尹學海

摘要：在信息網絡時代背景下，城市化建設及發展應用到各種信息網絡技術，實現智慧城市新模式，并完善了相應的網格化智慧管理體系，能夠實現對城市全區綜合巡查、城管、查違、消防等數據采集，進而提高智慧城市建設水平。大數據可視化及信息挖掘實現智慧城市精細化治理的關鍵，理應得到重視及關注。

關鍵詞：智慧城市;精細化治理;大數據可視化;信息挖掘

世界很多國家都加快了智慧城市建設，并實現了精細化治理，提高了城市建設水平，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項目。大數據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，并完善城市功能。對此，本文根據相關文獻對智慧城市精細化治理大數據可視化分析及信息挖掘進行了詳細分析。

1智慧城市大數據可視化關鍵技術

①數據集成處理技術：處理流程：數據清理→數據集成→數據變換→數據歸約等，數據類型：網絡日志、結構化數據、文本數據（圖像、視頻等）。②數據存儲管理技術：鍵值數據庫、列存數據庫、圖存數據庫、文檔型數據庫。③數據分析、挖掘技術：包括多維聯動分析（時間分布、空間分布及事件等級）、算法及模型嵌入（指標分析模型、仿真模型和預測模型）、數據挖掘（分類、聚類、關聯和預測）[1]。④數據呈現技術：地理信息系統、數據統計圖表、三維建模、時空態勢展示等。⑤人機交互技術：數據可視化軟件系統、數據交互顯示及控制設備等。

2智慧城市精細化治理情況

以寶安區為例，寶安區信息中心于2017年開展了智慧寶安“三個一”綜合集成平臺一期項目建設，該市區的智慧城市精細化治理平臺“寶安區網格化智慧管理平臺”、“智慧寶安管控指揮移動終端（管控通）”。精細化治理情況如下：

2.1構建了智慧寶安網格化智慧管理體系

能夠實現對寶安區124個核心社區的網絡管理，并對500套出租屋的劃分工作量、難易程度、街區走向等進行合理化規劃，全區劃分為4833個基礎網格，然后在該基礎上建成網格化智慧管理體系，能夠對巡查、城管、查違 、消防等進行精細化管理[1-2]。

2.2具有專業的數據落圖落格

調查發現，寶安區警格、消防網格、安監網格、交通網格、查違網格都為124個，與基礎網格對應，實現專業化及24h小時的城市巡查、整治，城市整治隊伍只需要下載對應的移動終端就能夠實現對城市的精細化治理。

2.3網格化數據采集體系已經得到完善

寶安區進行智慧城市精細化治理時應用到了各種數據信息采集技術，實現對各種數據信息的采集，包括綜合巡查、城管、查違和消防等。此外，在大數據可視化及信息挖掘技術的支持下還能夠實現對安全生產、公安、規土事件、環保水務、人力資源、電動車違規充電、煙花爆竹等的數據信息采集。

3大數據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合實際選擇合適的工具。寶安區選用Tableau桌面系統商業智能工具軟件進行智慧城市精細化治理大數據可視化分析，以強化數據圖表制作能力，實現圖標可視化，同時還能夠利用Tableau的自定義代碼編寫功能配置控制臺，實現對信息的監測及分析[2]。Tableau控制臺具有很強的靈活性、動態性特點，故能夠挖掘各種信息，包括城市的視圖、布局、建筑風格等，為城市治理及發展決策提供數據信息依據。

具體的大數據可視化分析及信息挖掘方法如下：

3.1大數據多維度分析

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、維度觀察數據，最后找出數據規律，為輔助決策提供依據。可從時間分布、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現量、辦結量、未辦結量、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現量、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 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，辦結量為73500宗，未辦結量為1200宗，辦結率為98.39%，該數據結果能夠反映事件的時間分布及空間分布情況，符合大數據可視化分析標準。

3.2重要事件預警分析

重要事件的預警直接關系到智慧城市運行安全及有效性，更對智慧城市精細化管理產生不可代替的影響作用。很多城市重要事件都屬于現代城市“突發性”問題，會使相關部門顧此失彼、應接不暇，而預警預測重要事件則能夠有效降低相關部門城市問題解決難度，減少城市問題給智慧城市建設及發展造成不利影響[3]。重要事件預警分析的關鍵在于：先根據事件歷史數據界定事件預警、預研及預判閾值，然后進行預警分析，分析的內容包括事件隱患嚴重情 況、可能造成影響程度等。

3.3事件數據分析結果多平臺可視化展示

本文運用Tableau server展示和發布數據分析結果，可通過Web 瀏覽器實現共享，寶安區管控指揮中心的綜合中控平臺、中控管理APP端及PC端都設置有專門的 Web端，可直接分享數據分析結果，并展示數據分析圖表，為管理決策層提供可靠依據，從而掌握城市運行狀態，促進智慧城市建設及發展[4]。事件數據分析結果可視化展示還能夠幫助相關部門快速了解城市運行問題，并挖掘相關數據信息，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。

結語

精細化治理已經成為完善智慧城市運行體系及管理體系的核心要素，很多地區在建設智慧城市時都會配套相應的精細化治理體系、機制及制度。大數據可視化及信息挖掘是構建精細化治理體系的重要技術手段及方法，能夠實現對綜合巡查、城管事件、查違事件、消防事件等數據信息的可視化分析及挖掘，彌補憑經驗、直覺“模糊管理”城市的不足，并有效解決各種城市運行問題，提高城市治理精細化水平、數據化水平，加快智慧城市建設及發展步伐。

參考文獻

[1]曾鵬，劉佳.智慧城市精細化治理大數據可視化分析及信息挖掘[J].軟件導刊，2018，17（8）：190-193.

[2]趙躍.智慧城市時空大數據云平臺建設探討[J].測繪與空間地理信息，2021，44（1）：93-95.

[3]周芳檢."數據-智慧"決策模型：大數據賦能的城市公共危機決策創新[J].圖書與情報，2021（1）：108-115.

[4]李振新.基于網絡大數據的公共服務平臺助力智慧城市建設項目[J].中國新通信，2021，23（7）：86-90.