一、上海市大数据规划

上海市大数据规划一直是国内外业界关注的焦点之一。大数据作为当代信息社会中一项重要资源，越来越受到各行各业的重视和利用。作为中国经济中心的上海市，其在大数据规划方面更是走在了全国的前沿。

上海市大数据规划的重要性

大数据具有高速、多样、大量等特点，其规划对于提高城市治理水平、推动经济社会发展、优化资源配置等方面具有重要意义。在上海这样一个拥有庞大人口和发达经济的大都市中，大数据的应用更是影响深远。

上海市大数据规划的目标与原则

上海市在大数据规划中制定了一系列的目标与原则，以确保大数据的合理应用和发展。其中包括利用大数据提高城市管理效率、推动智慧城市建设、促进科技创新等方面。

上海市大数据规划的实施路径

为了更好地实现大数据规划的目标，上海市还规划了一条清晰的实施路径。这涉及到技术支持、人才培养、政策引导等多方面的内容，让大数据规划能够真正落地生根。

上海市大数据规划的成果与展望

经过一段时间的实施，上海市的大数据规划已经取得了一些成果。未来，随着科技的进步和规划的不断优化，上海市在大数据领域的发展前景将更加广阔。

二、上海市对海门的规划？

对海门的规划主要包括以下几个方面：

首先，加强海门与上海市的交通联系，建设高速公路、铁路等交通设施，提高交通运输效率。

其次，加强海门的产业发展，重点发展现代服务业、高新技术产业等，提高经济发展水平。同时，加强海门的生态环境保护，保护海门的自然资源和生态环境，建设生态城市。此外，加强海门的城市基础设施建设，提高城市的公共服务水平，提高居民的生活质量。最后，加强海门的文化建设，保护和传承海门的历史文化遗产，提高城市的文化软实力。

三、上海市 大数据

上海市的大数据发展

随着大数据技术的不断发展，上海市作为我国经济和科技发展的中心城市，也在积极探索大数据的应用和发展。上海市的大数据发展具有以下几个特点：

1. 政策支持

上海市政府对大数据的发展给予了高度重视，出台了一系列政策文件，为大数据的发展提供了有力的政策支持。这些政策文件包括《上海市大数据发展实施方案》、《上海市促进大数据发展行动计划》等，这些文件明确了大数据发展的方向和目标，为大数据的发展提供了重要的指导。

2. 产业集聚

上海市的大数据产业集聚现象明显，形成了多个大数据产业园区和基地。这些园区和基地吸引了大量的数据技术企业和数据服务企业入驻，形成了较为完整的大数据产业链。同时，上海市还积极引进国内外优秀的大数据企业和人才，促进了大数据产业的发展和壮大。

3. 数据应用

上海市在大数据应用方面也取得了显著的成绩。政府和企业积极探索大数据在城市管理、公共服务、智慧城市等方面的应用，通过大数据技术实现精细化管理和智能化决策。同时，上海市还积极推进数据开放和共享工作，促进了大数据的流通和应用。

4. 人才培养

随着大数据技术的不断发展和应用，大数据人才的需求也日益增长。上海市积极推进大数据人才培养工作，通过设立大数据专业课程、加强校企合作、开展大数据人才培训等方式，为大数据领域培养了一批优秀的人才。同时，上海市还积极引进国内外优秀的大数据人才，为大数据的发展提供了有力的人才保障。 总的来说，上海市的大数据发展已经取得了一定的成绩，但也面临着一些挑战和机遇。未来，上海市应该继续加强政策支持、产业集聚、数据应用、人才培养等方面的工作，推动大数据的进一步发展，为城市的发展和繁荣贡献力量。

