中国空间数据智能学术会议致力于推动空间数据的研究范式及空间智能理论与技术在时空大数据、智慧城市、交通科学、社会治理等领域的创新与应用。为进一步促进空间数据智能研究的理论发展与应用，交流相关领域的新理论、新问题、新方法，第二届中国空间数据智能学术会议SpatialDI 2021将于4月23-24日在杭州浙江宾馆举办。大会拟邀请深圳大学智慧城市研究院院长郭仁忠院士、中国科学院遥感与数字地球研究所郭华东院士、江西师范大学地理与环境学院院长/国际欧亚科学院院士林珲教授、清华大学全球创新学院院长/ACM/IEEE Fellow刘云浩教授、以及丹麦奥尔堡大学/欧洲工程院院士Christian S. Jensen教授。主办、承办与支持单位主办单位ACM中国会议承办单位浙江大学 协办承办单位国际华人地理信息科学协会（CPGIS）中国人工智能学会社会计算与社会智能专业委员会中国地理信息产业协会理论与方法工作委员会会议指导委员会大会主席潘 纲 (浙江大学)林 珲 (江西师范大学)孟小峰 (中国人民大学)程序委员会主席高云君 (浙江大学)李 勇 (清华大学)关庆锋 (中国地质大学(武汉))出版主席丁治明 (中国科学院软件研究所)产业界主席李飞飞 (阿里巴巴)柴 华 (滴滴出行)赞助主席郭旦怀 (中国科学院计算机网络信息中心)组织委员会主席苗晓晔 (浙江大学)赵 莎 (浙江大学)宣传主席陈 璐 (浙江大学) 陈龙彪 (厦门大学)潘 晓 (石家庄铁道大学)专题主席徐建良 (香港浸会大学)孙未未 (复旦大学)姚 斌 (上海交通大学)乐 阳 (深圳大学)张 丰 (浙江大学)许建秋 (南京航空航天大学)杜小平 (中国科学院空天信息创新研究院)郑渤龙 (华中科技大学)陆 华 (丹麦罗斯基勒大学)胡吉林 (丹麦奥尔堡大学)会议投稿征稿范畴(不限于下列主题)空间语义分析城市分析空间数据获取与定位计算社会科学空间高性能计算时空可视化与可视化分析移动数据管理分析位置服务与隐私保护地理信息检索地理社交网络分析空间机器学习与人工智能自动驾驶与高精度地图时空数据清洗时空数据挖掘与知识发现不确定时空数据处理时空数据存储与索引投稿要求论文必须未公开发表过，一般不超过6000字；接受中文和英文投稿。论文应包括题目、作者姓名、作者单位、摘要、关键字、正文和参考文献；另附作者通讯地址、邮编、电话及E-mail地址。学生（不包括博士后和在职博士生）第一作者的论文稿件请在首页脚注中注明，否则将不具有参选“优秀学生论文”的资格。投稿格式和方式本会议采用在线投稿方式，投稿链接参见：https://easychair.org/my/conference?conf=spatialdi2021#中文投稿格式参见：http://ch.whu.edu.cn/CN/volumn/home.shtml英文投稿格式参见：https://www.springer.com/gp/computer-science/lncs/conference-proceedings-guidelines重要日期全文提交截止日期：2021年3月1日论文录用通知日期：2021年3月20日论文出版组委会将联系英文与中文期刊出版专栏论文，投稿作者可选投英文论文或中文论文(任选一种)。会议录用论文将被推荐到《计算机学报》、《软件学报》、《计算机研究与发展》、《地球信息科学学报》、《GeoInformatica》、Springer LNCS等。本文转载自微信公众号：城市数据派，如需转载请联系城市数据派。

全国首套原创城市大数据培训城市数据派是“全国十大最具影响力的大数据领域微信公众号”（国家信息中心评选），从2015年末开始专研城市大数据专业课程，开发出全国首套、原创专业城市大数据实战技能系列课程，课程一经推出，广受好评！课程的宗旨是打造面向城市研究与规划人员的具备高实操性与高应用性，以及实际项目指导意义与市场开拓价值的城市数据主题实战课程。经过5年的发展，城市数据派已在全国成功举办近百场培训课程，几百家企业及高校参与并获益，共计为近4000余人次提供了专业的城市大数据线下教育服务。部分公开课学员所在机构展示为了提升员工的城市大数据实战能力，培养空间规划大数据核心骨干，开拓新的市场，多家省市规划及设计机构聘请城市数据派组织了《城市大数据实战特训营 · 企业内训》。往期授课根据课后学员调查反馈，学员对授课均表示满意，课程总体效果良好，达到了培训预期目标，其中：对总体教学安排的学员满意度达到了 93 %；100%的学员认为授课非常专业；90%的学员认为培训内容基本包含了培训前的问题和困惑；92%的学员表示将把培训的收获应用到实际的工作中。往期授课现场为什么必须掌握大数据？自然资源部多次发文指导开展国土空间规划的相关工作，其中，2019年7月发布的《国土空间规划“一张图”建设指南》（试行）中就提到，需要实时挖掘汇集网络媒体、社交媒体、移动通讯等大数据信息。自然资源部也多次举办国土空间规划编制重点问题系列研讨会，会议整体围绕“ 利用大数据制定和实施规划 ”为目标进行深度剖析。相关报道多次强调，通过大数据、云计算、人工智能等手段推进城市治理现代化，大城市也可以变得更“聪明”。从信息化到智能化再到智慧化，是建设智慧城市的必由之路，前景广阔。这些都对新时代的空间规划师在新技术方面的掌握提出了更高的要求，会GIS、能玩转大数据、懂智慧城市和人工智能，都将成为空间规划师的必备技能！谁先看清全局，谁先掌握新技术，谁将占据先机！来这里，我们全套教给你8套独家原创的 专业城市大数据实战特训营 经过专业的研发和市场的考验，城市数据派特此推出8套城市大数据主题实战特训营，专门服务于机构内训。课程范围覆盖基础理论、技术体系、实战案例、项目拆解、上机实操等多个环节，课程内容以实战型、应用型的专业技能类为主导，不来虚的！以帮助专业人士解决实际问题为最终目标，将全套技术手把手交给你！8套实战课程如下，如需了解每套课程的详细授课大纲及精华内容，请加客服微信咨询：特训营1关键词：ARCGIS、空间数据、数据采集、数据处理与分析课程简介：课程内容包含了使用ArcGIS10.x版本进行空间数据采集、空间数据处理与管理、空间数据变换、空间数据分析和空间数据可视化表达的大部分内容，涉及到相关理论基础和操作技术的方方面面。特训营2关键词：空间规划、手机大数据课程简介：本课程聚焦手机大数据在空间规划中的应用，从手机数据的特点、分析处理、应用领域三大方面构建课程内容。特别是在应用领域方面，结合老师多年的规划编制研究经验，以及国土空间规划的最新动态，总结归纳了各类空间规划中常见的业务应用场景，配以案例的形式，让学员们快速实操上手，在规划实践中学以致用。