問(wèn)題導(dǎo)讀

1. 大數(shù)據(jù)如何應(yīng)用于電力能源項(xiàng)目，帶來(lái)效益?
2. 數(shù)據(jù)可視化有哪些應(yīng)用?
3. 是否可以將可視化應(yīng)用于空氣污染?
4. 大數(shù)據(jù)如何應(yīng)用于各種(手機(jī))應(yīng)用?
5. 你認(rèn)為大數(shù)據(jù)還可以應(yīng)用于那些場(chǎng)景?

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翻譯了意大利大數(shù)據(jù)應(yīng)用10個(gè)項(xiàng)目案例例,供感興趣的讀者享用：

一、數(shù)據(jù)分析

案例1：

題目：感測(cè)人類(lèi)行為，預(yù)測(cè)能源消費(fèi)

應(yīng)用領(lǐng)域：能源消費(fèi)預(yù)測(cè)模型

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：Andrey Bogomolov

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：項(xiàng)目致力于優(yōu)化意大利Trentino省電力能源生產(chǎn)-輸配-銷(xiāo)售鏈。對(duì)于電力生產(chǎn)和輸配商而言，本項(xiàng)目通過(guò)限制電力能源生產(chǎn)以減少電力消費(fèi)，通過(guò)銷(xiāo)售終端計(jì)劃以減少電力輸配成本;同時(shí)，本項(xiàng)目為電力波峰預(yù)測(cè)提供了借鑒。

本項(xiàng)目主要解決兩個(gè)問(wèn)題：(1)日均電力需求預(yù)測(cè)。通過(guò)意大利Trentino省電網(wǎng)系統(tǒng)，該預(yù)測(cè)利用人類(lèi)行為數(shù)據(jù)——移動(dòng)通信數(shù)據(jù)，優(yōu)化了電力能源生產(chǎn)-輸配鏈，減少了氣候變化的影響。(2)電力波峰預(yù)測(cè)。

本項(xiàng)目模型建立了高階希爾伯特空間數(shù)學(xué)模型，利用了Trentino省移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)了各電網(wǎng)未來(lái)一周內(nèi)的日均電力需求和電力波峰。Leo Breiman隨機(jī)預(yù)測(cè)算法解決了本項(xiàng)目模型的非線(xiàn)性回歸問(wèn)題。同時(shí)，本項(xiàng)目模型擁有較少的狀態(tài)空間維度，從而能夠有效地應(yīng)用于大數(shù)據(jù)分析。

 

案例2

題目：利用大數(shù)據(jù)規(guī)劃米蘭

應(yīng)用領(lǐng)域：城市規(guī)劃與監(jiān)測(cè)

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：David Meyer

 

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：項(xiàng)目為米蘭人口、環(huán)境及其交互作用提供了動(dòng)態(tài)理解。利用米蘭地區(qū)的電信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，項(xiàng)目建立了人口預(yù)測(cè)模型，辨識(shí)了非常規(guī)移民人口，并揭示了米蘭的潛在社會(huì)結(jié)構(gòu)。同時(shí)，項(xiàng)目利用交通和氣象數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)了城市空氣質(zhì)量。

案例3

題目：熵——評(píng)價(jià)常住居民/移民信息，提升生活品質(zhì)

應(yīng)用領(lǐng)域：社會(huì)學(xué)分析

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：Michele Tizzoni

 

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：項(xiàng)目的主要?jiǎng)?chuàng)新在于對(duì)“熵”函數(shù)的定義。高熵值單元代表異質(zhì)性高的區(qū)域，對(duì)應(yīng)于旅游熱點(diǎn)或鬧市區(qū);低熵值單元代表以國(guó)際電話(huà)業(yè)務(wù)為標(biāo)準(zhǔn)的 高特征區(qū)域。電話(huà)通信數(shù)據(jù)可以被有效利用以監(jiān)測(cè)大范圍事件，項(xiàng)目利用“熵”函數(shù)得到了傳統(tǒng)分析得不到的信息。一方面，某一時(shí)間節(jié)點(diǎn)代表高度不確定性的高熵 值揭示了該區(qū)域非常規(guī)/例外事件的發(fā)生;另一方面，針對(duì)高度活躍的國(guó)際通話(huà)業(yè)務(wù)，項(xiàng)目通過(guò)拓?fù)鋵W(xué)分析了該城市國(guó)際社區(qū)的空間特征。

