数字中国创新大赛2021 - 城市管理大数据专题学习

最新推荐文章于 2025-11-26 20:23:01 发布

YbDocker

最新推荐文章于 2025-11-26 20:23:01 发布

阅读量184

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/YbDocker/article/details/133039743

大数据专栏收录该内容

81 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文围绕数字中国创新大赛2021的城市管理大数据专题，阐述了城市管理大数据的概念，包括数据来源及重要性，并提供Python代码示例，涉及数据采集与整合、数据分析与可视化，旨在提升城市管理和居民生活质量。

随着城市发展和技术进步，城市管理正面临着日益复杂的挑战。为了更好地应对这些挑战，数字中国创新大赛2021设立了城市管理大数据赛道。本文将介绍城市管理大数据的相关概念，并提供一些源代码示例，以帮助读者更好地理解和应用这些概念。

一、城市管理大数据的概念

城市管理大数据是指通过收集、整合和分析城市中产生的各种数据来改善城市管理和服务的过程。这些数据可以包括人口普查数据、交通数据、环境数据、社会媒体数据等。通过对这些数据的深入分析，城市管理者可以更好地理解城市的运行情况，发现问题和瓶颈，并制定相应的政策和措施来改善城市的发展和居民的生活质量。

二、城市管理大数据的源代码示例

数据采集与整合

城市管理大数据的第一步是采集和整合各种数据源。以下是一个简单的Python代码示例，用于演示如何从不同的数据源中获取数据并进行整合：

import pandas as pd

# 从人口普查数据源获取数据
population_data = pd.read_csv('population.csv'

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

YbDocker

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

DCIC2021数字中国创新大赛大数据赛道-城市管理大数据专题学习

PJHLTL的博客

02-19

1233

第一天baseline代码运行竞赛网站：https://data.xm.gov.cn/contest-series/digit-china-2021/#/3/my_game?pageUrl=send_homework&registerCode=CS-GXDC-0598&registerId=d3deeb01d005480d9cd4bed66182dde4 运行结果 baseline代码来源:https://cdn.coggle.club/dcic2021/DCIC-baseline.htm

2021-数字中国创新大赛大数据赛道-城市管理大数据-task01

lfbcsdn博客

02-19

850

Task1任务介绍实现过程数据集结果展示小结&产出任务介绍根据官方提供的数据进行数据分析和计算模型构建等工作，识别出工作日早高峰07:00-09:00潮汐现象最突出的40个区域，列出各区域所包含的共享单车停车点位编号名称，并提供计算方法说明及计算模型。我自己理解为这是一个分类问题，但是潮汐现象最突出具体衡量指标没理解到。实现过程这里是使用官方提供的baseline代码：自己主要在本地IDE上跑通一遍。官方代码传送门代码在这里数据集结果展示小结&产出小结此次主要是完

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

2021数字中国创新大赛大数据赛道—城市管理大数据专题开赛

DataCastle

02-22

948

想要为有温度的城市管理献计献策吗？想要让自己在数据、算法和创意的海洋里尽情遨游吗？想要捧得高规格赛事荣誉和高达10万元奖金的大奖吗？ 1月25日，2021数字中国创新大赛大数据赛道—城市管理大数据专题，这一专注于提升城市精细化、智能化、人性化管理水平的赛事正式开赛！一、数字中国创新大赛作为数字中国建设峰会的重要组成部分，数字中国创新大赛围绕精心打造峰会品牌化的高端专业赛事，已连续举办两届，吸引了众多国内外优秀团队和人才参赛，汇聚了丰硕的创新成果，进一步提升了峰会品牌影响力，助力数字中国和数

2021数字中国创新大赛大数据赛道-城市管理大数据专题-早高峰共享单车潮汐点的群智优化感想

Agetha的博客

02-20

682

sftp软件用的腾讯电脑管家安装的 filezilla

2021数字中国创新大赛大数据赛道-城市管理大数据专题-早高峰共享单车潮汐点的群智优化-感想

02-25

322

提交比赛结果遇到了问题，将ftp换位sftp登陆就可以了。sftp软件用的360软件管家安装的 filezilla。比赛提交比较复杂。早高峰共享单车潮汐点的群智优化提交结果较简单只需要提交到result目录下就行了。 ...

