智能城市大数据应用案例分享2020/2/6汇报提纲1、人口统计大数据应用案例2、数字规划大数据应用案例3、智慧旅游大数据应用案例4、城市产业经济大数据应用案例5、城市中小微金融服务应用案例6、其他应用案例传统人口统计面临的困难与挑战数据集成统计测算数据发布文化教育常住人口人口变化人口状况住房情况婚姻生育社会保障就业失业成本较高：国家级的人口普查需要至少百万级的人力和相关资源投入；时间延迟：人口统计体系、数据更新速度、数据采集可行性、理论分析模型滞后于社会经济的发展；属性单一：统计指标中反映人口自然属性，反映社会属性的指标（如兴趣偏好、人口流动）严重缺失；区域固定：基于街道、区县等行政街道的固定区域统计方式已经无法实现新形势下的人口统计需求；移动APP 大数据在人口统计的应用国家统计局人口司联合实验室2018年国家统计局人口司与TalkingData 成立联合实验室，共同探索利用移动大数据等相关技术协助国家开展人口统计工作，双方计划在年度人口普查、市民行为分析等多领域开展研究人口统计模型应用人口统计模型研究利用大数据，大力推进建立和完善现代化统计体系，以服务国家高质量发展。
——国家统计局贾楠前副局长行业领先的分析SDK是大量自有数据主要来源人口模型人口统计模型提供高效率和低成本的国家和地区人口抽查、调查替代方案人口监测模型提供定期、瞬时的不定空间人口分布、密度、态势分析能力人口流动模型提供不同空间尺度、时间粒度人口流动态势、趋势分析能力人口构成模型提供多维的非人口统计学特征分析与人群划分能力人口预测模型提供更多特征影响条件下人口增长预测方法依据项目实践经验，设计研发人口统计、人口监测、人口流动、人口构成等统计模型。
支撑用户进行快速的时间、空间数据计算。
基于统计学和机器学习的自主研发人口模型◼算法选择➢统计算法、机器学习算法（分类、关联……）◼数据选择➢统计模型－抽样数据（变量种类、样本数量）➢机器学习模型－训练数据集（特征、标识）、测试数据集◼模型实现➢统计模型－变量定义、计算公式➢机器学习模型－算法选择、特征调整、模型训练、模型测算、模型上线人口模型应用模型模型说明应用方向功能场景人口统计模型基于TD及三方移动设备数据等多源数据进行扩样计算，计算人口总量及空间分布为政府相关部门提供高效率和低成本的国家和地区人口抽查、调查替代方案人口分布统计人口监测模型基于TD及三方移动设备数据，计算监测区域内监测期内人口数量用于政府相关部门对行政区划或不定区域内(如城乡)定期、瞬时的人口分布、密度、态势分析。
人口空间分布监测重点区域监测人口构成模型针对人口监测、人口流动模型输出的人口数量，从人口统计学特征(如性别、年龄、职业等)统计用于政府相关部门对政区划或不定区域内(如城乡)不同时间粒度的监测、流动人口进行深入的洞察。
人口构成情况监测人口流动模型基于人口监测模型输出的分布数据，计算统计期内不同监测区域的人口流动数量用于政府相关部门对政区划或不定区域内(如城乡)不同时间粒度(年、季、月等)人口流动态势、趋势分析。
地区人口流动区域人口流动来源分析职住分析人口预测模型基于政府统计部门人口统计相关历史数据预测人口增长趋势。
为政府相关部门提供更多特征影响条件下人口增长预测方法人口增长预测北京市统计局人口动态监测——项目背景➢随着《北京市国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》的发布，北京市提出今后五年全市常住人口总量控制在2300万人以内，城六区常住人口比2014年下降15%左右，“大城市病”等突出问题得到有效缓解，首都核心功能显著增强。
➢为保障“疏解整治促提升”工作的顺利开展，及时掌握区域人口动态变化情况和工作进展，检验工作成效，需要能够做到实时的人口动态监测，而传统的抽样调查方式由于采样周期长、频次低、样本少，无法实时准确掌握人口变动情况，已不能满足当前人口监测工作的需要。
