【新艺元|项目分享】大数据分析法在城市规划中的运用

近年来,城市规划领域越来越意识到大数据分析在规划与决策过程中的重要性。大数据分析在城市规划中扮演着关键的角色,它们不仅能够揭示城市运行的复杂性,还能够为决策者提供深入洞察,以支持更有效的城市规划和发展。新艺元产业发展研究中心将大数据分析的方法与规划研究相结合,在项目中进行了广泛的实践与应用,对项目进行了数字化提升,并加强了项目的精确性、全局性和智能性。本文将重点介绍关于大数据分析方法的研究目的,并将大数据获取的方法进行提炼,进行相关案例的分享和经验总结。


一、研究目的

首先,大数据分析方法在城市规划项目中的研究目的主要分为四个方面:咨询分析定量化,数据收集海量化,产业分析可视化,研究结论专业化。

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大数据分析的研究目的

在定量化分析中,通过大数据分析,将城市规划问题转化为可量化的指标和数据,以给决策者和规划者提供更精确的信息。这种定量化的分析方法可以帮助他们发现城市中的潜在问题、需求和机会,并基于数据进行相应的咨询分析,为决策提供科学支持。定量化分析所具有的一些特征如客观性、精确性、可推广性和易比较性,也同样体现在大数据分析中。

大数据分析方法可以帮助城市规划研究者收集和整理海量的城市数据。这些数据包括人口普查、交通流量、土地利用等方面的信息。通过大规模数据的收集和整合,研究者可以更全面地了解城市的运行情况,并从中提取客观的规律并用以支持论点。大数据分析所处理的数据集通常规模巨大,这些数据集可能包含数十亿乃至数万亿的数据点,涵盖城市的各个领域,如人口、交通、环境、经济等。这种海量的数据规模使得分析过程更具挑战性,但同时也提供了更全面、更准确的城市信息

大数据分析方法还能够将复杂的城市产业分析结果以可视化的方式展示出来。通过数据可视化技术,城市规划研究者可以直观地了解城市产业结构、经济发展状况、人口流动等信息。这种可视化分析方法可以帮助决策者更好地理解城市的产业格局,为产业发展和规划提供依据。大数据分析可视化常常使用专门的数据可视化工具和软件来呈现数据。这些工具提供了各种图表、图形和交互式界面,可以直观地展示大规模数据的复杂关系和结构。常见的大数据可视化形式包括柱状图、折线图、散点图、饼图、热力图等。这些图表和图形能够直观地显示数据的分布、趋势和关联,使得观察者可以快速理解数据中的信息。对于城市规划领域的大数据分析,空间可视化是一种重要的手段。地图和地理信息系统(GIS)工具可以将城市数据以空间形式展示,例如点图、线图、面图等,从而帮助理解城市中不同地理区域之间的差异和关系。

大数据分析方法能够提供更专业的研究结论。通过对大规模数据的分析,城市规划研究者可以得出更准确、可靠的结论,进而为城市规划和设计提供专业指导。这些研究结论可以涵盖城市发展趋势、人口分布特征、交通瓶颈等方面,是城市规划决策者的重要参考依据


二、 方法提炼

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大数据分析的操作解析

使用大数据分析方法进行城市规划研究通常需要遵循以下步骤:

1. 确定研究目标:明确城市规划研究的目的和问题,如城市发展趋势分析、交通规划、土地利用优化等。

2. 数据收集和准备:确定所需的数据类型和来源,进行数据收集和整理。如人口统计数据、地理信息数据、交通流量数据等,需确保这些数据的质量和完整性并进行必要的数据预处理和清洗。

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数据清洗和筛选

3. 数据探索和可视化:通过数据可视化方法,对收集到的数据进行探索和分析。使用图表、图形和地图等可视化手段,发现数据中的模式、趋势和关联。

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数据探索的可视化模式

4. 分析方法选择:根据研究目标和数据特点,选择适当的分析方法。这可能涉及统计分析、机器学习算法、空间分析等。确保选择的方法与研究问题相匹配,以提供有效的解决方案。

5. 数据建模和分析:基于选定的分析方法,对数据进行建模和分析,主要包含模型建立、参数估计、模型优化等。使用合适的工具和算法,对数据进行深入分析和挖掘。

6. 结果解释和评估:对分析结果进行解释和评估。解释结果的含义和影响,评估分析的准确性和可靠性。确保结论准确可靠,并能为城市规划提供有价值的见解和建议。

7. 结果可视化和传达:将分析结果以可视化的方式进行呈现,以便于传达和交流。使用图表、图形、地图等手段,将结论直观地展示给决策者和规划者,帮助他们理解和接受研究结果。