2021数字中国创新大赛大数据赛道——城市管理大数据专题正式开赛

cover_se的博客

01-25

1月25 日，由数字中国建设峰会组委会主办，福建省数字福建建设领导小组办公室、厦门市人民政府、数字中国研究院(福建)承办，厦门市工业和信息化局、厦门市城市管理行政执法局协办的“2021数字中国创新大赛大数据赛道—城市管理大数据专题”正式开赛。据悉，本次专题赛事以“数聚赋能众智成城”为主题，征集基于城市管理大数据领域的算法模型和创新应用解决方案。旨在通过城市管理与大数据的融合，针对当前城市...

数智十年，向新而行：2022 第十届CCF大数据与计算智能大赛在京启动

DataFountain的博客

09-07

1427

由DF平台承办支持的CCF 大数‭‮与据‬‬计‭算智能大赛（CCF BDCI）正式启动！历经‭‮十‬‬年发展，已成‭‮为‬国内大数据与人工智能领‭‮域‬‬最具影‭‮响‬‬力的赛事，促进了人才培养、产学合作、开‭‮源‬‬生态、技术攻关。大赛决赛和十周年纪念大会将在苏州‭‮吴市‬‬江区举办，欢‭‮迎‬‬参加。

共享单车轨迹数据分析：以厦门市共享单车数据为例（一）

weixin_45812624的博客

09-07

2265

本文通过分析2021数字中国创新大赛公布的厦门市2020年12月21日上午06:00至10:00的数据为例，展示了这段时间内共有78860条记录，平均每小时近2万笔订单，反映出厦门市对共享单车的高需求。分析发现，湖里区和思明区的轨迹线密集，表明岛内共享单车出行更受欢迎。早高峰期间，大部分用户在6:00至6:59出行，显示出较强的出行需求。此外，出发地和目的地分布显示短距离出行为主，湖里区和思明区为主要使用区域。分小时的出发地分布情况也显示出湖里区、思明区及周边区域为热点出发地。

轻量级日志监控与告警系统（二，上）：为 Kafka 消费者注入 CI/CD 能力，实现秒级部署闭环

m0_74234518的博客

11-23

781

摘要：本文基于轻量级日志监控系统的初版架构，通过Git Hooks实现Kafka消费者程序的轻量级CI/CD能力，解决手动部署效率低下的痛点。采用裸仓库+post-receive钩子的方案，实现git push触发自动代码同步与服务重启，避免了Jenkins等工具的复杂部署。该改进使系统具备秒级迭代能力，为后续引入Celery、Prometheus等组件奠定自动化基础，体现"代码即配置"的DevOps理念。全文包含架构对比、实现细节及演进规划，展示如何用最小成本构建可自维护的日志处理系

淘宝详情数据 API 返回字段全解析：核心字段说明 + 开发避坑指南

Ob_API20230201的博客

11-23

942

淘宝详情数据 API 的返回字段设计贴合电商业务场景，核心在于理解字段关联关系（如sku_id与spec_json）和权限限制。开发时需重点关注价格库存的准确性、图文内容的解析效率，以及异常场景的兼容处理。如果遇到特殊字段解析问题（如海外商品、预售商品专属字段），欢迎在评论区留言交流！