特训营3关键词：国土空间规划、双评价、生态安全格局、GIS课程简介：主要讲解国土空间规划双评价与生态治理的理论知识和基础gis的实战分析技术。内容涵盖：国土空间规划要点解析，国土空间规划双评价技术解读，国土空间规划双评价案例讲解，国土空间规划双评价分析途径，基于生态安全格局的空间管控，缺乏数据情况下的安全格局分析等内容。 特训营4关键词：时空大数据、ARCGIS、定量城市分析课程简介：如何将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和认知？有了数据无法处理，处理完了数据缺乏分析手段，分析的结果难以基于相关理论进行解读，是一个共性问题。本课程结合典型的理论框架、技术体系和实例实践，采用理论与方法，实例分析和实践项目相结合的模式，从城市形态——时空格局——过程与机理，宏观尺度和微观尺度等几个方面进行讲解。其目的是拆解典型技术与分析模型，通过实例理解并实践掌握各类技术方法的实践应用，提升基于时空大数据定量分析城市问题的技术与实战能力。特训营5 关键词：时空大数据、可视化课程简介：大数据可视化是大数据应用的最后一公里，数据可视化是通过分析得到并进行优化处理，而不是简单的地图制作。因此，这是一门集高级分析和丰富可视化效果于一体的课程。教学目的是掌握空间大数据的各类常规图、三维图、动态图和炫酷图的分析过程和制作方法。用可视化提升大数据分析的洞察力，了解大数据可视化的引爆点。本课程包含了几乎所有主流的高大上的大数据可视化效果。特训营6关键词：空间句法、数据化设计课程简介：【学习目标】：重新认识空间，进而学会从“空间”的角度思考；了解用数字来分析空间和行为关系的方法；从“参数化”走向“数据化”的城市设计；从形象设计转向关注社会经济问题。【主要内容】学习以数据为基础，以实证研究为手段的设计和规划理念及方法；熟悉空间句法的实证研究成果、实际项目应用，掌握其基础理论和软件算法；初步掌握以网络开放数据为基础的空间句法数据分析、预测和设计流程。特训营7关键词：轨迹大数据、GPS数据、智能刷卡数据、手机数据课程简介：利用手机数据、出租车GPS轨迹数据、公交车轨迹数据和公交智能卡数据等多源轨迹数据，介绍轨迹数据的采集、清洗、处理、分析方法及其在城市规划与城市交通中的深度应用，贯通“数据-方法-应用”的全过程。特训营8关键词：大数据、地理设计课程简介：地理设计是一个设计框架，该框架包含了配套的空间大数据技术，以保证设计师在设计时严格遵循自然和社会系统。本课程根据城市规划学和景观设计学理论依据，以“大数据”为空间分析工具，研究宏观、中观、微观空间尺度的城市问题，全面培养学员在城市规划与景观设计过程中的数据思维，理解实践中规划与设计所涉及的各个方面问题，学习存量规划新模式。专业内容，一流教学体系化的专业课程课程内容由城市数据派与各个领域的专家及技术高手独家研发，从基础理论、技术体系、实战案例、项目应用、上机实操等环节出发，整体课程体系化专业化。一线战斗的师资力量授课老师全部来自大数据领域的行业专家、一线的规划设计单位、具备科研与实战能力的高校科研部门，每位老师都亲自带过多个大数据项目、做过大数据开发、跑过真正的项目与市场，带着经过市场考验的技术和切身经验而来，绝不纸上谈兵。 实操为主的授课内容课程内容多以实操为主，结合具体案例讲解，学完就上手，真正达到技术的目标。 以需求与问题为导向授课前全程了解客户需求，授课以解决客户需求与问题为指导。 实课前、课中、课后全流程服务课前需求调查，课中认真教学、贴心服务，课后作业评估、效果、总结反调查馈，保证内训服务全程有效果有结果。2020机构内训开启预约！加客服微信，获得授课大纲如需深入了解课程的详细授课大纲及其他相关介绍，请加客服微信号咨询，备注“ 机构内训 ”。现在预约2020年的课程可享受原价8折优惠！！

本期导读由北京市城市规划设计研究院与中国城市规划学会城市规划新技术应用学术委员会共同主办的2019年第三届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”的已于2019年2月1日拉开帷幕，现已进入成果提交阶段（3月1日至4月30日），请参赛者于截止日期前提交成果，成果以“报名编号+参赛者姓名+项目名称”作为附件名称并回复至大赛官方邮箱：chengyuancup@cityif-if.com， 点此了解大赛详情。在上一次的报道中，“城市决策”带大家初步领略了大赛的规模和选手们的学科背景。接下来的一个月，国内外的选手们会陆续提交自己的模型成果，上演一场多学科、多专业融合的真枪实战。相信大家和我一样，期待干货降临。等候期间，我们为您准备了本届大赛的优秀参赛团队及个人风采展示，先来一睹为快吧！ 注：以下编号为选手报名编号，无关排序。I482参赛选手：张梦宇、孙小鹏、陈静勇参赛单位：北京市城市规划设计研究院（城规中心）、北京建筑大学该团队——“艺勇军”学术团队，在陈静勇教授的带领下从2009年开始持续开展“地理色彩信息管理系统”数据库建设。该数据库研究基于建筑遗产保护交叉学科领域，结合新时期北京城市的战略定位，形成了以“色彩地理学”理论视角为主线的历史文化名城地理色彩事理（学）脉络。K423参赛选手：程涛、张洋、陈焕发、姜晓晖、陈康参赛单位：伦敦大学学院（UCL）时空数据实验室（SpaceTimeLab）该竞赛团队来自伦敦大学学院（UCL），由高级空间分析中心（CASA) 以及时空数据实验室（SpaceTimeLab) 成员组成。程涛 (教授），目前是伦敦大学学院地理信息学院教授和时空数据实验室主任，研究兴趣涵盖城市网络复杂性、地理计算、时空数据分析和大数据挖掘（建模，预测，聚类和模拟），以及运输、犯罪、健康、社交媒体和环境监测综合应用。陈焕发，高级空间分析中心讲师，授课方向为空间数据科学，研究兴趣包括城市建模，空间优化，应用机器学习及在犯罪、运输等方面的应用。张洋，时空数据实验室在读博士生，研究兴趣包括时空数据挖掘、城市计算、深度学习、数据融合技术、公共交通系统和人工智能领域。姜晓晖，智慧城市及城市分析专业研究生（CASA)，兴趣方向为空间数据可视化和智慧城市。陈康，空间数据科学及可视化专业研究生（CASA), 兴趣方向为城市仿真研究。K350参赛选手：李春江、李彦熙、王珏、夏万渠、陶印华、杨婕参赛单位：北京大学、美国伊利诺伊大学-香槟分校该团队由北京大学城市与环境学院、美国伊利诺伊大学-香槟分校地理与地理信息科学系的六名学生组成。