 

案例4

題目：基于興趣目標(biāo)導(dǎo)向的廣告宣傳

應(yīng)用領(lǐng)域：廣告

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：Aris Anagnostopoulos

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：相較于線(xiàn)上廣告，線(xiàn)下廣告面臨著達(dá)不到滿(mǎn)意宣傳目標(biāo)的問(wèn)題。基于社交網(wǎng)絡(luò)信息和人口數(shù)據(jù)，項(xiàng)目對(duì)Tweeter文本內(nèi)容進(jìn)行了語(yǔ)義分類(lèi)，區(qū)分了不 同Tweeter用戶(hù)對(duì)電影、音樂(lè)、體育等領(lǐng)域的感興趣程度;利用Tweeter位置的地理標(biāo)記功能，預(yù)測(cè)了用戶(hù)分布和網(wǎng)絡(luò)傳播趨勢(shì)。

以某領(lǐng)域的廣告投放為例。首先，線(xiàn)下廣告分類(lèi)投放不同Tweeter用戶(hù)。選擇的廣告投放用戶(hù)應(yīng)對(duì)該廣告感興趣，應(yīng)能使總體效益***化。其次，線(xiàn)下廣告投放至 該領(lǐng)域有影響力的Tweeter用戶(hù)。投放的廣告不僅是為了覆蓋該領(lǐng)域更多的用戶(hù)，更是為了使該領(lǐng)域有影響力的用戶(hù)獲知并傳播該廣告，從而使該廣告達(dá)到事 半功倍的效果。

案例5

題目：個(gè)性化的導(dǎo)航系統(tǒng)應(yīng)用

應(yīng)用領(lǐng)域：移動(dòng)導(dǎo)航

 

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：Antonio Lima

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：項(xiàng)目為城市交通提供了新的導(dǎo)航系統(tǒng)，有效平衡了個(gè)人偏好和公眾興趣。使用者可以利用智能設(shè)備個(gè)性化的定制城市導(dǎo)航路線(xiàn)，如選擇最短路徑，避免犯罪 區(qū)域、污染區(qū)域、交通擁堵區(qū)域，或者避免日程計(jì)劃事件區(qū)域等。當(dāng)?shù)卣部梢葬槍?duì)社區(qū)做出限制性規(guī)定，如減少學(xué)校地區(qū)的噪音污染。本項(xiàng)目以城市歷史和實(shí)時(shí) 數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以使用者個(gè)人偏好和政府限制規(guī)定為依據(jù)，向使用者反饋路線(xiàn)信息。

Personalized Routing for Multitudes in Smart Cities

 

案例6

題目：基于Twitter展現(xiàn)的城市社交網(wǎng)絡(luò)幸福度分析

應(yīng)用領(lǐng)域：社會(huì)學(xué)分析

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：Iyad Rahwan

 

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：心理幸福度對(duì)社會(huì)生產(chǎn)、社會(huì)創(chuàng)新和違法犯罪均會(huì)產(chǎn)生影響，公共社交媒體為衡量區(qū)域幸福度提供了參考。項(xiàng)目以Twitter內(nèi)容為基礎(chǔ)進(jìn)行了幸福度 分類(lèi)，研究了米蘭市中心不同區(qū)域社交聯(lián)系和幸福度之間的關(guān)系，制作了米蘭市幸福度空間分布圖。項(xiàng)目研究表明，不幸福區(qū)域比幸福區(qū)域吸引了更高的通信交流。 該研究有助于了解社會(huì)結(jié)構(gòu)和城市心理幸福度之間的關(guān)系，有助于創(chuàng)新機(jī)制以提升城市心理幸福度。

