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【案例】智能城市大数据可视化平台构建方法【CDA持证人分享】

CDA数据分析师

2025-05-09

导读：CDA持证人简介：杨贞玺，CDA一级持证人，郑州大学情报学硕士研究生，某上市公司数据分析师。

CDA持证人简介：

杨贞玺，CDA一级持证人，郑州大学情报学硕士研究生，某上市公司数据分析师。

一

城市生命系统的监测和优化

要做智能城市的大数据平台，首先要采集数据，从数据分析的角度来看，这一环节对应着建模、算法以及识别的具体情况。其应用主要体现在以下：

应急决策支持模型

应急响应决策的支持模型包括以下两个方面：

多元数据融合：整合来自不同部门和企业的多元数据，构建统一的支持模型。
情景模拟：通过模拟不同的应急情形，评估各种策略的效果，为提高应急响应的效率和准确性提供科学依据。

当突发事件发生时，模型能够分析现场的实时数据，并提供一套应急响应方案。

同时，还可以在知识库或决策系统中进行原因分析，针对相应问题制定应急方案。

公共服务提升

对于智能城市而言，在完成系统升级后，需要对其进行评估：

性能评估：定期对系统进行性能评估，识别系统存在的不足之处。

例如，在视频识别系统中，如果对车辆、行人以及交通护栏等目标的识别不够清晰，或者出现与其他物体混淆的情况，就需要对相关识别系统进行更新迭代，以提高识别的准确性和识别范围。
用户反馈：收集用户对系统使用的反馈，包括用户痛点、系统功能优化以及用户体验等方面。对于政府部门使用的系统，要关注政府工作人员的反馈；对于涉及公众服务的系统，则要重视市民的意见。

例如，市民反馈收集建议的方式是否便捷，提交的数据能否以标准化的形式输出，满足系统的需求等。
效果验证：对比系统升级前后的运行数据，验证系统迭代升级的效果，确保系统得到有效优化和提升。

例如，在更改了市民问题的提交方式后，验证市民提交问题和分类是否更加方便，问题能否更快捷地派遣到相应部门并得到及时解决等。

二

智能城市大数据可视化平台构建方法

在智慧城市发展中，大数据平台的构建至关重要，这其中涉及可视化平台的相关知识，包括图表类型、构建方案流程等。

大数据平台的架构和设计

在大数据平台的架构和设计方面，分布式存储和计算是关键。

智慧城市的大数据平台多采用分布式存储，例如一些新的技术，以满足海量数据的存储和实时处理需求，确保数据的高效利用以及系统的稳定性。

数据安全和隐私保护

在数据安全和隐私保护方面，平台强化了数据安全机制，运用加密技术和防控手段，在数据传输过程中确保安全，同时严格遵守隐私保护法规，防止数据滥用。

智慧城市通过共享数据融合平台，实现城市运营和城市治理的优化。

搭建城市管理综合平台

在搭建数据平台的过程中，我们需要掌握一点，即不同数据所适用的图表，如：

折线图适用于时间序列数据，像案件量、投诉量等

热力图与地理经纬度相关，可用于展示某个区域的情况

扇形图则可用于分析不同题类型，如交通问题、噪音投诉问题等的用户投诉重点关注类型，以及不同维度的对比。

数据采集、数据清洗和数据分析是城市智能化分析的基础，这些都是CDA数据分析师一级里重要考点，想提升相关能力的小伙伴可以扫码CDA认证小程序，里面有很多模拟题。

城市管理综合平台具体的构建方案如下：

先设计数据中枢，然后搭建可视化框架。

例如，可结合 12345 热线留存多元数据，建立整体数据仓库，基于地理位置构建三维城市模型，标注高频诉求区域，实现热力图和实体建筑的空间映射，并设置热线响应率、办结率、满意率、满意度等指标。

此外，推荐大家可使用墨刀的大屏模板，其中包含扇形图、模块标题、折线图等不同内容，左侧有目录和组件，可展示图表类型、表格类型、信息流等，非常便捷。

总体而言，可以充分利用 AI 智能等数据分析工具，好的工具能帮助我们更好地建立数据分析模型，提高数据分析效率。

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课程内容紧密贴合行业需求，渐进式地涵盖了数据分析所需的各类工具及编程语言，如Excel、SQL、Python、PowerBI等。通过大量实际案例和行业数据，带你深入学习常用分析技能，确保你学完就能在零售、电商、金融等多行业多场景中独立完成数据分析工作。同时，课程还从职场综合能力要求出发，为你提供职业规划指导，帮助你选择适合自己的职业发展路线，快速提升岗位匹配度，实现从校园或原岗位到数据分析岗位的无缝对接。

讲师团队

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课程内容介绍

基础夯实阶段

工具与思维预备：预习阶段提供Excel、数据库、PowerBI等工具的预习视频，帮你提前熟悉工具操作。业务前台人员数据思维训练营则培养你的数据思维，为后续学习打下坚实基础。
Excel数据分析进阶：深入学习表格结构数据的处理技巧，掌握各类指标的应用、设计与分析，学会运用帕累托分析法、四象限分析法等业务分析方法，以及价值模型、漏斗模型等业务模型。
业财融合与财务数据分析：了解业务和财务的紧密联系，熟悉三大财务报表指标，学会资产负债分析、利润分析和杜邦分析，完成财务分析报告。

技能提升阶段

统计学与多维数据分析：系统学习统计学基础，涵盖描述性统计、统计分布、推断性统计等知识，学会运用ABtest分析运营方案。
数据库与数据管理：深入学习SQL数据库，掌握数据定义、操作、查询语言，学会单表和多表查询，运用各种函数解决实际问题。
Python编程与应用：从Python编程基础学起，掌握数据类型、语法规则、控制流语句和自定义函数。深入学习Numpy数组分析、Pandas数表分析和数据清洗。

高级进阶阶段

数据挖掘与机器学习：学习数据挖掘基础内容，掌握相关分析、线性回归、逻辑回归等统计建模方法，了解模型评估和正则化技术。
深度学习与人工智能：探索深度学习之神经网络、AIGC生成式人工智能路线图，了解编码器、迁移学习和Transformer架构，掌握GPT技术架构与训练方法。

实战与就业保障阶段

大型项目实战：参与跨国企业完整数据分析实战案例，在项目现场专家的评审与1V1指导下，进行探索性实操，制作分析报告。
精准营销数据分析全流程实战：以实战案例为依托，全流程掌握精准营销数据分析方法，提升解决实际业务问题的能力。
职业发展与就业服务：数据分析师职业规划课帮助你明确职业目标，提升职场沟通力和团队协作力。面试技巧一对一辅导为你量身定制面试策略，修改简历，增加面试成功率。

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