团队成员包括本科生、硕士研究生和博士研究生，专业涵盖了人文地理、城乡规划与地理信息科学。团队目前致力于以时空行为为核心的理论、技术方法以及应用实践研究。团队成员具有较强的研究基础，已在《地理科学进展》《人文地理》《Cities》《International journal of environmental research and public health》等杂志发表数篇文章。I436参赛选手：吕传廷、史斌斌、丁冠蕾、李诗、李筠筠、覃劼、李刚、陈彪、胡仁勇、黄怡敏参赛单位：广州市城市规划编制研究中心、广州市岭南建筑研究中心、广州奥格智能科技有限公司该参赛团队由广州市城市规划编制研究中心、广州市岭南建筑研究中心、广州奥格智能科技有限公司组成，成员专业涉及城乡规划、建筑学、地理学、土地资源、地理信息系统、计算机等学科。参赛单位在规划项目组织与编制有良好业绩，多次获得国际、全国、广东省、广州市优秀规划项目表彰；在规划辅助编制与情景模拟、双评价、规划实施监测评估预警等模型与算法研究也有丰富经验，其中规划选址、交通线路优化等模型与算法的应用案例曾获得地理信息科技进步奖二等奖；一直积极参与“城垣杯”竞赛，并于2017年、2018年分别获得三等奖、二等奖。J371参赛选手：童滋雨、宫传佳、刘晨、杨华武、徐亭亭、罗羽参赛单位：南京大学该团队成员由南京大学建筑与城市规划学院师生组成。教师童滋雨为南京大学建城学院副教授，长期从事信息技术在建筑设计和城市设计方面的应用研究，包括CAAD、GIS和大数据分析技术等。在国际学术期刊及会议上发表论文十几篇，多次获得国家和省部级奖项。其他成员为南京大学建城学院研究生，学术研究方向包括计算机视觉、城市形态与微气候等城市大数据研究，有大数据模型竞赛、大学生创业训练项目、国际会议等丰富的研究经历。C341参赛选手：陈若宇、龙海文、袁满参赛单位：华中科技大学该团队是一只具有学科交叉优势的年轻化团队。团队导师袁满博士是GIS-城市规划双背景人才，曾发表SCI/SSCI高水平论文8篇，在规划决策支持、城市定量研究等方向具有较好的理论基础和创新实践。团队成员陈若宇具有城乡规划、经济学双学位，也曾参加武汉城市仿真实验室竞赛并入围获奖。团队成员龙海文具有管理学、经济学双背景，曾跟随从事城市演化模拟的科研团队从事科研实践工作。参加“城垣杯”规划决策支持大赛，是该团队对规划决策支持的又一次尝试和思考。K468参赛选手：杨金龙参赛单位：同济规划设计研究院参赛选手杨金龙，目前刚刚入职于上海市同济城市规划设计研究院，本科求学于哈尔滨工业大学建筑学院城市规划专业，研究生求学于美国弗吉尼亚大学建筑学院城市与环境规划专业，研究生期间重点方向为城市设计与数据分析。本科期间曾参加全国大学生数学建模竞赛，获省级一等奖。研究生期间曾参与应用GIS技术为Tysons Corner （USA）的共享单车站点进行选址。L383参赛选手：薛婧妍、颜宁聿、刘耕源参赛单位：北京师范大学该团队来自北京师范大学，三名成员主要从事环境科学、产业生态学、城市生态学方面的研究工作，研究领域聚焦在城市能源-水-食物耦合、循环经济、可持续发展方面。该团队成员开发的“城市循环经济计算器”曾获得国际学生循环经济大赛“Wege Prize”奖，并建立了全球城市能源-水-食物循环经济政策在线分析数据库。此外，该团队成员还曾获得联合国环境规划署绿色未来奖，钱易环境奖等多个奖项。C439参赛选手：周嘉豪、王甜甜、满璐玥、郑晓伟参赛单位：西安建筑科技大学该团队来自西安建筑科技大学，主要研究基于城市多源大数据，为城市规划提供更为合理的决策支持。团队曾获得“第二届·城垣杯城市规划决策支持模型设计大赛三等奖”、“第二届上海城市设计挑战赛三等奖”等数据支持类竞赛奖项。主要实践项目多为依托城市大数据的相关决策评估报告，“陕西省城镇体系规划（2017-2035）纲要——人口流动大数据支撑下的城镇发展评估专题研究报告”、“大西安房地产投资潜力区域地图”等。K361参赛选手：黄杉、陆俊贤、冯永恒、梁洁参赛单位：智慧足迹数据科技有限公司该团队成员来自智慧足迹数据科技有限公司，专业涵盖交通运输规划、计算机应用以及地理信息系统。团队的主要研究方向为城市空间布局与出行之间的互动关系，职住平衡，用地属性与通勤交通的关系。通过手机信令对个体时空数据的识别与处理，与实际出行特性比对，综合发现用地、个体属性与出行特性之间的关系，对交通政策，资源配置提供基础数据支撑。END.

从最常用的数据获取技术，到数据的解析处理，数据库的各种操作，到各类典型应用场景下大数据分析与挖掘的案例实操涵盖互联网数据、手机轨迹数据、智能交通系统ITS数据多源城市数据的融合学习典型工具、典型案例、核心代码......一网打尽主流城市时空大数据源全面掌握典型城市分析与应用场景0基础就能跟着学会所有上机实操老司机手把手带你飞！12月上海特训营1《多源城市时空大数据的获取、处理、分析与应用》本年度最后一次0基础公开课！报名还剩最后2周技术大咖真经传授11个经典实践案例手把手教学带你学习主流数据实操的全流程！ 城市数据师梦想特训营 12月上海营4大主题特训营（点击了解其他特训营内容）看视频快速了解特训营内容点击课程精华速览视频其中的特训营1由常晓猛老师带来授课老师：高级城市数据师 常晓猛基本信息：深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室，博士后 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，博士 美国橡树岭国家实验室和美国田纳西大学，访问学者 深圳市腾讯计算机系统有限公司SNG部，客座研究 擅长领域：长期从事地理社交网络、时空数据分析、智能交通与环境、大数据可视分析等方面的研究与实践工作 工作及研究经历：作为项目负责人承担国家自然科学基金青年基金项目1项，中国博士后基金1项，中国计算机协会CCF-腾讯犀牛鸟基金2项（其中1项CO-PI），城市空间信息工程北京市重点实验室开放研究基金重点项目1项。参与了国家973项目子专题的研究，作为主要成员参加了国家自然科学基金面上项目2项，积累了较为丰富的理论基础和工程应用经验。已发表学术论文10余篇（SCI论文2篇，EI论文7篇），申请专利2项，担任《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》、《Landscape and Urban Planning》杂志的审稿人。