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课程视频课程教案、知识点、字幕

前面是介绍了一下

今天就为什么跟大家去交流

关于地理思维的一些背景

另外一个就是说

比如说我想

Ok 我现在接受这个观点了

那是不是说我想干就能干呢

还不是

因为你想应用的话

其实我们做所有的数据分析

都是一样的

你没有数据的话

任何方法都是空中楼阁

所以这里面还是要强调一下

就是你要去想应用地理思维

去解决问题

去解决实践中

遇到的一些问题的话

数据很重要

那这些数据在哪

其实我们身边满都是数据

举几个例子

比如说大众点评

现在大家出去请朋友吃饭

肯定不是逮着一家就进去了是吧

肯定大众点评上看一看

至少口碑 消费水平是不是在

觉得自己合适的范围之内

如果你觉得好 真好

发自肺腑地觉得好

那你还会给它一些点评

反而这些数据

你会影响更多人 对吧

再比如说大家去哪玩

还会看一下交通状况

我有时候从家到公司

比如说开车的话

我首先会打开百度地图

看一下哪条路 对吧

走哪条路

那路很多

它直接告诉你一条最优的

确实能帮你省掉很多时间

那这些数据哪来的呢

肯定是大家去积累的

大家去贡献的

因为你在用这个导航的时候

你也在贡献着数据

再比如说

如果大家喜欢健身的话

像诸如这种KEEP 像咕咚

这样的软件

你去跑步了

你去健步走了

这些路线都会记录下来

那这些数据一旦沉淀下来之后

会发生什么事情呢

它会用这些数据告诉大家

大家在这个地方

在清华周边跑步的会更多

反而会吸引更多人过来

所以这些数据都是在

大家不知不觉中把它就贡献出去

然后沉淀下来了

再比如

这个地方是一个

就是天通苑北地铁站

这是天通苑北地铁站

这个地方马上要开一个

大的枢纽站了

那这个地方

其实这是一个很大的停车场

这个地方

北京有好多这种

就是叫换乘地方

给弄一个停车场

因为它鼓励大家去坐公共交通

别开车到处跑 然后老堵 对吧

你就坐地铁得了

你坐公交 坐地铁

像这种停车场的话

如果你坐公交 坐地铁了

有记录了

一天就两块钱停车场

你要不坐的话一个小时两块钱

所以这也就鼓励大家

去坐公共交通

但是这里面想说的是什么呢

虽然说一天只有两块钱

大家还不愿意花

这都是违章停车

这就是停车场外边

也就是说

如果交管单位想在遥感影像上

去找 关注一下

哪个地方违章停车比较多

重点治理一下

其实你看遥感影像就知道了

就不用派那么多人到现场去了

再比如说

这是我们公司楼下

因为我们公司离这很近

我走过来两公里

但是两公里的距离

到地铁的距离

包括五道口

然后南边就是10号线

都得一公里多

走路嫌远

然后坐公交又嫌近

所以大家都骑车

所以每天早上公司楼下全是车

停不下了

但是等我们下班的时候

基本上就没了

因为我们下班会晚一些

这都被骑走了

所以从街景里面

其实能提取出很多生活中

有意思的这种信息出来

包括这些

是我们把北京超市的数据

和人口分布叠加起来

所以这个结果可想而知

就是人口越多的地方

超市的密度越大

所以诸如此类这些场景里面

其实各种地方都是数据

但是很遗憾的就是说

这些数据确实也很难被我们自己

比如说放到我的算法里面

对吧 我研究一个算法

解决一个问题

这种数据并不存在我们手里面

都是 我们看一眼可以

但是你用起来其实发现很困难

也就像这个

我们出去看到一栋楼

看到一棵树 看到一个井盖

满满都是数据

但是真正当我们用起来的时候

发现很费劲

所以去年的时候

我们去矿业大学去交流

然后矿业大学的李军教授

就说了一句话

我觉得特别对

所以我就放到这个片子里来了

他说信息很丰富

就是我们现在

获取信息的方式很多

干什么我都可以有一些数据参考

但是我们想用这些数据

我自己去做一些东西的时候

发现这些数据源

其实很难获取到的

所以这就让我们说

我想去做一些地理的数据挖掘

首先得解决数据的问题

所以为什么爬虫现在那么地流行

因为爬虫能够帮大家获取到数据

那作为极海来讲的话

我们要去为用户

提供这样的服务的话

我们首先也要解决数据的问题

所以我们有专门一个数据团队

把我们自己手里的一些数据

包括我们合作伙伴

提供的一些数据

包括第三方的数据

所以第三方的数据

我们也会以正确的方式

去爬取一些互联网上的数据

然后来做一些清洗 校验

做一些分类 做衍生

然后去做分类

然后整理成维度清晰

这样的话

我们在这些数据的基础之上

就可以去做一些数据的分析

和一些解决方案

那分类方式之一

我们会按照像人 地 物 财

像人的话比如说客流 职住

像地的话

比如说城市规划 用地规划

像小区住宅 房价等等等等这些

按照不同的维度去做分类

那有了这些数据之后

我们再去做这种数据的分析

就得心应手很多了

所以大家以后要去做一些实践

要去做一些课程 科研的设计

首先得想一下

怎么去获取一些合适的数据

新城市科学课程列表:

1. 新城市科学概论(1)

-1.1 城市及城市科学的发展演变

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-1.2 新城市科学的提出

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-1.3 相关研究机构 、期刊和课程

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-1.4 变化中的城市

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-课程讲义

-课后讨论

-课后练习1

2. 新城市科学概论(2)

-2.1 城市概念的定义

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-2.2 城市正在发生的变化:驱动力

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-2.3 城市正在发生的变化:产品/服务

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-2.4 城市正在发生的变化:城市空间

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-课程讲义

-课外阅读

-课后讨论

-课后练习2

3. 地理数据分析、可视化与商业智能

-3.1 为什么强调地理思维

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-3.2 地理思维应用的基础

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-3.3 如何应用地理思维

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-3.4 课堂提问

