4、新思维

在过去的十年里，互联网等新技术已经颠覆了许多行业，比如邮政、广告、通讯、媒体，大数据也是一个颠覆者，金融、旅游、医疗等行业都已经显现大数据的力量。来自微软亚洲研究院的郑宇、来自北京航空航天大学的王静远等青年 IT人已经在不同的场合向规划行业展现了大数据的魔力。作为传统行业的从业者，我们需要转变自己的思维方式才能应对即将到来的这种颠覆，这种转变需要我们具备一系列的新能力。

无论是城市规划行业还是其他传统行业利用大数据思考问题、解决问题的流程和各步骤所涉及的能力可以用下图来表示：

图 8  大数据解决问题流程及所涉能力示意图

首先是能够从数据思维的角度提出问题，并能形成解决问题的思路。这个阶段需要的是大数据思维能力，具体来说比如数据思维能力、互联网思维能力、本企业在该行业的定量研究基础以及企业自身的数据基础。然后是能够了解什么数据可以解决该问题，并进一步知道所需的数据在哪里，更重要的是能够通过技术、人脉、背景、项目合作、交易、共享等各种手段直接或间接的获取数据。这个阶段需要企业具备大数据的相关知识，同时掌握可靠的大数据资讯渠道，了解主要大数据资源、开放数据资源在互联网上以及线下各行业中的分布，此外还需要有一定的大数据行业的人脉，人脉是企业能够与大数据拥有者达成合作的重要条件，最后本企业的影响力也是至关重要的，包括企业的实力、知名度、是否有政府背景、是否掌握着数据拥有者看重的资源等。

最后是能够处理和分析获取的大数据资源，通过结合自身的行业数据，通过数学建模、机器学习、数据挖掘等方法解决问题，如有需要，还能够将解决问题的过程和成果做成产品或服务，实现完整的行业应用。这个阶段需要的是企业具有较高的本领域知识水平，能够实现专业领域知识与数据科学的结合，其次是企业具有大数据处理、挖掘的能力以及系统、服务的开发能力，如果不具备，则企业及所在的行业能够有一定的开放程度，通过引进外脑、对外合作的方式让数据科学家、数据挖掘和解决方案供应商参与到行业应用中来。

以下通过“北京人口的职住关系”案例来说明规划部门如何从大数据的角度思考规划问题：

假设要研究北京市的人口职住关系，传统的规划方法依靠的是统计数据和居民出行调查数据，但是这些数据是很难展现一个城市职住关系全貌的，人口统计数据、就业统计数据的属性信息很少，缺少居民的个体特征，而出行调查的间隔周期很长、成本很高而抽样比例很低，依靠这些数据只能做出比较笼统粗略的职住分布，而无法建立起可靠的全市各交通分析单元的职住关系。

用大数据思维，这个问题的解决思路如下：

思路 1：

（1）职住关系需要对市民居住地和就业地进行识别，可以通过居民的出行轨迹来分析。

（2）轨迹数据可以通过手机信令数据来分析，此外智能手机的 APP定位数据、市民公交 IC卡的刷卡记录也可以用来分析市民的出行轨迹。

（3）手机信令数据掌握在移动、联通和电信运营商手中，无锡城市规划编研中心 2013年开展了利用手机信令数据进行居民出行调查的实践；无锡案例的数据服务商是无锡移动，无锡移动覆盖了无锡市 78%的人口，行业应用解决方案服务商是上海云砥信息技术有限公司；如果北京要开展此工作需要联系北京的几大运营商，其中 2013年北京移动和联通用户数都超过了 1500万；中国移动通信研究院可以有条件合作进行该方面的尝试；北京工业大学具有基于手机信息的交通出行计算方法的研究基础，是规划设计部门可以合作的科研力量。

（4）智能手机定位数据掌握在智能手机定位 APP的开发商手中，其中装机量较大的定位 APP包括百度地图、高德地图等，二者装机量都超过一亿，百度更是超过两亿；在北京地区，百度地图及拥有百度定位 SDK的 APP用户超过 700万；2014年春节，百度提供的百度迁徙服务就是基于该定位数据来做的；百度大数据部正在与多个政府部门开展大数据合作，进行开放数据尝试；高德被阿里集团收购，阿里也成立了数据平台事业部推动数据开放。

（5）北京市政公交一卡通刷卡记录掌握在公交公司手中；北京一卡通的发放量超过 3000万张；北京每周一卡通刷卡量超过 5000万人次；要获得该数据需要与市交通委员会协调。北京规划院有开展公交一卡通刷卡记录分析居民出行的研究基础。

（6）与移动运营商、互联网公司和公交公司合作可以分析居民的出行轨迹，进而获得职住分布和职住关系。其中运营商的数据覆盖面最广，且有直接的行业应用服务商提供技术服务，但获取难度很高；百度或高德的定位数据在北京一地的用户数量少于手机用户，但其能够分析全国的出行数据，在覆盖广度上比地方运营商要强；公交一卡通数据需要政府部门间协调才能获得，且处理难度比手机信令数据和地图 APP定位数据要高。

思路 2：

（1）对市民居住地和就业地进行识别可以通过居民的快递收货地址来识别。城市里很多居民都会通过家庭和工作地址收货，所以收货地址直接可以反映市民的职住空间关系。

（2）淘宝网注册用户数量超过4亿，估算北京用户数量超过 1千万。阿里成立了数据平台事业部推动数据开放，阿里目前有数据魔方、御膳房等平台提供数据服务。

（3）京东网注册用户数量超过1亿，估算北京用户数量在数百万规模。

（4）与电子商务公司合作，对脱敏后的数据按照交通分析小区（ TAZ）单元进行统计可以快捷的构建上千万人规模居民 OD矩阵。同时由于网购人群主要是工作人群和高中、大学学生，其与城市的主要出行量贡献群体相符。

（5）快递地址数据用来分析职住分布和关系最直接，但其受到用户注册数量以及用户填写的快递地址数量的限制，且无法分析居民的通勤轨迹。

不同的思路需要联系不同的数据拥有者，是否能够达成合作取决于规划部门对数据所有者的影响力和可供交易的资源，达成合作之后再制定具体的技术方案，成果形式和服务模式，并根据解决方案组建技术团队。

一个案例远远不能反映大数据思维的全貌，事实上大数据思维更大的价值在于它创造出新问题，打破传统思维的窠臼，这就带来了新的规划方法论。