部分研究项目：1 面向时空聚集特征的大规模社交网络空间社区探测与识别方法(41501486), 国家自然科学基金青年科学基金, 负责人-常晓猛, 2016-2018 年2 基于社交网络时空数据城市网络与空间结构分析(CCF Tencent ARG 201501**)), CCF-腾讯犀牛鸟基金, 负责人-常晓猛, 2015-2016 年3 基于社交网络时空信息的空间性社区探测与识别方法研究(2015M572364), 中国博士后科学基金, 负责人-常晓猛, 2015-2016 年4 基于社交感知数据的城市体系结构分析(2014101), 城市空间信息工程北京市重点实验室开放基金重点项目, 负责人-常晓猛, 2014-2016 年5社交网络多尺度空间社区探测与识别(CCF Tencent ARG 20130115), CCF-腾讯犀牛鸟, 参与人-常晓猛, 2013-2014年 上课时间：12月7-9日，共3天我要报名：索取课程更为完整的内容介绍、报名表、课程优惠政策等内容：请加客服微信号xiaopaipai_udparty，备注“上海营”，任何问题欢迎来撩客服小派派。12月上海特训营总共限额100席，先到先得！小派派微信号，微信扫一扫加好友咨询部分精彩内容预览：我要参加特训营&Q&AQ: 如何获知课程学费及报名方式？A: 请加客服微信号xiaopaipai_udparty，备注“上海营”，获得课程详细大纲+老师介绍+报名表+课程费用说明文档等，任何问题可咨询客服。索取课程报名文件，可获得优惠政策内容！小派派微信号，微信扫一扫加好友咨询

近日，由广东省城乡规划设计研究院大数据中心主办，邀请规划一所、规划三所、城市发展研究中心、住房政策研究中心参与的大数据应用场景交流会在三楼学术报告厅举行。交流会聚焦大数据在不同场景下的应用，以日常工作项目为实例，围绕数据分析、数据应用等方面进行深度剖析及解读。交流会由大数据中心负责人马星主持，全院技术人员参加。交流会现场大数据中心负责人马星从城市数据类型、数据分析系统、城市分析专题三个方面介绍了院大数据中心近一年来在大数据城市应用中的工作进展。大数据中心负责人马星作分享报告中心自成立以来，便一直在院自有数据库的建设上不断探索。目前，已初步形成一体化大数据架构方案，并继续打通数据源渠道、数据处理方法、数据储存技术等数据库建设的各项技术环节。在数据治理方面，中心收集了指标评估数据、地理空间数据、城市运营数据三大类城市数据，并初步应用梳理形成了8大类和36个子类的城市评估体系，汇编而成《广东省城市评估数据蓝皮书2017》。在数据汇集的基础上，初步搭建时空数据共享发布平台，以方便院内各生产部门成果交流和数据查询。一体化大数据架构方案此外，中心在数据分析系统方面也取得了一定进展。通过收集院内各生产部门项目实践需求，中心构建出一套涉及两个维度、三个尺度和五个系统的大数据分析框架，包括区域、市域、城区三个尺度，产业、人口、交通、景观、公服五大系统的总量和流量分析。在分析系统的构建过程中，不断完善和打通各分析系统中专项分析方法，并在规划实践过程中得以应用，受到甲方的好评和认可。该套分析方法可以根据城市空间规划、城市总体规划、城市详细规划及各类专项规划的需求进行不同深度的规划决策支撑。2+3+5的大数据分析框架针对近年来城市老城区用地储备紧缺、开发时序混乱、住房空置、公服配套不足等问题，中心开展了关于城市更新的一系列专题研究，为政府盘活旧城区存量土地、制定准确的住房政策、改善旧区生活环境提供了决策支持。针对广受关注的城市生态环境问题，中心将规划的关注点从城市建设区转向非建设区，构建了自有的生态评估体系，进一步提升城市生态评估的准确性和科学性。来自城市发展研究中心的规划师姚月分享关于大数据在城市规划中应用的思考与经验：在传统的城市规划实施评估中，受传统数据获取渠道单一、空间感知较弱的限制，主要以静态、被动式的定性方法评价总规的实施情况。这种方法缺乏定量评估，很难真实全面反映城市发展问题。大数据具有样本来源广、规模庞大、覆盖面广、空间分辨率和时间分辨率细致的特点，更加适用于以人为本的城市总体规划实施评估。城市发展研究中心以珠海城市总体规划实施评估为例，基于手机信令、POI、出租车轨迹、公交刷卡等多源大数据，探索形成了一套包含城市建设用地分析、人口规模和空间分布分析、城市空间格局分析、城市联系度分析、城市交通分析、城市职住空间及通勤距离分析、城市公共服务设施分析、绿色空间亲近度分析、城市环境质量分析、活力岸线识别等十大技术模块的城市总体规划实施评估技术集成体系，有效提高了总规实施评估的科学性，所探索的技术方法在其他专项规划和专题研究中也得到了广泛应用。

天津市城市规划设计研究院具有国家城市规划、土地规划、建筑设计、工程咨询、规划环评甲级资质和测绘工程、市政公用工程、旅游规划、风景园林工程设计专项乙级资质的综合性规划设计研究院，隶属天津市规划局，副局级，现有专业技术人员640人。建院以来，培养出国务院特贴专家13人，市级授衔专家4人，市级设计大师10人，高级专业技术人才180余人；现拥有博士后、博士、硕士学历200余人。2010年，经国家人社部博士后工作委员会批准，建立博士后工作站。（详见官网www.tjcityplan.com）天津规划院建院20多年来，先后获得国家级银质奖3项、詹天佑土木工程奖11项、部级优秀规划（勘察）设计奖82项、市级优秀规划（勘察）设计奖251项、市级工程设计咨询奖48项、全国人居环境综合大奖2项，市环境保护科学技术奖5项。2018年与百度地图签订了建立“百度慧眼天津规划院联合实验室”，借助人口大数据开展城市研究工作。随着大数据获取和应用技术的逐步普及，如何利用好大数据和信息化技术延伸规划院的产业链？如何真正落地大数据，打造信息化产品，从而把大数据技术和价值嵌入到规划工作中？这一直是困扰规划人的核心问题。在天津市城市规划设计研究院数字规划技术研究中心主任、天津市数字规划中心带头人 李刚的《规划院产业链延伸——信息化产品探索》报告以及《城市厚数据建设手册》、《城市规划编制量化分析方法及数字技术索引手册》中将一一为你解答。李刚主任已入驻【名人堂】，派友请在到城市数据派官网TA的名人堂主页中免费下载手册PDF了解更多干货，不同于之前的“厚数据”手册版本，该《城市厚数据建设手册》是最新的规划院完整版哦：点击进入数字规划技术研究中心为院新兴重点建设部门，自2014年成立以来为各层次近百项城市规划提供辅助空间分析，并拓展业务为市发改委\市供热办\市卫计委等10余个政府部门提供信息化服务。