➢随着移动互联网、手机APP的广泛普及，利用互联网移动终端对人口动态进行统计分析可以获取更加准确实时的效果，加上与现有政务数据相结合，以大数据应用方式极大的促进了人口动态监测工作效率。
北京市统计局人口动态监测—交付成果《人口动态监测调查报告》北京市人口动态监测分析➢北京市人口总量分析➢北京市各区人口总量分析✓北京市中心城区人口总量及变化趋势分析✓北京市近郊区县人口总量及变化趋势分析✓北京市远郊区县人口总量及变化趋势分析➢北京市各区人口量占比分析➢北京市各区人口量占比变化趋势分析✓北京市各区白天人口量占比变化趋势✓北京市各区夜晚人口量占比变化趋势北京市各区人口流动监测分析➢北京市各区人口净流入分析➢北京市各区人口流动分析✓北京市中心城区与其他区县人口流动分析✓北京市近郊区县与其他区县人口流动分析北京市与各省市人口流动监测分析➢北京市与各省市人口流动总量分析➢北京市与各省市人口流动分析北京市统计局人口动态监测—交付成果《大数据人口动态监测可视化系统》汇报提纲1、人口统计大数据应用案例2、数字规划大数据应用案例3、智慧旅游大数据应用案例4、城市产业经济大数据应用案例5、城市中小微金融服务应用案例6、其他应用案例城市大数据综合分析平台武汉市城市大数据综合分析平台城市规划行业数据平台的标准、技术规范和制度都没有形成，仍然处于一个成长和完善期，没有成型的、可复制的模式，更没有统一的可实施方案，2018年，脉策受武汉规划院和自然资源局委托，通过数据平台的系统化构建，探索大数据支持规划的新模式，数据平台整合了武汉政府和第三方的多元数据，并在空间维度上进行链接和融合，建立起统一的空间坐标体系和数据标准，实现全市空间管理信息的互通共享，平台在2018年10月交付。
应用概述通过多源数据的专业化整合集成、关联共享和深度挖掘，形成区域、人口、产业、交通、商业、街景等业务场景，为政府及规划部门提供决策。
服务对象数据业务模型自然资源与规划局城市规划设计院政府数据及第三方数据腾讯位置数据投融资数据POI 数据消费刷卡数据12306高铁班次数据高德地图数据停车网停车数据等城市联系模型人迹联系模型人口分布模型产业分析模型商业活力模型交通分析模型空间量化模型城市公共服务设施规划与选址上海浦东新区15分钟生活圈公共设施规划与选址根据上海市浦东新区现有设施布局、实施规模、设施服务水平等各方面的情况，结合市民的对公共设施实际使用状况和出行能力，构建15分钟社区圈公共服务设施，服务相关部门建设工作。
应用概述充分利用人口、商业设施（POI ）、以及宏观社会经济等数据，帮助以可视化探索的形式对城市的各个街道、商圈进行配套设施完善度、职住通勤情况、职住均衡度进行全面高效的探查，并结合特有模型算法寄予量化评分，帮助城市规划局高效、量化的诊断和优化城市规划的系统。
服务对象数据业务模型利用大数据，为城市公共服务设施规划提供智能量化支持，为宏伟蓝图提效终端设备LBS 大数据统计局宏观经济数据商业地理信息POI/AOI 标签画像大数据职住算法模型设施完善度评分模型街道级和百米网格级人口模型城市规划设计院发改委汇报提纲1、人口统计大数据应用案例2、数字规划大数据应用案例3、智慧旅游大数据应用案例4、城市产业经济大数据应用案例5、城市中小微金融服务应用案例6、其他应用案例智慧文旅解决方案数据接入文旅态势监管应用数据可视化、产业监测、报表服务、报告服务，实时告警、预测趋势呈现、规划咨询服务，GIS 实时显示、舆情实时预警OD 