四、数据库如何规划？

这个话题挺大的，得分硬件还是软件层面的。

1 硬件上来说，肯定是按需准备，满足需求，不浪费，最好体量规划；

2 数据库选型，windows的sqlserver，高性能oracle，免费mysql，还有一些db2，sybase，postgre等可选

3 设计上注意三大范式，关键要熟悉业务，合理规划；

4 考虑数据量大小，做分库分表表分区，索引优化；

5 安全性和并发上，考虑读写分离，主从复制，高可用。

所以这是个很大的话题，每个点都能延伸长篇大论的，如果有更进一步的交流诉求或者更具体的问题，欢迎私信我！

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五、大数据产业分类规划？

１、1 大数据产业分类

产业分类目前对于大数据产业的分类并没有统一规定，依据不同角度可以总结为以下几种：

（１）二分法。主要依据占有大数据的情况，分为大数据产业和大数据衍生产业。大数据产业主要指自身生产数据或者获取数据的存储、分析、应用类产业。大数据衍生产业主要指从事大数据产业所需要的基础设施和技术支持类产业。

（２）三分法。主要依据数据的营销模式将大数据产业分为３类：①应用大数据进行用户信息行为分析，实现企业自身产品和广告推介的产业；②通过对大数据进行整合，为用户提供从硬件、软件到数据整体解决方案的企业；③出售数据产品和为用户提供具有针对性解决方案的服务产业。

（３）五分法。按照产业的价值模式分为大数据内生型价值模式、外生型价值模式、寄生型价值模式、产品型价值模式和云计算服务型价值模式。

六、数据结构规划原则？

Cassandra的数据结构设计与关系型数据库彻底不一样，核心有三大设计原则：物化视图、无值列和复合键。设计

物化视图（Materialized View）rest

在关系型数据库中，咱们一般会使用Where条件查询表的部分结果集，好比咱们设计了Users表，有一个City字段，而后使用Where City = 'New York'来进行查询。

七、上海市智慧城市规划

上海市智慧城市规划是一项旨在提升城市运行效率、改善市民生活质量并促进城市可持续发展的重要战略举措。随着信息技术的飞速发展和城市化进程的加速推进，智慧城市建设已成为现代城市发展的必然选择。作为国内具有全球影响力的大都市之一，上海市在智慧城市建设方面一直走在前沿。

上海市智慧城市规划的背景

上海市作为我国经济最为发达的城市之一，其城市管理和规划一直备受关注。智慧城市规划的提出与推进，旨在借助先进的信息技术手段，打造数字化、智能化的城市管理体系，实现城市资源的优化配置和高效利用。

上海市智慧城市规划的目标是构建基础设施智慧、产业发展智慧、环境治理智慧、治理服务智慧的城市新格局，促进城市各领域的信息化建设，提升城市的整体竞争力和可持续发展能力。

上海市智慧城市规划的重点领域

• 智能交通：通过智能交通系统，实现交通流量的精准监控和管理，优化道路资源配置，提升交通运行效率。
• 智慧能源：借助大数据和互联网技术，构建智慧能源监控平台，实现城市能源消耗的动态调控和节约。
• 智慧环保：建设智能环保监测网络，实现对环境污染源的快速监测和响应处理，提升城市环境质量。
• 智慧公共服务：推动政府部门信息化改革，提供更加便捷高效的公共服务，满足市民多样化的需求。

上海市智慧城市规划的关键举措

为实现智慧城市规划的目标和打造智慧城市新格局，上海市在以下几个关键领域采取了有力举措：

• 数据共享与开放：建设统一的城市数据平台，实现各部门数据共享和开放，促进数据跨部门、跨领域的融合利用。
• 信息化基础设施建设：加快信息网络建设和智能化设施建设，打造覆盖城市各个角落的智能化基础设施网络。
• 智慧交通建设：推进智能交通系统建设，借助先进技术提升路网智能化水平，缓解城市交通拥堵问题。
• 智慧城市管理：推动政府管理方式转变，打造数字政府，提高城市管理效率和服务水平。