中心主要工作包括：城市规划、城市综合发展、互联网开放数据的收集和建设；市局重点规划项目GIS辅助分析；城市规划决策平台设计与研发；规划局的规划数据建设及一张图系统的开发；市\区级政府、委办局、管委会、城建企业的信息化项目；大数据相关工作，结合浮动车、LBS等大数据，开展城市结构、城市活力、出行特征、人口画像等多种分析；智慧城市的前期研究工作。2018-2019招聘计划（一）数据工程师岗：6人主要从事城市发展数据库建设，包括数据建设、与数据单位进行沟通及服务。职位要求：1、地理信息系统（GIS）专业，本科及以上学历；2、精通ArcGIS软件中数据处理操作；3、具有较强的人际沟通能力；（二）数据管理及技术支持岗：1人主要从事数据建设标准化管理，为决策模型提供技术支持。1、地理信息系统（GIS）相关专业，本科及以上学历；2、精通ArcGIS软件操作，具有丰富的GIS建库经验；3、具有较强的人际沟通能力；4、具有数据管理的相关经验；5、注册测绘师资质证书者优先；（三）规划决策分析岗：2人主要从事借助城市发展大数据，开展城市演变、用地评估、城市环境等城市分析模型的构建。1、城市规划、GIS、人文地理、区域经济等专业，硕士及以上学历；2、敏锐的城市观察能力；3、较强的梳理统计及地理空间分析能力；4、较强的研究报告与论文纂写能力；5、有相关工作基础者优先；（四）城市规划岗：2人主要从事城市规划与信息技术相结合工作，包括：智慧规划编制平台、多规划合一空间信息平台的研究设计工作，智慧城市的顶层设计等相关工作。1、城市规划专业，硕士及以上学历；2、了解信息技术发展，针对城市咨询行业具有一定的跨界思维；3、具有跨专业的学习能力，及较强沟通能力；4、有信息技术与城市规划应用案例者优先；（五）系统开发岗：5人根据城市咨询相关业务，开展规划决策系统、城市仿真系统、WebGIS应用系统、大数据分析应用系统的开发。1、计算机或GIS相关专业，本科及以上学历；2、熟练掌握一种计算机编程语言，Java、Python等语言；3、具备web前端构架及开发经验，熟悉前端相关框架及语言，如：VUE、Element、Javascript、CSS等，或具备java后端大数据架构即开发经验，熟悉使用Spring、Mybatis、Hadoop、Spark等框架；4、熟悉GIS开源框架的开发，如Leaflet、GeoServer、OpenLayer等；5、有相关开发案例经验者优先；招聘流程按院人才引进办法执行，各岗位薪酬面议。欢迎致力于信息技术与城市咨询结合的各专业人员电话或邮件咨询。联系方式：1、有意者请发送简历（附相关实践案例）：szgh@tjcityplan.com2、咨询电话：022-28012323-1552或1504

会员专享88折说明【城市数据派会员】可直接享受课程原价的88折优惠，具体折后价格咨询客服QQ 3149339017。点击查看我要成为会员 非会员课程价格请咨询：Q: 如何获知课程学费及报名方式？A: 请加客服QQ 3149339017，备注“上海营”，获得报名表和课程费用说明文档等，任何问题可咨询QQ客服。城市数据师梦想特训营《城市数据师梦想特训营》由城市数据派创立于2015年特训营的宗旨：打造面向城市研究与规划人员的最新原创、高实操性、高应用价值的城市数据师专业课程这是全国第一个专门针对规划设计行业的专业大数据系列培训课程已在全国各地成功举办50多场培训给10余家规划机构提供内训服务几百家企业及高校参与公开课共计为2000余人次提供了专业的城市大数据线下教育培训服务2018年课程全面升级7月上海营限额招生更多前沿内容更多技术实操更多应用案例7月上海4大主题特训营简介金牌课程：【特训营1】多源城市时空大数据的获取、处理、分析与应用一网打尽主流城市时空大数据源全面掌握典型城市分析与应用场景金牌课程：【特训营2】面向项目应用和课题研究的大数据实例与实践经典研究范式梳理，分析挖掘方法详解模型构建方法梳理，典型案例拆解实践全新课程：【特训营3】专题大数据全流程实操POI+GPS+手机+社交+夜间灯光数据使用真实数据，结合规划应用实践掌握以上数据获取、分析、应用全流程全新课程：【特训营4】基于出行活动数据的城市空间交互分析从点、流和网络三大视角出发使用人口分布数据+出租车轨迹数据+共享单车轨迹数据+社交媒体数据+城市土地利用学习出行轨迹数据分析处理方法掌握城市空间交互网络建模分析7月上海营开课时间表以下是在上海市的每个特训营的时间安排，可根据需要自由搭配选择要参加的多个特训营。每个特训营均为精品小班教学，每班限额25人左右，先到先得，满员即止。本次特训营将是今年唯一 一次在长三角地区的公开课！7月上海营特训营内容详解特训营1课程介绍：城市时空大数据包含了海量复杂异构的多源数据，如互联网大数据、手机信令和定位数据、物联网数据（如共享单车数据等）、智能交通系统ITS数据（如公交IC卡数据等），本特训营将学习对这些数据进行科学的处理与分析挖掘，以支撑城市研究、规划、管理、发展预测等。课程大纲：1 了解城市时空大数据源、获取方式、格式、特点、应用与研究方向等 2 掌握JAVA程序核心基础代码3 基于程序掌握互联网大数据的获取方法学习互联网数据的概念和特征，了解获取的典型工具和流程掌握网络爬虫基本理论，框架及常见抓包工具上机实操：基于抓包工具，掌握通过爬虫抓取主流地图网站的地图数据、点评数据，该技术可利用到通用型网站数据的抓取实践掌握：基于开放API获取POI详细信息数据4 掌握互联网大数据解析技术上机实操：利用程序对网络爬虫抓取的网页数据进行解析处理5 掌握数据库存储、查询、索引、连接技术上机实操：关系型数据库的数据库创建、表创建、查询表等的关键技术和核心语句上机实操：基于程序对数据库的基本操作及数据处理6 互联网大数据的分析与挖掘案例及实践了解互联网数据格式特点，应用情况，基本处理思路及方法，应用领域与规划研究学习基于大规模群体活动数据研究城市空间结构如土地利用分类学习基于大规模社交网络数据研究城市网络结构学习基于大规模社交网络数据对城市辐射模型、城市腹地与城市竞争的实证分析上机实操：基于POI数据的城市土地利用多样性分析上机实操：基于共享单车数据的地铁辐射范围分析7 手机轨迹数据的分析与挖掘案例及实践了解手机数据格式特点，应用情况，基本处理思路及方法，应用领域与规划研究学习基于大规模手机数据对城市组团结构识别上机实操：基于手机数据的城市热点变化分析8 智能交通系统ITS数据的分析与挖掘案例及实践了解出租车GPS轨迹数据的特点与分析，处理流程与关键步骤，典型应用探索上机实操：基于浮动车轨迹数据对大型商圈的辐射分析9 多源城市数据的融合学习多源轨迹数据城市交通流估计学习基于多源ITS数据对城市出行行为分析学习基于手机数据的城市职住地识别分析10 城市时空大数据的可视分析学习典型工具、典型案例、核心代码，并通过练习掌握社交网络、交通网络、轨迹点数据的可视化等上机实操：利用社交网络关系数据对城市网络进行可视化上机实操：对大规模社交网络轨迹点数据的可视化课程难度：适合0基础学员，全面系统了解基础知识、理论及基本操作，所有上机实操内容老师将一步步手把手教学课程学费及报名方式：在本文末有获知课程学费及报名方式的说明上课时间：7月13-15日，周5周6周日，共3天特训营 2课程介绍：随着大数据的崛起，结合传统经验分析、理论分析和实验分析，采用全新的数据密集型分析范式，从前所未有并持续蓬勃发展的物联网大环境下，将信号转换为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和认知。