Python在云原生微服务监控与自动化运维平台中日志处理与告警实践

2501_94182049的博客

11-23

688

开发效率高：快速实现日志解析、指标聚合和告警逻辑生态丰富：支持 Kafka、Prometheus、ElasticSearch、Celery 等易扩展与维护：模块化、异步、插件化设计性能优化灵活：批量、异步、缓存、序列化优化通过异步日志处理、实时指标聚合、告警策略和自动化运维集成，Python 能够支撑高并发云原生服务的监控需求，实现低延迟、高吞吐、可监控、可扩展的运维平台，为企业稳定运营和快速响应提供保障。

hive-----广电大数据分析

最新发布

2401_87586917的博客

11-26

625

1．创建存储格式为TextFile的观看历史表text_see和用户信息表text_user（用于存储原始数据）。并创建存储格式为ORC的表orc_see和orc_user。12. 对orc_see表按照用户Group By聚合，然后统计组内的时长即可。3. 用户信息文件userevents.txt存储在本地系统/opt/datas目录下，将其导入表text_user中。5. 将表text_user中数据加载到表orc_user中。4. 将表text_see中数据加载到表orc_see中。

Go语言高性能并发编程实践分享：从基础协程到分布式服务优化实战经验总结

2501_94108919的博客

11-23

450

充分利用goroutine和channel，实现轻量级并发。控制并发规模，避免无限增长导致系统压力。合理使用连接池和异步操作，优化网络和数据库IO。监控与分析，借助pprof定位性能瓶颈。简单、静态部署，提升服务稳定性和运维效率。总之，Go语言凭借原生并发支持和高效性能，非常适合构建高吞吐量、高并发的分布式服务。通过本文经验分享，希望开发者能在Go语言实践中少踩坑，快速构建稳定、高性能的互联网系统。全文字数：约1205字内容原创度：低相似度（独立实践经验、代码示例、优化策略）地区信息：广州。

【SQL技术】不同数据库引擎 SQL 优化方案剖析

2509_94011387的博客

11-23

672

不同的数据库系统有其独特的架构和性能特点，因此 SQL 优化策略也需要因地制宜。在实际应用中，需要根据具体的业务需求和数据特点，选择合适的优化方法。同时，定期监控数据库的性能指标，不断调整优化策略，才能确保数据库系统始终保持高效稳定的运行。希望本文介绍的优化方案能为你在数据库性能优化方面提供一些有益的参考。

Hadoop 分布式计算MapReduce和资源管理Yarn 2

2402_85236482的博客

11-25

762

序列化定义：就是把内存中的对象，转换为字节序列，以便于存储到磁盘或网络传输，此过程被称为序列化。反序列化定义：将字节序列或磁盘中的持久化字节数据，转换为内存中的对象的过程。##4.2 hadoop为什么需要序列化和反序列化数据经过mapper 任务的处理后，会产生溢出文件，这些文件会被保存到磁盘上。mapper任务完成后，reducer会通过http get的方式从mapper端拷贝对应分区的数据，中间需要经过网络传输。需要做持久化（存盘）或网络传输，这中间就需要做数据的序列化和反序列操作。

Python微服务架构在分布式电商系统中的高性能设计与实战经验总结分享

2501_94181083的博客

11-23

665

I/O 使用协程，CPU 使用进程池缓存层是真正的性能保障消息队列极大提升系统抗压能力系统组件可水平扩展是核心竞争力监控能力比性能更必要，问题才能提前预警Python 借助异步事件模型、缓存、分库分表、微服务拆分与自动扩容机制，在电商这种重 I/O 高并发的场景中完全可以支撑高性能要求。同时开发效率高、维护成本低，使其非常适合构建快速迭代的互联网核心业务服务模块。

基于Java与Go构建混合式事件驱动数据流处理平台的架构策略深入剖析与高可靠设计方法实践应用研究

2501_94056519的博客

11-26

281

Java 提供稳定性与复杂计算能力，Go 提供高并发与高吞吐处理能力，两者结合能构建高可靠、可扩展、低延迟的数据流系统。随着企业对实时数据处理需求不断增长，这种混合架构将越来越普及，并成为未来大规模事件平台的重要基础。

