科普丨20世纪70年代的大数据竟是踩草踩出来的!

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楼主 2018-12-18 01:26:10
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在《最佳路径》这篇文章中描述了这样一个场景,即世界著名建筑大师格罗培斯设计的迪斯尼乐园开园在即,但各个景点之间的路径仍没有规划好,虽然已经修改多次,但格罗培斯并不满意。


而当格罗培斯经过当地的一家葡萄园时,受到农场主的启发,便要求施工方立即在乐园中撒上草种,当整个乐园被绿草所覆盖后,开始开园迎客。在开园的半年里,草地被踩出了许多小道,小道又宽又窄,优雅自然。





转年,格罗培斯让人按照已经踩出来的痕迹铺设了人行道。很快,在1971年的伦敦国际园林艺术研讨会中,迪斯尼乐园的路径设计被评为世界最佳设计。





原文中要表达的意思是以人为本、尊重他/她人选择的理念,路径自然天成。但如果用当今的视角看待,格罗培斯其实利用了大数据技术,基于大量行人的路径分析,得到了最佳路径的设计方案。


近年来,随着城市化的快速发展,使得人们的生活发生了很大改变,同时也产生了诸多挑战,如交通问题、空气污染以及能源消耗等等。而依托传感技术和大规模计算基础设施的逐步完善,小到店铺选址,大到城市规划,已逐步开始依赖大量、多维度的数据分析作为支撑,城市计算的理念已经得到广泛应用。


城市计算是一个交叉学科,是计算机科学以城市为背景,跟城市规划、交通、能源、环境、社会学和经济等学科融合的新兴领域。更具体的说,城市计算是一个通过不断获取、整合和分析城市中多种异构大数据来解决城市所面临的挑战(如环境恶化、交通拥堵、能耗增加、规划落后等)的过程。城市计算将无处不在的感知技术、高效的数据管理和分析算法,以及新颖的可视化技术相结合,致力于提高人们的生活品质、保护环境和促进城市运转效率。城市计算帮助我们理解各种城市现象的本质,甚至预测城市的未来。(引自微软——城市计算理念)




城市计算框架图


生活中,基于城市计算的理念应用非常多,以最为常见的店铺选址为例,早已从过去的“看对眼”选址,到借助互联网工具选址,再到如今基于各类大数据选址,均是遵照严谨的选址策略,如商圈的销售潜力、规模、特点、新旧程度、顾客群情况等等。


基于大数据选址案例


麦当劳选址,通常会提前1年左右的时间做调研、不仅要推算商圈成熟时间、人口基数分析、消费需求分析,并且会细化到消费人群的年龄阶段、消费特性以及交通习惯、就餐时间分析等等。


此外,还有一些大品牌选址,第一时间是对商圈客户群进行分型,一般要选取5个甚至更多的目标商圈,建立足够大的存量,优中择优,以找到更适合的门店。


如西贝技术团队在选址时,主要从市场网络规划开始,对每个城市每个商圈进行市场调查,按照优先排序的结果形成开发策略。优先进驻区域内A类成熟商圈,侧重市场综合体、购物中心等、同时,技术团队会调研目标商圈周边三公里内的交通线路、目标群体、收入水平、消费能力、竞争情况等因素。




图片来自jiemian


店铺选址仅仅是城市计算理念应用的一部分,城市建设同样依托如此。但在城市计算框架中的不同层次仍然存在挑战,如:城市传感中存在数据稀缺和稀疏性、有偏分布、有限来源;城市数据管理存在多模态数据,动态、高速、海量的数据以及识别不同领域多个数据源的关联模式;城市数据分析存在空间和时间数据分析、跨域数据融合等等。


当然,如果想从事城市计算相关的工作,有毅力、有决心去解决摆在当前面临的各类挑战。首先需要具备数据方面的知识,如果有开发者想要学习大数据相关的内容,现公布一个利好消息:CSDN学院精心打造了《大数据就业训练营》,由楚门智能数据学院创始人钱老师亲自带队,为想进入大数据行业的程序员们倾情献上,大数据就业特训课程,以助力想学习大数据技能的开发者走向事业的巅峰。





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Hadoop生态体系(HDFS+MapReduce+Pig(选修)+HBase+Zookeeper+Hive+Sqoop+Flume)、

Spark核心架构:Scala+Spark 核心、Spark SQL 2.X、

流计算引擎:Spark Streaming 2.X+Storm 1.0+Kafka、

基于Spark的大数据挖掘分析:Spark Mllib(选修))、

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