这正是我们这个时代的需要。在这样一个大背景下，有了数据无法处理，处理完了数据缺乏分析手段，分析的结果难以基于相关理论进行解读，是一个共性问题。从数据分析的角度讲，我们所提及的大数据分析主要是应用于人文社会科学中，而GIS相关分析与可视化方法成为人文社会科学研究与应用分析中的主要实现手段。本课程结合几种典型的理论框架、研究范式和实现模型，采用理论与模型，实例分析和方法相结合的模式，从城市形态——时空格局——过程与机理，宏观尺度和微观尺度等几个方面进行讲解。其目的是拆解典型人文社会科学GIS分析模型，通过实例理解并实践掌握各类模型的科学应用方法，提升基于时空大数据定量分析城市问题的能力。课程大纲：1 从“场所”空间到“流”空间的大数据分析及其在城市规划研究中的应用案例 1.1 大数据分析中的“流”空间视角 1.2 “流”空间视角下的城市地理研究范式 1.3 城市研究中的“流”空间分析模型构建 1.4 “流”空间分析在城市规划研究中的若干典型应用案例 1.5 典型应用实践2 大数据支持下时空间行为的分析与建模方法及其在城市规划研究中的应用案例 2.1 城市与旅游研究中的“空间行为”视角 2.2 个体行为数据的处理与群体行为数据处理的方法 2.3 时空间行为数据的可视化与分析方法 2.4 时空间行为大数据的若干典型应用案例 2.5 典型应用实践3 典型大数据时空模式挖掘方法汇总及其在城市规划研究中的应用案例 3.1 时空模式挖掘理论与方法 3.2 全局时空模式分析方法及典型案例 3.3 局部时空模式分析方法及典型案例 3.4 非空间和空间约束条件下的类型划分模型及应用案例 3.5 典型应用实践4 空间关系建模的经典方法、新兴模型及其在城市规划、人文社会研究中的应用案例 4.1 空间关系的概念化模型构建理论与方法 4.2 空间回归模型在大数据挖掘中的应用案例 4.3 地理探测器的原理及其典型应用案例 4.4 可变面元及分区不一致问题应对及应用 4.5 典型应用实践对学员的基础要求：熟练掌握ArcGIS的基本操作课程学费及报名方式：在本文末有获知课程学费及报名方式的说明上课时间：7月16-18日，周1周2周3，共3天特训营3课程介绍：以经典案例，学习数据实操全流程！针对目前主流的时空大数据，包括GPS轨迹数据、手机数据、POI数据、微博签到数据、夜间灯光数据、路网数据、基础地理信息数据等，介绍数据的获取方式、特点、应用方向，并以真实数据，进行规划应用方向实践全流程教学。课程大纲：1 课程入门：JAVA语言的强化实践+常用数据源的数据清理工作掌握Java语言基本操作、字符串的基本处理、JSON格式数据处理、XML、GML数据处理掌握网页数据结构化解析2 POI数据的获取、处理与分析应用掌握POI数据的获取、解析、清洗、数据库入库、格式转换、空间校正等方法上机实操：基于POI数据的城市功能区识别上机实操：基于POI数据的城市商圈体系划分及业态分析3 人类活动数据（夜间灯光数据+电子足迹数据）应用分析掌握基于人类活动数据（夜间灯光数据+电子足迹数据）城市经济反演的原理上机实操：基于人类活动数据（夜间灯光数据+电子足迹数据）的城市经济反演4 GPS轨迹数据分析应用上机实操：基于出租车轨迹数据的城市商圈辐射分析上机实操：基于出租车轨迹数据的城市小区交通通达性分析上机实操：基于城市交通通达性的公共设施选址优化上机实操：基于出租车轨迹数据的城市交通OD分析5 手机数据分析应用上机实操：基于手机数据的职住识别上机实操：基于手机数据的城乡格局分析6 社交网络/媒体数据分析应用上机实操：基于社交网络/媒体数据的区域城市空间格局与网络结构分析上机实操：基于社交网络/媒体数据的城市空间辐射力与城市腹地分析上机实操：基于社交网络/媒体数据的城市影响力与空间竞争力分析7 多源城市时空数据融合分析应用上机实操：基于POI数据、GPS轨迹数据研究城市土地利用混合度与居民出行行为之间的关系；对学员的基础要求：课程以实操为主，所有实践老师都将手把手教学！需具备一定城市规划与研究知识基础，熟练掌握ArcGIS或QGIS等GIS软件的一般操作，了解粗浅的编程语言即可（若编程语言无基础，可参考老师课前推荐的编程预习材料，事先预习，课上强化训练）。课程学费及报名方式：在本文末有获知课程学费及报名方式的说明上课时间：7月19-21日，周4周5周6，共3天特训营4课程介绍：出行数据是分析城市人口流动规律的有力工具，可以体现城市内部不同地块间的空间相互作用。课程从点、流和网络三个视角出发，分析理解居民出行数据中隐含的城市时空结构信息。通过学习出行轨迹数据的基本组织形式和数据分析处理方法，掌握空间交互网络建模分析的基础理论知识，重点学习城市（人口）空间交互具有的距离衰减规律、枢纽节点/路径、功能组团结构，深化对城市人口流动交互系统的认识，了解城市空间交互分析的应用案例和潜在方向。课程大纲：第一节课 空间交互网络建模 教学目标：掌握空间交互建模分析基础理论方法，包括重力模型、机会干预模型和辐射吸收模型及其变种。1、理论梳理：空间交互网络基本概念2、案例讲解：空间交互网络建模方法、应用案例及比较3、上机实操：城市人口流动空间交互网络构建——使用人口分布数据、出租车轨迹数据和空间交互模型建立城市人口流动空间交互网络，并对空间交互模型的优劣度进行分析 第二节课 出行距离衰减规律分析教学目标：掌握空间交互建模分析距离衰减参数估计方法和空间交互模型效果评价方法。1、理论梳理：出行距离衰减现象及常见规律2、案例讲解：出行距离衰减系数估计方法、应用案例及比较 3、上机实操：城市人口通勤距离统计分布计算 ——使用出租车、共享单车轨迹数据提取城市居民的出行活动起迄点，并对城市居民的出行距离衰减系数进行分析计算 第三节课 空间交互网络结构度量 教学目标：掌握空间交互网络分析基础理论方法，包括节点中心性、频繁路径及其时空动态。