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-课程讲义

-课外阅读

-课后讨论

-课后练习3

4. 新城市科学支持下的社区善治

-4.1 我所理解的新城市科学

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-4.2 新城市科学的机遇

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-4.3 新城市科学下的规划治理

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-4.4 新城市科学下的社区实践

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-课程讲义

-课外阅读

-课后讨论

-课后练习4

5. 数字孪生城市:虚实相生的未来

-5.1 从数字孪生到数字孪生城市

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-5.2 数字孪生城市的系统认知

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-5.3 数字孪生城市的实践突破

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-课程讲义

-课外阅读

-课后讨论

-课后练习5

6. 机器学习、人工智能与深度学习

-6.1 前言

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-6.2 机器学习

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-6.3 深度学习

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-6.4 城市科学当中的应用

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-6.5 课堂提问

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-课后讨论

-课后练习6

7. 物联网与穿戴式设备

-7.1 前言

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-7.2 物联网(1)

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-7.3 物联网(2)

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-7.4 基于物联网的相关案例

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-7.5 基于穿戴式设备的相关案例

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-课程讲义

-课外阅读

-课后讨论

-课后练习7

8. 从城市数据到智慧城市

-8.1 前言

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-8.2 智慧城市:ICT技术驱动的空间变革

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-8.3 智慧城市:从大脑到神经系统的改造之路

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-8.4 城市数据:从问题洞察到管理与运营工具

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-8.5 课堂提问

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-课外阅读

-课后讨论

-课后练习8

9. 让智慧城市成为触得到的幸福:美团智慧城市的探索与实践

-9.1 数据介绍

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-9.2 商圈识别、分类与评价

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-9.3 项目介绍与产品升级

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-9.4 课堂提问

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-课程讲义

-课外阅读

-课后讨论

-课后练习9

10. 人本尺度城市形态:定义、理论与方法

-10.1 人本尺度城市形态:定义

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-10.2 人本尺度城市形态:理论

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-10.3 人本尺度城市形态:方法

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-课程讲义

-课外阅读

-课后讨论

-课后练习10

11. 计算社会科学新进展

-11.1 大数据+城市科学

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-11.2 计算社会科学:方法论

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-11.3 计算社会科学:方法与议题

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-11.4 计算社会科学:前沿应用

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-课程讲义

-课后讨论

-课外阅读

-课后练习11

12. 数据增强设计与未来城市空间

-12.1 未来城市:空间干预与数字创新

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-12.2 未来城市:认识论和方法论

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-12.3 案例分享

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-课程讲义

-课后讨论

-课外阅读

-课后练习12

13. 课程研讨

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-课后讨论

课程视频笔记与讨论

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