模型、职住模型、游客筛选模型、交通模型、消费模型、轨迹模型、区域联动模型、停留模型、乡村游模型、都市游模型、自驾游模型、图像处理跟踪模型、群体位置轨迹模型、情感分析模型业务应用云（私有云/公有云/混合云）大数据物联网视频通信GISAI智慧城市业务底座安全融合网络数字平台车载穿戴视频监控移动终端电话/短信/多媒体井盖监照明控制扬尘监群体画像模型、停留模型、消费模型、个性化服务推荐、智能行程规划、旅游设施智能推荐等精准营销画像模型、客源地辐射范围模型、消费画像模型、家庭同源信息模型、线上营销效果跟踪文旅精准营销应用模型DI 工具、营销效果评估呈现、客源漏损分析、客源辐射分析地图呈现、媒体投放对接功能、一键投放功能、运营咨询文旅游客服务应用一机游app 、线上B2C 商城系统、微信公众号方案、触摸屏导览系统、统一住宿管理系统、统一餐饮管理系统文旅态势监管精准营销文旅服务文旅产业规划服务顶层规划设计，规划基础平台、咨询报告编制模型体系协同部门数据资源基于智能探针采集、运营商、互联网GPS等多源数据，严格遵守国家统计局和国家文旅部发布的《旅游统计调查制度》，通过与文旅部联合实验室，在文旅部相关专家指导下，采用国家权威旅游大数据统计算法，建立权威且实用的旅游大数据统计算法库。
数据采集器(智能探针)算法库•伪MAC清洗算法•IDMapping与标签数据融合算法•采集器数据的游客识别算法•本地居民、工作人员、出租司机剔除算法•过路人群剔除算法•…融合LBS数据旅游统计算法模型库•大数据与传统抽样融合统计算法•游客惯常环境识别模型•实时游客监控算法•专项旅游市场算法模型（乡村、都市、周末、周边、自驾、冰雪）•…信令数据算法库•手机用户职住算法•用户位置停留算法•城市OD迁徙算法•运营商游客筛选算法•…深度挖掘分析算法库•全域旅游发展指数模型•旅游价格指数模型•文旅产业智能选址算法•网络搜索行为分析算法•…文旅统计算法模型库宏观旅游经济分析——认清客流游客怎么游：分析游客接待人次、外来游客人次、过夜游客人次及停留时长、旅游总收入、游客地域构成等热门路线地图渲染示例旅游客情接待系统示例专项旅游市场分析——认清客流游客怎么游：分析专项旅游市场中游客接待人次、外来游客人次、过夜游客人次及停留时长、游客地域构成等乡村游都市游周边游周末游自驾游滨海游出境游夜间游红色游文旅目的地资源评估—摸清家底我们有什么：接入外部数据，基于文旅部数据中心研制标准算法，分析资源数量及分布，分析下辖区县全域旅游发展水平，关联分析资源与客流关系，从供给侧量化评价某地全域旅游发展水平及动态变化。
文旅资源分布密度示例目的地资源业态资源评估图分析内容•城市业态资源总览•交通资源配置分析•购物商圈资源分析•景点/酒店/娱乐/餐饮资源分析看透区域文旅发展—识别偏好游客消费分析 游客爱什么：游客移动支付规模及结构；OTA订单信息（订单量、转化率、流失率及可能原因及周边地区排名）；文旅产品价格水平及周边地区排名（总指数及各业态指数）；下辖区县文化和旅游服务质量等看紧区域文旅发展—舆情监控要发现也要提供解决之道：实现舆情预警，并快速自动分析舆情传播路径，提供负面舆情管理方案。
分析指标内容：☐旅游舆情分析舆情变化监控预警事件&负面评价分析舆情关键词云分析舆情类型分析舆情传播分析舆情来源分析☐游客口碑评价满意度口碑分析分类型口碑评价游客评价词云游客情绪分析评测来源分析重视旅游智慧化发展—基于AI 实现智慧监控旅游管理实时客流监控游客属性实时分析人脸识别查找自驾游车型识别异常行为监控热门线路/区域智能识别基于AI+摄像头+大数据实现智慧可视化管理汇报提纲1、人口统计大数据应用案例2、数字规划大数据应用案例3、智慧旅游大数据应用案例4、城市产业经济大数据应用案例5、城市中小微金融服务应用案例6、其他应用案例数据整合价值驱动多元数据生态融合，打通多渠道（统计数据、政府职能部门数据、开源数据、互联网数据）数据的协作、流转。