1、理论梳理：空间交互网络基本结构度量指标2、案例讲解：空间交互枢纽节点/路径及其动态分析方法、应用案例及比较 3、上机实操：城市人口通勤枢纽站点与交通廊道提取——使用出租车、共享单车、社交媒体数据建立城市人口流动空间交互网络，并对人口流动空间交互网络的基本结构特征进行分析计算 第四节课 局部功能组团结构识别教学目标：掌握网络社区发现算法的基础理论方法，包括空间组团结构、人口流动频繁子区及其时空动态。1、理论梳理：网络社区发现算法基本思想2、案例讲解：城市功能区划与人口流动频繁子区识别方法、应用案例及比较 3、上机实操：城市功能布局单/多中心性结构分析——使用出租车、共享单车、社交媒体、城市土地利用等数据建立城市人口流动空间交互网络，并对人口流动空间交互网络的社团结构及其与土地利用之间的关联关系进行分析计算对学员的基础要求：熟练掌握ArcGIS的基本操作。课程将使用Python，但Python基础不做要求，所有的代码将打包为工具包，重点讲授如何使用。所有上机实操老师将一步步手把手教学。课程学费及报名方式：在本文末有获知课程学费及报名方式的说明上课时间：7月22-23日，周日周1，共2天Q: 如何获知课程学费及报名方式？A: 请加客服QQ 3149339017，备注“上海营”，获得报名表和课程费用说明文档等，任何问题可咨询QQ客服。

城市数据师梦想特训营《城市数据师梦想特训营》由城市数据派创立于2015年特训营的宗旨：打造面向城市研究与规划人员的最新原创、高实操性、高应用价值的城市数据师专业课程这是全国第一个专门针对规划设计行业的专业大数据系列培训课程已在全国各地成功举办50多场培训给10余家规划机构提供内训服务几百家企业及高校参与公开课共计为2000余人次提供了专业的城市大数据线下教育培训服务2018年课程全面升级7月上海营限额招生更多前沿内容更多技术实操更多应用案例7月上海4大主题特训营简介金牌课程：【特训营1】多源城市时空大数据的获取、处理、分析与应用一网打尽主流城市时空大数据源全面掌握典型城市分析与应用场景金牌课程：【特训营2】面向项目应用和课题研究的大数据实例与实践经典研究范式梳理，分析挖掘方法详解模型构建方法梳理，典型案例拆解实践全新课程：【特训营3】专题大数据全流程实操POI+GPS+手机+社交+夜间灯光数据使用真实数据，结合规划应用实践掌握以上数据获取、分析、应用全流程全新课程：【特训营4】基于出行活动数据的城市空间交互分析从点、流和网络三大视角出发使用人口分布数据+出租车轨迹数据+共享单车轨迹数据+社交媒体数据+城市土地利用学习出行轨迹数据分析处理方法掌握城市空间交互网络建模分析7月上海营开课时间表以下是在上海市的每个特训营的时间安排，可根据需要自由搭配选择要参加的多个特训营。每个特训营均为精品小班教学，每班限额25人左右，先到先得，满员即止。本次特训营将是今年唯一 一次在长三角地区的公开课！7月上海营特训营内容详解特训营1课程介绍：城市时空大数据包含了海量复杂异构的多源数据，如互联网大数据、手机信令和定位数据、物联网数据（如共享单车数据等）、智能交通系统ITS数据（如公交IC卡数据等），本特训营将学习对这些数据进行科学的处理与分析挖掘，以支撑城市研究、规划、管理、发展预测等。课程大纲：1 了解城市时空大数据源、获取方式、格式、特点、应用与研究方向等 2 掌握JAVA程序核心基础代码3 基于程序掌握互联网大数据的获取方法学习互联网数据的概念和特征，了解获取的典型工具和流程掌握网络爬虫基本理论，框架及常见抓包工具上机实操：基于抓包工具，掌握通过爬虫抓取主流地图网站的地图数据、点评数据，该技术可利用到通用型网站数据的抓取实践掌握：基于开放API获取POI详细信息数据4 掌握互联网大数据解析技术上机实操：利用程序对网络爬虫抓取的网页数据进行解析处理5 掌握数据库存储、查询、索引、连接技术上机实操：关系型数据库的数据库创建、表创建、查询表等的关键技术和核心语句上机实操：基于程序对数据库的基本操作及数据处理6 互联网大数据的分析与挖掘案例及实践了解互联网数据格式特点，应用情况，基本处理思路及方法，应用领域与规划研究学习基于大规模群体活动数据研究城市空间结构如土地利用分类学习基于大规模社交网络数据研究城市网络结构学习基于大规模社交网络数据对城市辐射模型、城市腹地与城市竞争的实证分析上机实操：基于POI数据的城市土地利用多样性分析上机实操：基于共享单车数据的地铁辐射范围分析7 手机轨迹数据的分析与挖掘案例及实践了解手机数据格式特点，应用情况，基本处理思路及方法，应用领域与规划研究学习基于大规模手机数据对城市组团结构识别上机实操：基于手机数据的城市热点变化分析8 智能交通系统ITS数据的分析与挖掘案例及实践了解出租车GPS轨迹数据的特点与分析，处理流程与关键步骤，典型应用探索上机实操：基于浮动车轨迹数据对大型商圈的辐射分析9 多源城市数据的融合学习多源轨迹数据城市交通流估计学习基于多源ITS数据对城市出行行为分析学习基于手机数据的城市职住地识别分析10 城市时空大数据的可视分析学习典型工具、典型案例、核心代码，并通过练习掌握社交网络、交通网络、轨迹点数据的可视化等上机实操：利用社交网络关系数据对城市网络进行可视化上机实操：对大规模社交网络轨迹点数据的可视化课程难度：适合0基础学员，全面系统了解基础知识、理论及基本操作，所有上机实操内容老师将一步步手把手教学课程学费及报名方式：在本文末有获知课程学费及报名方式的说明上课时间：7月13-15日，周5周6周日，共3天特训营 2课程介绍：随着大数据的崛起，结合传统经验分析、理论分析和实验分析，采用全新的数据密集型分析范式，从前所未有并持续蓬勃发展的物联网大环境下，将信号转换为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和认知。这正是我们这个时代的需要。在这样一个大背景下，有了数据无法处理，处理完了数据缺乏分析手段，分析的结果难以基于相关理论进行解读，是一个共性问题。从数据分析的角度讲，我们所提及的大数据分析主要是应用于人文社会科学中，而GIS相关分析与可视化方法成为人文社会科学研究与应用分析中的主要实现手段。本课程结合几种典型的理论框架、研究范式和实现模型，采用理论与模型，实例分析和方法相结合的模式，从城市形态——时空格局——过程与机理，宏观尺度和微观尺度等几个方面进行讲解。其目的是拆解典型人文社会科学GIS分析模型，通过实例理解并实践掌握各类模型的科学应用方法，提升基于时空大数据定量分析城市问题的能力。