城市要素庫時空分析系統建設思路

前面的所有文章都是開發Python網路爬蟲的編程要點，那麼爬下來的數據可以做什麼呢？接下來的文章我打算探討一些數據分析應用場景。

沒有更新專欄文章很久了，因為所有的精力在做一件事。在過去的兩年里，GooSeeker團隊內部組建了一個特殊小組，專門探索與城市相關的數據整理和數據應用價值。

為什麼啟動這個項目呢？

這個項目是智慧時空基礎設施建設項目的產物，隨著智慧城市建設的廣泛和深入地推進，加上物聯網技術和應用的長足發展，一副完整的數字化城市圖景逐步展開。開放的互聯網上積累了大量的有價值的內容，卻散布在web的角角落落，而且結構也是散亂的。我們期望這些內容能夠用於營商環境分析、現代化宜居城市治理、城市職居分析、政策制定的決策支撐等等方面，所以利用積累起來的網路爬蟲技術，圍繞著城市要素對數據進行採集和整理。現在期望將部分核心成果開放給廣大數據分析和城市治理和公共管理研究者，包括研究方法和整理所得的數據，作為公共知識，讓大家共享。

城市的發展運行都是在三維空間和時間交織的四維環境中進行的。時間、空間是能夠描繪記錄城市發展軌跡的唯一、最有效的載體，離開了時空，歷史的發展就無法記錄，更無法展現了，而地理信息是提供時間、空間信息最有效的方法和手段。因此，城市要素庫時空分析系統，以智慧城市時空可視化為核心，集合了省市區縣多級地圖統計展示，統計數據可作地理上的對比，也可看時間序列上的變化。數據按照主題進行劃分，覆蓋數字經濟和城市治理各方面，選擇不同描述維度，可提煉得到度量值，也可在對比台上疊加分析。

如果把智慧城市比作人體，時空基礎設施在智慧城市建設中，應該承擔著相當於「人體骨架」和部分「大腦」的功能，一是地理信息是各種信息的載體，比如準確定位實時感知信息的物聯網節點；二是負責與空間位置有關信息的集成、處理、可視、分析與決策。

在這個系統中，城市要素信息被分門別類呈現在地圖上，採用數據立方體引擎給用戶一個直觀的數據探索平台。基於對數據的探索觀察，可以確定深入研究的方向，進行深度分析，比如，智慧城市開放數據評價指數和城市人才結構分析。

城市要素庫的數據是經過整理清洗的結構化數據集，直接用excel就能做統計分析，也可以導入其他數據分析軟體，可建模分析和可視化展現。接下來我將用多篇文章展示多個數據分析場景和案例，以期拋磚引玉，期望廣大數據愛好者一起分享自己的智慧，一起學習、探索、分享，成長為數據科學家

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