数据可视化分析在创新城市建设中的应用探析

庄海燕

摘 要：随着大数据时代的到来，城市发展与规划方式逐渐向公众参与面向城市运行的数据驱动方式转变。城市数据研究要形成真正的理论、方法。构建起方法论的同时，城市数据的应用更要形成可交易的产品，可用的服务，才能解决具体的城市问题。未来要以问题为导向，以应用为目的的研究，对大数据的挖掘由浅到深，逐步找到解决问题的技术路径。因此，文章研究了数据可视化分析在创新城市建设中的应用。

关键词：数据分析；可视化分析；创新城市建设

全球已经进入第3次技术革命的深化阶段，这是一个全新的数字经济时代，中国正从数字经济的跟跑者向领跑者转变[1]。根据2017年9月麦肯锡发布的《中国数字经济如何引领全球新趋势》报告，中国已有全球最活跃的数字化投资有创业生态系统。据预测，中国2030年数字经济在中国GDP中占比将达到77%，超过153万亿人民币的GDP贡献将来自数字经济。2018年3月，我国两会政府工作报告提出“发展壮大新动能”，“为数字中国建设加油助力”。国家对数字经济的定位提升到驱动传统产业升级的国家战略。在此背景下，城市已经成为数字经济发展最适合的承载主体。

数据可视化指一种表示数据或信息的技术，将数据或信息编码为包含在图形里的可见对象，如点、线、条等，可以把信息更加清晰有效地传达给用户，是数据分析或数据科学的关键技术之一。简单地说，数据可视化就是以图形化方式表示数据。决策者可以通过图形直观地看到数据分析結果，从而更容易理解业务变化趋势或发现新的业务模式。使用可视化工具，可以在图形或图表上进行下钻，以进一步获得更细节的信息，交互式地观察数据改变或处理过程。数据可视化的用途包括：快速理解信息，标识关系和模式，确定新兴趋势，方便沟通交流。

1 城市数据可视化研究思路

城市的复杂性（可以说是一种多样的、持续变化中的环境）将会产生庞大数量的数据，而现在越来越多的可用性工具可以生成、捕捉、存储、管理和分析这些数据。同时，公共数据（包括公共交通、交通流、水、废物、使用空间和商业等）的开放为这些数据转化为比纯粹的统计汇总更有用的信息提供了基础条件，数据可视化应用将使得这些信息有助于理解和创造新应用价值和社会价值。可以说，数据可视化为更好发现、城市发展和规划中面临的问题和挑战，提供了一条有效的解决途径。

我们以郑州市发展为例，结合郑州市委经济工作会议精神和郑州市政府工作报告精神，研究郑州市发展规划，明确郑州市发展亟待解决的问题，分析所涉及的数据有哪些，依次收集相关数据（数据获取途径包括国家数据统计部门、相关政府网站、搜索引擎等），再根据数据的性质和形式，进行数据预处理和可视化分析，最后将可视化分析应用于亟待解决问题的分析中。

2 城市数据可视化研究现状

数据可视化是指用于通过将数据或信息编码为包含在图形中的视觉对象（例如点、线或条）来传达数据或信息的技术。数据可视化的目标是清晰有效地向用户传达信息[2]。在大数据领域，数据可视化工具和技术对于分析大量信息和制定数据驱动决策至关重要。优秀的数据可视化需要“清晰，准确，高效”，才能更有效地传达信息、更好地提供决策；才能使数据更易于理解和记忆；才能帮助人们发现未知事实，异常值和趋势；才能更快速可视化关系和模式，最终能够提出更好的问题并作出更好的决定。

城市公共数据可视化研究在国外起步相对早，但发展也是近十年的事情，数据涉及范围较广。较有效的城市数据可视化案例有：麻省理工大学的项目“垃圾的长途旅行”，帮助人们看见和理解一个比我们想象中的“扔垃圾”更丰富的过程；实时公共租赁自行车系统，展示了所有登记点的分布信息、任意时间段的使用等级、每个终端当时的使用进程和每个登记点自行车是否可用的情况；自行车实时使用情况，展示了过去某段时间自行车的动态流线；美国街区地图，让人能看到这个国家的任意地方的人种、收入、家庭类型、住房类型和教育程度的人口分布，并了解该国家、区域、城市或街道的空间分布的动态；城市的日夜变化，利用白天和晚上的人口，反映出纽约不同地区的密度[3]。

国内对于开放数据的研究处于起步阶段，更多的可视化研究目前局限于一些行业内部，如国家统计部门、交通管理研究部门，以及百度等GIS与研究相关企业。目前，针对城市开放数据进行的可视化研究相对较少。

3 数据可视化技术基础

3.1 数据可视化理论

数据可视化理论发展大致经历了图形符号学、关系数据图形表示、图形语法、基于书类型的可视化、基于数据状态模型的可视化研究及多维数据库可视化分析阶段。数据可视化方法也从最早的数据统计图，发展到现在的文本数据可视化、时空数据可视化、多为多元数据可视化等研究。

3.2 数据可视化分类

根据数据类型和性质的差异，可以分为统计数据可视化、关系数据可视化、地理空间数据可视化、时间序列数据可视化（如 timeline）、文本数据可视化（如 worldcloud）。

