城市规划运输和基础设施数据

来源：CPDA数据分析师网　/　时间：2020-05-18

预测性数据分析是全球推动以有利于公民的方式改善公共交通和基础设施的不可或缺的组成部分

大数据可以帮助城市规划者优先考虑公共安全和整体健康，尤其是在城市地区。当今的城市应根据其人民的需求进行设计和/或改进，数据收集是实现经济增长和繁荣的关键。

虽然使用可行的公共交通模式来识别城市相对容易

但要取得类似结果要困难得多，那就是数据的来源：城市规划人员必须收集数据，研究结果，然后根据发现结果做出决策，这个过程听起来很简单，但是比表面上看起来要复杂得多。

预测分析和城市规划

城市规划者可能对使街道对行人和骑自行车者更安全的需求有一个大概的了解，使用预测分析，城市规划人员可以输入崩溃和人口统计数据，然后根据该数据做出明智的决策，但是，还有其他因素可以发挥作用，有效地混淆了决策过程，城市规划人员在解决涉及基础设施的大规模问题时可能需要更多指导，城市规划人员应该使用规定性分析的学科，而不是使用预测性分析，使用规范分析可以分析基础设施问题，通勤者数据等，然后根据这些数据自动制定方案并提出建议。

考虑骑自行车的人和指定的行车线

对于每个市政府来说，确保驾驶员行人和骑自行车的人在道路上的安全至关重要，一个主要的问题领域是自行车道，从表面上看自行车道似乎是一个聪明的主意–它们使骑自行车的人与机动车辆分开，并远离人行道，就像城市基础设施的大部分物流一样，它并不是那么简单，实际上数据表明自行车道的存在可能不会自动与更安全的通勤相关，有许多因素支持此数据。对于初学者而言，在现有道路上添加自行车道通常不涉及加宽该道路。取而代之的是，行车线变得更狭窄，并且驾驶员可能不遵守这些界限。

好消息是我们可以收集有关狭窄车道如何影响道路安全的数据

这些数据以及有关通勤习惯，人口密度等的更多信息，可以由未来的城市规划人员分析，以期改善基础设施。随着城市的不断发展和发展，我们将需要获得的所有数据和分析方法，以使人们无论居住在何处都可以安全，健康，快乐，在我们的城市改善基础设施并确保通勤安全的同时，我们还将在此同时为人们和技术工人创造新的工作机会和新的机会。

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