Misery Loves Company

二、數(shù)據(jù)可視化

案例7

題目：米蘭城市空氣污染的可視化

應(yīng)用領(lǐng)域：空氣污染監(jiān)測(cè)

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：Yhidad Calle

 

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：人類(lèi)是強(qiáng)烈的視覺(jué)動(dòng)物，因此可視化數(shù)據(jù)是要傳達(dá)給他人的最快方法。動(dòng)態(tài)、交互式的可視化有助于人們探索數(shù)據(jù)。本項(xiàng)目運(yùn)用了交互式和動(dòng)態(tài)圖形，簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)讀取，方便了對(duì)此領(lǐng)域不熟悉的公眾。

可視化的例子。2013年12月，米蘭的幾個(gè)主要污染物的強(qiáng)度分布圖——熱圖，其中包含在矩陣中的數(shù)值被表示為顏色數(shù)據(jù)的圖形;徑向堆疊面積圖以24小時(shí)為一圈進(jìn)行編碼，分析了每小時(shí)各污染物的累計(jì)濃度。

Milan AirPollution Visualization

 

案例8

題目：空中鳥(niǎo)瞰下的人類(lèi)行為

應(yīng)用領(lǐng)域：敘事

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：Gergely Daroczi

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：小數(shù)據(jù)或大數(shù)據(jù)的難點(diǎn)不是數(shù)據(jù)量的大小以及如何處理數(shù)據(jù)，焦點(diǎn)在于“如何把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息”?本項(xiàng)目運(yùn)用了多種可視化技術(shù)，提供了空中鳥(niǎo)瞰下的人類(lèi)活動(dòng)。

移動(dòng)汽車(chē)的分布、撥出電話(huà)的地理分布、二氧化氮排放及空氣污染、交通事故的位置分布，這些都反映了人類(lèi)活動(dòng)。本項(xiàng)目演示文稿旨在反映人類(lèi)的日常活動(dòng)。

三、應(yīng)用

案例9

題目：基于Twitter語(yǔ)言的旅游分析

應(yīng)用領(lǐng)域：旅游

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：Salih Ergut

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：對(duì)于游客來(lái)說(shuō)，尋找當(dāng)?shù)責(zé)衢T(mén)的旅游目的地不是一件簡(jiǎn)單的事情。旅游指南、博客、旅游網(wǎng)站等提供了該城市的一些信息，但卻很難從這些冗長(zhǎng)的信息中發(fā)現(xiàn)有用的價(jià)值。

游客在旅行時(shí)很難在地圖上找到想去的地方。已有的旅游信息更多的是通用的，并沒(méi)有反映不同文化的特點(diǎn)。本項(xiàng)目考慮了游客的背景，開(kāi)發(fā)了相應(yīng)的應(yīng)用程序，達(dá)到了使旅行有趣的目的。

 

案例10

題目：城市用地使用情況分析

應(yīng)用領(lǐng)域：城市規(guī)劃

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：Irene Celino

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：城市規(guī)劃的目的是通過(guò)土地使用信息規(guī)劃城市環(huán)境。然而，收集土地信息并予以分類(lèi)的成本代價(jià)較高。人們?cè)谏瞽h(huán)境中會(huì)留下痕跡，是否可以將這些痕跡數(shù)據(jù)化并予以監(jiān)測(cè)，從而有效地預(yù)測(cè)“生活”土地使用情況?

本項(xiàng)目研究致力于：(1)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析得到2013年城市用地使用“足跡”;(2)將這些“足跡”與2009年的城市用地使用情況比較;(3)分析2009年-2013年的土地用途偏差。

本項(xiàng)目對(duì)認(rèn)識(shí)和監(jiān)測(cè)土地使用情況的變化產(chǎn)生積極的影響。如，為城市規(guī)劃提供支持，減少土地普查費(fèi)用等。

Living Land Use

【本文為51CTO專(zhuān)欄作者“王森豐”的原創(chuàng)稿件，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處】