3.3 数据可视化常见框架

随着可视化分析需求越来越多，可视化分析技术研究也不断增强。获取数据可视化功能主要通过编程和非编程两类工具实现。主流编程工具包括艺术的角度创作的数据可视化如Processing.js，从统计和数据处理的角度如Python和R语言既可以做数据分析，又可以做图形处理。而D3.js介于两者之间，既兼顾数据处理，又兼顾展现效果[4]。

3.4 数据可视化的几大基本原则

数据可视化让数据的信息变得有意义，更好地展示了数据的价值，阅读者可以轻松地了解数据背景，得到所需信息。为更有效地进行数据可视化，“学会有意义地看数据”，数据可视化需要遵循几个核心原则：简化数据；进行各种方法效果比较；探索数据和发现事物；进行多视图研究，同时从不同的角度查看相同的数据；了解执行过程；持怀疑态度，为进一步探索分析数据，要尽可能快地提出更多问题。

4 城市开放数据可视化研究探索

4.1 开放数据获取

城市开放数据可以从国家统计部门网站数据、组织性质开放数据及其他互联网数据几个方面获得[5]。

4.2 城市开放数据可视化探索

4.2.1 郑州市全社会固定资产投资可视化分析

使用可视化分析中的面积堆叠图技术，根据郑州市统计局网站数据，采用Echarts对郑州市2010—2016固定资产投资进行可视化分析，可视化总体效果如图1所示。

实际效果观看中，可以在面板上对工业、第一产业、第二产业、第三产业进行单项或者多项选择，会针对所选择项目进行累计或单项统计，并从2010年开始将数据按照年代顺序展示，选择第一、二、三产业的最终展示效果如图2所示。

4.2.2 郑州市属历年进出口总额和利用外资情况可视化分析

使用可视化分析中的扩展直方图方法，根据郑州市统计局历年数据中的“进出口总额和利用外资情况”数据，2011—2017年郑州市属进出口总额和利用外资情况如图3所示，鄭州市进出口总额和利用外资情况如图4所示。

4.2.3 文本可视化分析探索

在信息过载的今天，对政府所关注的文本内容，利用计算机进行分析，统计、分析后以图像方式呈现出主要内容，将会大大缩短阅读速度。下面以郑州市人民政府网（http：//www.zhengzhou.gov.cn/）10月新闻发布内容为例，探索文本可视化的应用。

（1）分词。

首先对郑州市10月份人民政府新闻发布内容形成的文档进行分词。分析结果如图5所示。

（2）统计词频。

对分词结果进行词频统计如图6所示。

（3）语义网络分析。

接下来，可以对文本进行社会网络语义网络分析，分析效果如图7所示。

（4）词云生成。

好的数据可视化，可以使得数据分析的结果更通俗易懂。“词云”就是数据可视化的一种形式。给出一段文本，根据文本生成一幅图像，人们只要扫一眼就能够明白文章主旨。

词云生成的实现过程简单来讲，分为两步，第一步用jieba提取关键词，用wordcloud生成词云。郑州市10月份人民政府新闻发布内容字云和词云如图8—9所示。

还可以对词云指定蒙版，根据提供的蒙版图片，生成指定形状的词云。具体效果如图10所示。

5 结语

传统的城市发展与规划，都是依据抽样调查数据进行，随着大数据时代的到来，规划城市方式也逐渐转变，逐渐向公众参与面向城市运行的数据驱动方式转变。但我国城市发展现状是，大多数停留在对数据的描述和新概念与理念的讨论上，即使有分析，更多的是属于带分析的描述。而未来要以问题为导向，以应用为目的地研究，对大数据的挖掘由浅到深，逐步找到解决问题的技术路径[6]。

城市数据的研究要形成真正的理论、方法。在构建起方法论的同时，城市数据的应用更要形成可交易的产品，可用的服务，才能解决具体的城市问题[7]。本项目的分析正式沿着这个方向进行，但由于时间和精力有限，还有许多值得未来进行研究的内容。通过项目研究，也认识到从城市研究者、数据分析师、编程/开源硬件爱好者，包括创客等多角度联手解决城市问题，应该更加能够带来创新型城市建设的新思路。下一步我们准备继续对可视化分析在城市发展中的应用进行更深入的研究。

[参考文献]

[1]新华三集团，数字经济研究院.中国城市数字经济指数白皮书（2018）[Z].2018.

[2]Wikipedia.Data visualization[EB/OL].（2018-12-12）[2019-01-05].https：//en.wikipedia.org/wiki/Data_visualization.

[3]李谦升.城市信息可视化设计研究[D].上海：上海大学，2017.

[4]逯静茹.城市公共服务视觉管理[D].长沙：中南大学，2014.

[5]马玮丽.城市形象视觉管理[D].长沙：中南大学，2014.

[6]王成金.大数据时代的城市管理科学化：问题与对策[D].苏州：苏州大学，2014.

[7]郑素丹.基于VRGIS的数字城市执法监管系统研究[D].舟山：浙江海洋学院，2014.