8. 经验总结和反馈:对整个分析过程进行经验总结和反馈。评估分析的效果和影响,总结经验教训,并提出改进和进一步研究的建议。

需要注意的是我们在大数据分析的过程中,经常会发现数据体现的结论与我们原先的见解会有所出入。这种情况下,我们需要回顾数据的质量和完整性,确保数据的准确性和可靠性,检查数据收集和处理过程中是否存在错误或偏差,以确定数据是否真实反映了研究对象的情况。此时可以考虑引入其他数据源来补充分析结果。可能当前使用的数据源有限,无法涵盖所有相关因素。通过引入其他数据源,可以获得更全面的数据信息,从而更好地解释和理解分析结果。总而言之大数据分析的这些步骤是可迭代的,可以根据需求重复多次,直到获得正确的结论。
   

三、案例应用

案例应用方面,新艺元利用大数据分析方法已经在许多城市规划项目中取得了成功。通过对大规模城市数据的分析,城市规划者能够制定更合理的交通规划,改善交通拥堵问题;他们还可以利用社交媒体数据来了解公众的意见和反馈,从而优化公共空间的规划。大数据分析方法在城市规划中的应用具有巨大潜力,可以提高规划效率和城市品质。以下将从两个问题展开来分享大数据分析方法的应用。

Q1,如何判断城市是否有产业转移的承接力?

以江门市为例,大数据的调研方向分为两个方面,一是江门市内部的产业基础,二是江门市周边城市的产业转移趋势。江门市内部的产业基础可以从江门产业发展情况、土地出让情况、产业向外转移情况中取得线索,具体的数据则包含年鉴数据、企业数据、土地交易数据等方面。

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产业转移调研思路

在此基础下,我们可以取得的基本结论是江门市内部的产业基础有待升级,人口就业以制造业为主,适配转型趋势。从土地供应的角度来看,选择在江门购地的企业来自广州,深圳,中山,佛山等城市,且工业用地供应资源丰富。

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据爬取结果

江门市周边城市的产业转移情况则分别从佛山市、广州市、深圳市的企业投资地区和行业领域中获得。经天眼查等商业查询平台的数据爬取后,再进行数据筛选,得到这些城市企业对江门市的投资情况。从数据结果中我们可以发现,周边较为发达地区对于江门资本转移的主要领域包括光电子激光,信息技术,医药业,环境治理科技等。

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周边城市的企业资产转移的领域统计

通过大数据的分析测算,我们可以得到的结论是江门市内部产业结构有待优化,且现存的土地资源可以承接外部产业对内的转移趋势,同时周边城市对于江门市的产业转移意图明确,江门市可承接外部产业转移。

Q2,如何从土地的出让规律探索产业升级的路径?

一个城市的土地交易数据可以从各政府官网或专门的土地交易网站中的交易公告中获取,通过数据爬取的方式即可汇总出所有交易信息,有些专业的咨询机构和研究机构会定期发布土地市场研究报告,其中包含土地交易信息、市场分析和趋势预测等。这些报告可以提供有关土地出让规律和产业升级的参考信息。从以上土地数据进行筛选分析后,我们便可以获得一个城市土地交易出让的规律。土地出让规律可以反映不同类型土地的供应和需求情况。如果某一类土地的供应相对充足,而需求相对较低,那么政府可能会通过出让土地来吸引相关产业的发展,推动产业升级。

通过对比新加坡、苏州工业园区的土地出让数据,我们可以发现他们拥有类似的规律:工业用地出让面积呈现出加速扩张、暂停扩张、和重新扩张的趋势。这些趋势可以反应出城市不同阶段的产业升级路径。

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新加坡、苏州工业园区的土地出让规律


总结

大数据分析方法可以帮助城市规划师了解城市的发展趋势和现状。通过对人口、经济、交通、环境等方面的数据进行分析,可以了解城市的基础信息、发展趋势以及问题所在。这为制定科学合理的城市规划提供了重要依据,避免了盲目性和主观性。大数据分析方法还可以预测城市发展的未来趋势。通过对历史数据和趋势进行分析,可以进行模型建立和预测,帮助规划者预测城市未来的人口增长、经济发展、交通需求等,达到对项目进行数字化和智能化提升的目的,从而制定相应的规划策略和应对措施。

综上所述,大数据分析方法在城市规划中发挥着重要的作用,可以提供全面、准确的数据支持,揭示城市的特征和模式,预测未来趋势,并促进规划决策的科学化。它对于制定可持续、宜居、智慧的城市规划方案具有重要的意义和价值。通过大数据分析,城市规划项目能够实现全局性的优化,从全面的数据视角考量城市发展的各个方面,为决策提供更全面的依据。同时,借助智能算法和技术,大数据分析使得城市规划过程更加智能化,能够自动化处理庞大的数据集合,提取出有价值的信息和洞察。此外,大数据分析将城市规划项目数字化,通过数据模型和可视化工具,帮助规划师更好地理解和呈现城市发展趋势,为决策者和公众提供更直观的参考,推动城市规划的数字转型。