册的司机远远多于实际需要，可能会加剧拥堵。
他还认为，一些国家的智慧城市建设项目往往是企业主导居多，而国内的智慧城市一般由政府主导，因此就更加需要考虑政府和社会或者行业单位的关系。而在前几年的经验中，很多地方的智慧城市建设基本上是以政府为主，投资非常单一，对经济收益的考虑不足。
他建议，未来继续推进的智慧城市建设最重要的是“回归产城融合”，尤其要注重提升和当地主导产业相融合的现代服务业，并且避免大量工程性项目的投资。
不少科技型企业也乐意参与。邹亮认为，过去十多年，百度、阿里巴巴、腾讯等互联网企业所获得的信息化能力应该“社会化贡献出来，连接社会资源，从而产生真正的化学反应”。以移动支付领域为例，目前的移动支付企业其实可以把自己对用户的实名制管理、支付安全保障、防欺诈、信用管理的能力贡献出来，与政府的需求相对接。这样一来，政府在智慧城市中的移动支付体系的建设成本将大大减少，通过连接就可打通，甚至调用。
大数据在智慧城市中的应用及其发展
作者 | 网络大数据
来源 | raincent_com
城市大数据是指在城市运行过程中产生或获取的数据，是其与信息收集、处理、利用和通信能力相关的活动要素组成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源，简单易懂的公式可以表述为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。
城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。
按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。
此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。
为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。
新型智慧城市发展面临挑战
数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。
具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。
如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。
一、通过数据汇集加速信息资源整合应用
第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。
通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。
二、通过精准分析提升政府公共服务水平
在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。
在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。
三、通过数据开放助推城市数字经济发展
开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。
另一方面，企业、组织的数据贡献到统一的大数据平台，可以“反哺”政府数据，支撑城市的精细化管理，进一步促进现代化的城市治理。
六个方面推进平台建设
白皮书认为，当前我国城市大数据平台的建设仍处于起步阶段，且各地在管理机制、业务架构和技术能力等方面各有优劣，不利于城市大数据平台的长远发展。对于建设城市大数据平台的具体路径，白皮书提出了六点建议。
一、强化平台顶层设计
科学合理的顶层设计是城市大数据平台建设的关键，需从落实国家宏观政策出发，结合地方实际需求，统筹考虑平台目标、数据主权、关键技术、法制环境、实现功能等各个方面，以“高起点、高定位、稳落地”开展平台的顶层设计，保障城市大数据平台建设有目标、有方向、有路径、有节奏地持续推进，并且根据项目进展状况，不断迭代更新、推陈出新。
二、完善平台配套保障机制
城市大数据平台建设与运营须有相应的配套保障机制，并充分发挥保障机制的导向作用和支撑作用，以确保平台规划建设协调一致和平台整体效能的实现。
如建立城市大数据资源管理机制，明确数据内容的归口管理部门、数据采集单位和共享开放方式等;建立城市大数据平台运行管理机制，明确平台使用中数据、流程、安全等各项内容和管理标准，保障平台持续稳定运行。
三、加强数据管理
加强城市大数据管理，实现数据从采集环节到数据资产化的全过程规范化管理。明确数据权属及利益分配，以及个人信息保护、数据全生命周期的管理责任问题。明确数据资源分类分级管理，健全数据资源管理标准。
分类指的是通过多维数据特征准确描述政府基础数据类型;分级是指确定各类数据的敏感程度，为不同类型数据的开放和共享制订相应策略，完善数据采集、管理、交换、架构、评估认证等标准，推动数据共享与开放的基本规范和标准出 台。
以资源目录汇编、资源整合汇聚、交换共享平台为三大标准步骤，坚持“一数一源”、多元校核，统筹建设政务信息资源目录体系和共享交换体系。建立一套科学合理的数据分类体系，将不同领域、多种格式的数据整合在一起，通过多元的检索途径、分析工具与应用程序，方便用户查找和利用数据内容。
四、因地制宜开展平台建设与运营
城市大数据平台的建设与应用要结合，避免出现重平台建设轻平台使用的现象。政府、产业和城市的数据资源极其庞杂，需要明确平台数据资源的权属性，保障数据所有权的归属。
政府拥有政府数据资源所有权，互联网企业往往掌握着先进的数据技术和拥有互联网思维的专业队伍，本地企业对当地的人才资源、市场环境、产业发展等因素有更清晰、更准确的认识，需要充分盘活政府、互联网企业、本地企业等各方资源，参与平台的建设与运营。
城市大数据平台的数据治理和运营体系相当复杂，平台建设的模式和路径没有固定模式，需要发挥各方的主观能动性，因地制宜，挖掘地方优势，突出地方特色，为城市大数据决策提供有力的支撑。
五、开展城市大数据综合评价
各省市大数据主管部门应制定平台长效运行机制和考评办法，建立完善的上报、检查、考评机制，设计量化考核内容和标准，加强平台数据质量管控，管好用好城市大数据平台。
加强对城市大数据平台项目的后评价和项目稽查，强化对数据资源建设以及数据共享开放、数据质量和安全的审计监督。科学构建城市大数据平台综合评价指标体系，开展城市大数据平台建设成效综合评价工作，引导各地城市大数据平台建设工作，不断提升城市大数据平台建设应用成效。
六、加强平台数据安全保障
城市大数据平台包含大量政务和产业数据，涉及国家利益、公共安全、商业秘密、个人隐私，具有高度敏感性，因此必须加强平台数据安全保障能力建设。
落实等级保护、安全测评、电子认证、应急管理等基础制度，建立数据采集、传输、存储、使用、开放等各环节的安全评估机制，明确数据安全的保护范围、主体、责任和措施。研究制定数据权利准则、数据利益分配机制、数据流通交易规则，明确数据责任主体，加大对技术专利、数字版权、数字内容产品、个人隐私等的保护力度。
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