课程大纲：1 从“场所”空间到“流”空间的大数据分析及其在城市规划研究中的应用案例 1.1 大数据分析中的“流”空间视角 1.2 “流”空间视角下的城市地理研究范式 1.3 城市研究中的“流”空间分析模型构建 1.4 “流”空间分析在城市规划研究中的若干典型应用案例 1.5 典型应用实践2 大数据支持下时空间行为的分析与建模方法及其在城市规划研究中的应用案例 2.1 城市与旅游研究中的“空间行为”视角 2.2 个体行为数据的处理与群体行为数据处理的方法 2.3 时空间行为数据的可视化与分析方法 2.4 时空间行为大数据的若干典型应用案例 2.5 典型应用实践3 典型大数据时空模式挖掘方法汇总及其在城市规划研究中的应用案例 3.1 时空模式挖掘理论与方法 3.2 全局时空模式分析方法及典型案例 3.3 局部时空模式分析方法及典型案例 3.4 非空间和空间约束条件下的类型划分模型及应用案例 3.5 典型应用实践4 空间关系建模的经典方法、新兴模型及其在城市规划、人文社会研究中的应用案例 4.1 空间关系的概念化模型构建理论与方法 4.2 空间回归模型在大数据挖掘中的应用案例 4.3 地理探测器的原理及其典型应用案例 4.4 可变面元及分区不一致问题应对及应用 4.5 典型应用实践对学员的基础要求：熟练掌握ArcGIS的基本操作课程学费及报名方式：在本文末有获知课程学费及报名方式的说明上课时间：7月16-18日，周1周2周3，共3天特训营3课程介绍：以经典案例，学习数据实操全流程！针对目前主流的时空大数据，包括GPS轨迹数据、手机数据、POI数据、微博签到数据、夜间灯光数据、路网数据、基础地理信息数据等，介绍数据的获取方式、特点、应用方向，并以真实数据，进行规划应用方向实践全流程教学。课程大纲：1 课程入门：JAVA语言的强化实践+常用数据源的数据清理工作掌握Java语言基本操作、字符串的基本处理、JSON格式数据处理、XML、GML数据处理掌握网页数据结构化解析2 POI数据的获取、处理与分析应用掌握POI数据的获取、解析、清洗、数据库入库、格式转换、空间校正等方法上机实操：基于POI数据的城市功能区识别上机实操：基于POI数据的城市商圈体系划分及业态分析3 人类活动数据（夜间灯光数据+电子足迹数据）应用分析掌握基于人类活动数据（夜间灯光数据+电子足迹数据）城市经济反演的原理上机实操：基于人类活动数据（夜间灯光数据+电子足迹数据）的城市经济反演4 GPS轨迹数据分析应用上机实操：基于出租车轨迹数据的城市商圈辐射分析上机实操：基于出租车轨迹数据的城市小区交通通达性分析上机实操：基于城市交通通达性的公共设施选址优化上机实操：基于出租车轨迹数据的城市交通OD分析5 手机数据分析应用上机实操：基于手机数据的职住识别上机实操：基于手机数据的城乡格局分析6 社交网络/媒体数据分析应用上机实操：基于社交网络/媒体数据的区域城市空间格局与网络结构分析上机实操：基于社交网络/媒体数据的城市空间辐射力与城市腹地分析上机实操：基于社交网络/媒体数据的城市影响力与空间竞争力分析7 多源城市时空数据融合分析应用上机实操：基于POI数据、GPS轨迹数据研究城市土地利用混合度与居民出行行为之间的关系；对学员的基础要求：课程以实操为主，所有实践老师都将手把手教学！需具备一定城市规划与研究知识基础，熟练掌握ArcGIS或QGIS等GIS软件的一般操作，了解粗浅的编程语言即可（若编程语言无基础，可参考老师课前推荐的编程预习材料，事先预习，课上强化训练）。课程学费及报名方式：在本文末有获知课程学费及报名方式的说明上课时间：7月19-21日，周4周5周6，共3天特训营4课程介绍：出行数据是分析城市人口流动规律的有力工具，可以体现城市内部不同地块间的空间相互作用。课程从点、流和网络三个视角出发，分析理解居民出行数据中隐含的城市时空结构信息。通过学习出行轨迹数据的基本组织形式和数据分析处理方法，掌握空间交互网络建模分析的基础理论知识，重点学习城市（人口）空间交互具有的距离衰减规律、枢纽节点/路径、功能组团结构，深化对城市人口流动交互系统的认识，了解城市空间交互分析的应用案例和潜在方向。课程大纲：第一节课 空间交互网络建模 教学目标：掌握空间交互建模分析基础理论方法，包括重力模型、机会干预模型和辐射吸收模型及其变种。1、理论梳理：空间交互网络基本概念2、案例讲解：空间交互网络建模方法、应用案例及比较3、上机实操：城市人口流动空间交互网络构建——使用人口分布数据、出租车轨迹数据和空间交互模型建立城市人口流动空间交互网络，并对空间交互模型的优劣度进行分析 第二节课 出行距离衰减规律分析教学目标：掌握空间交互建模分析距离衰减参数估计方法和空间交互模型效果评价方法。1、理论梳理：出行距离衰减现象及常见规律2、案例讲解：出行距离衰减系数估计方法、应用案例及比较 3、上机实操：城市人口通勤距离统计分布计算 ——使用出租车、共享单车轨迹数据提取城市居民的出行活动起迄点，并对城市居民的出行距离衰减系数进行分析计算 第三节课 空间交互网络结构度量 教学目标：掌握空间交互网络分析基础理论方法，包括节点中心性、频繁路径及其时空动态。1、理论梳理：空间交互网络基本结构度量指标2、案例讲解：空间交互枢纽节点/路径及其动态分析方法、应用案例及比较 3、上机实操：城市人口通勤枢纽站点与交通廊道提取——使用出租车、共享单车、社交媒体数据建立城市人口流动空间交互网络，并对人口流动空间交互网络的基本结构特征进行分析计算 第四节课 局部功能组团结构识别教学目标：掌握网络社区发现算法的基础理论方法，包括空间组团结构、人口流动频繁子区及其时空动态。1、理论梳理：网络社区发现算法基本思想2、案例讲解：城市功能区划与人口流动频繁子区识别方法、应用案例及比较 3、上机实操：城市功能布局单/多中心性结构分析——使用出租车、共享单车、社交媒体、城市土地利用等数据建立城市人口流动空间交互网络，并对人口流动空间交互网络的社团结构及其与土地利用之间的关联关系进行分析计算对学员的基础要求：熟练掌握ArcGIS的基本操作。课程将使用Python，但Python基础不做要求，所有的代码将打包为工具包，重点讲授如何使用。所有上机实操老师将一步步手把手教学。课程学费及报名方式：在本文末有获知课程学费及报名方式的说明上课时间：7月22-23日，周日周1，共2天Q: 如何获知课程学费及报名方式？A: 请加客服QQ 3149339017，备注“上海营”，获得报名表和课程费用说明文档等，任何问题可咨询QQ客服。