上海市智慧城市规划的成效与展望

经过多年的规划和建设，上海市智慧城市建设取得了显著成效。城市管理更加高效智能，市民生活更加便捷舒适，城市发展更加环保可持续。

展望未来，上海市将继续深化智慧城市建设，以更高水平的智能化、信息化推动城市可持续发展，为建设现代化国际大都市作出更大贡献。

八、上海市城乡规划条例何时确立？

通过时间

(1995年6月16日上海市第十届人民代表大会常务委员会第十九次会议通过)

修订的条例

（2010年11月11日上海市第十三届人民代表大会常务委员会第二十二次会议通过根据2015年7月23日上海市第十四届人民代表大会常务委员会第二十二次会议《关于修改〈上海市建设工程材料管理条例〉等12件地方性法规的决定》第一次修正根据2018年5月24日上海市第十五届人民代表大会常务委员会第四次会议《关于修改本市部分地方性法规的决定》第二次修正根据2018年12月20日上海市第十五届人民代表大会常务委员会第八次会议《关于修改〈上海市供水管理条例〉等9件地方性法规的决定》第三次修正）

九、最近上海市对江苏启东的规划？

“上海2040”提出：要优化上海大都市圈格局， 构建上海与苏州、无锡、南通、启东、宁波、嘉兴、舟山等地区协同发展的上海大都市圈，形成90分钟交通出行圈，突出同城效应。

与 南通、启东紧邻的崇明将成为上海的核心镇中心，从而让启东接收上海辐射更具天然的地域优势。启东、海门地区位于长江口保护区内，完全可以抓住上海新城市规划带来的机遇，错位发展、主动融入“长江口保护区”。海启高速开通后，启东与上海的接触更加频繁！

十、数据分析规划及思路？

1、明确需求，确定分析目标

数据分析人员是承接领导或业务部门的需求，所以第一步就是明确领导或者业务部门想要什么，他们最终想达到什么目标，这是最基本，也是最重要的，偏离目标的数据分析毫无意义。

2、梳理业务逻辑

在明确分析目标后，不要盲目根据自己的理解去开展分析，要进一步沟通业务部门，梳理清楚业务逻辑，比如，业务部门针对不同模块业务，有不同策略，对应不同动作，如果我们不明晰就进行分析，很容易偏离业务部门需求，还得二次返工，所以一定要梳理清晰的业务逻辑。

3、搭建数据分析框架

在明确目标和业务逻辑后，就可以搭建基础数据分析框架了，数据分析框架包括：我们分析要用到的方法或模型，需要分析的指标，指标数据来源等等。

4、明确指标，收集数据

在分析框架搭建完成后，我们需要的指标和数据就基本明确了，接下来要做的就是收集数据了，数据收集主要有两大途径，一是自己提取数据（公司数据库or数据挖掘），二是业务部门提供，自己提取数据可以按照自己的想法编写代码获取，难度不大。我们着重说一下从业务部门获取数据。在和业务部门收集数据过程中要特别注意，确定好数据收集模板和数据统计维度，包括指标的单位等，因为业务部门不知道你想要的数据维度是什么样的，信息不对称的结果就是带给你和业务部门double工作量

5、数据清洗

在获取到数据后，要对数据进行整理，规范数据格式，包括原始数据的格式规范，以及数据的后续统计操作，数据清洗会占用较多的时间，可以说它决定着你后续分析的质量。我曾经在做实证时，因为数据清洗不彻底导致返工，那感觉真的相当痛苦。真所谓模型运行5分钟，数据清洗1小时。

6、数据建模&分析

在准备好干净并且没问题的数据后，就可以进行数据建模了，建立模型，获取结果数据，进行分析，这一块就得结合业务逻辑来进行。

7、数据可视化

在进行数据分析过程中，如果你只是罗列一堆数字，领导和业务部门看了会头昏眼花，为了让他们一目了然的看出数据反映出来的问题，要对分析的数据结果进行可视化，做一些简洁直观的图表

8、内容汇报

这个时候，我们要把我们前面得到的分析结果形成报告（PPT），汇报给领导。在撰写报告的过程中，要注意的就是结论先行并且指标数据来源明确，其他的就靠大家自由发挥了