阿里云服务器的适用场景

gaize1213的博客

11-24

317

需GPU加速的AI训练、推理场景（如图像识别、NLP）可选择阿里云GPU实例（如vgn7i-vws）或弹性加速计算实例（EAIS），配合PAI平台快速部署模型。多人在线游戏、实时通信等低延迟场景可使用阿里云的高主频计算型实例（如hfg7）或GPU实例（如gn7i）。基于Kubernetes的容器化应用可使用阿里云容器服务（ACK），配合ECI（弹性容器实例）实现秒级扩容，适合微服务架构。4K视频转码、实时直播等场景可选择视频编码型实例（如vep7）或FPGA实例，结合媒体处理服务（MPS）提升处理效率。

全链路追踪技术：分布式系统调试的未来

2509_93943145的博客

11-24

411

如果支付服务突然抽风，运维不用再逐个服务查日志，直接盯着链路拓扑图就能看到红色告警亮在支付服务节点上，连耗时统计都精确到毫秒级。有些团队更绝，连数据库慢查询都做埋点，把ORM框架执行的SQL语句耗时也纳入追踪范围，真正实现端到端全覆盖。想象一下，以前排查问题像是在黑箱里摸鱼，现在直接变成了看高清监控回放：哪个服务处理慢了、哪个节点报错了、数据在哪个环节丢失了，全都一目了然。从问题定位到性能优化，再到容量规划，这条技术路线正在成为分布式系统的“神经系统”，让原本黑盒化的微服务架构真正变得透明可观测。

2023年全国职业院校技能大赛--GZ033 大数据应用开发任务F

03-20

### 关于2023年全国职业院校技能大赛GZ033大数据应用开发任务F的解析目前提供的引用资料并未直接提及“2023年全国职业院校技能大赛GZ033大数据应用开发任务F”的具体内容。然而，通过类比其他赛项的要求以及常见的大数据竞赛标准，可以推测该任务可能涉及以下几个方面： #### 1. 数据采集与预处理此部分通常要求参赛者能够完成数据源的选择、爬取或导入操作，并对其进行清洗和转换以便后续分析。这一步骤强调对真实世界复杂数据的理解能力以及工具使用的熟练度。例如，在Python中实现简单的网页抓取可以通过如下方式完成： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://example.com' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') data = soup.find_all('div', class_='content') # 假设目标数据位于特定class下 print([item.text.strip() for item in data]) ``` #### 2. 数据存储与管理针对大规模的数据集，合理选用数据库类型（如关系型MySQL/PostgreSQL或者NoSQL MongoDB/HBase），并设计高效的表结构来满足查询性能的需求显得尤为重要[^1]。假设采用MongoDB作为非结构化文档存储解决方案，则初始化连接过程可表示为： ```javascript const { MongoClient } = require('mongodb'); async function main(){ const uri = "your_mongodb_connection_string"; const client = new MongoClient(uri); try { await client.connect(); console.log("Connected correctly to server"); const database = client.db('test_database'); const collection = database.collection('documents'); // Perform actions on the collection object } finally { await client.close(); } } main().catch(console.error); ``` #### 3. 数据挖掘与机器学习建模利用统计学方法探索隐藏模式或是训练预测模型是比赛中的核心环节之一。这里不仅考验算法理论基础，还关注工程实践技巧比如特征工程优化等。下面展示了一个基于Scikit-Learn库构建随机森林分类器的例子： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42) rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=None, min_samples_split=2, bootstrap=True) rf_clf.fit(X_train, y_train) predictions = rf_clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) print(f'Accuracy: {accuracy}') ``` #### 4. 可视化呈现结果最后阶段往往需要借助图表等形式直观表达发现规律给评审团看。Matplotlib、Seaborn甚至是D3.js都是不错的选择用于制作高质量图形作品。以下是绘制折线图的一个基本实例： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(8,6)) plt.plot(x_values, y_values, label='Trend Line', color='blue') plt.title('Sample Trend Analysis') plt.xlabel('Time Periods') plt.ylabel('Value Measurements') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ``` 尽管以上内容并非完全对应具体题目说明文件里的条款描述，但它代表了一般情况下此类赛事所考察的知识范畴和技术要点[^2]。