应用大数据技术推动文化设施的数字化转型

同济大学建筑设计研究院（集团）有限公司 孟献宝 翁晓红

本文首先探讨数字化技术在知识经济时代下的变革发展及在文化设施领域呈现的价值体系，随后分析TJAD文化设施数字化平台的建设目标及架构设计，研究平台的功能模块设置及关键技术应用，讨论建设相关数字平台的重要意义，探索新形势下的商业模式，全面提升企业的服务效能。

1 数字化是知识经济和技术变革的必然趋势

随着人工智能时代的来临，各行业面临着从“传统化”到“智能化、数字化”的新一轮迭代升级，数字化转型是知识经济和技术变革的必然趋势。作为传统规划策划行业项目，大部分数据的统计分析工作还依靠纸质或者电子的报表和表单。数据的收集、传递、处理与统计都依靠人力完成，效率低下易出错。随着互联网技术的飞速发展和普及，应用数字化技术的相关产品越来越成为数据、信息交换的主要平台和渠道。

因此，我们尝试将数字化技术运用到规划策划项目，主要着眼于文化设施业务，通过Web网页的形式，整理和分析特定地区的代表性文化产业设施的分布和运营情况，作为文化设施数据的门户，展示文化设施及周边业态等信息，为文化设施项目策划、规划及设计提供信息化、数据化、数字化支持。

2 数字化技术在文化设施领域体现的价值体系

数字化技术指的是通过电子计算机、通信卫星等设备，来表达、传输和处理所有信息的技术。数字化技术支持于TJAD文化设施数字化平台建设的方方面面，聚焦数据采集、信息分析处理及至交互平台展示，为信息优化整合、现代统计分析、资源全面共享等功能提供强大技术支持。

2.1 数据采集

文化设施领域的数据采集主要来源于外部数据，数据可采用公开获取的不同属性文化设施数据，涵盖公开数据库、地理相关API、项目主页等渠道。这部分数据包括了文化设施的地理信息和基本信息，覆盖了常用的维度与属性，是后续统计分析与成果展示的基础。

2.2 数据处理

在通过数据管理模块自动完成数据的在线收集后，利用数字化技术完成数据预处理过程，并将结果存入数据库中做统一存储工作。数据处理时，要根据数据类型选择合适的数据处理系统及存储形式，注重数据质量、数据时效性及准确性，以实现大数据质量的最优化。

2.3 数据分析

数据分析是数字化价值应用中的关键环节。在实践过程中，应根据具体的应用情境，选择及精进RFM模型、AARRR模型及流量分析等多种分析方法，提高数据分析结果的效率性及准确性。

2.4 数据共享

数据共享应用通过对将数据分析后的结果以图像或图表的直观方式与用户进行交互式处理，是影响数据可用性和易用性的关键因素。文化设施数字化平台利用数字化技术核心展示实时状态、图集展示、图表统计与地图应用。

3 文化设施数字化平台的建设目标及架构设计

3.1 分阶段、多层次的目标

文化设施数字化平台的核心理念为多阶段目标，即按照总体设计、分步实施原则，进行三阶段的规划设计与开发实施。

第一阶段以数据积累为主要功能，整合、接入第三方档案库和数据资源，打造文化设施项目数据库及展示窗口。

第二阶段以数据分析为主要功能，充分利用平台数据，经过对大量的、丰富的统计资料和数据进行加工制作和分析研究，为文化设施管理单位运营及管理相关工作的科学判断提供帮助。

第三阶段以数据运营为主要功能，通过前期数据积累，为文化建筑管理部门和行业提供信息支持，实现文化设施资源共享，同时开放自主上传大数据的权限完善数据库，形成良性互动，安全高效数据体系。

3.2 总体架构

总体功能架构分为三层：数据层、中间层、应用层。

（1）资源层：依托阿里云ODPS、阿里云RDS、文件服务器、爬虫数据，逐步接入建筑行业文化设施项目相关数据，充分汇集互联网相关数据，全面集成文化设施专业数据，并按照用户需求，搭建面向于所有用户的游客版访问界面，构建适用于专业用户的文化设施数据库。

（2）平台层：负责数据与功能应用之间的桥接。主要部分由网站后台组成，将数据从数据表中获取，适当转换数据格式或组合处理后交给应用层直接展示，从而将数据层和应用层有效隔离。

（3）应用层：负责数据的展示，展现形式包括且不局限于图表、图片、表格等。同时提供网页给用户直接交互。

4 文化设施数字化平台的模块设置

文化设施数字化平台主要针对建筑行业所有文化设施项目的收集与展现，作为专业资料库针对不同用户提供专业的资料储备。为满足本项目搜集相关的文化设施项目资料，分析文化产业设施的基本信息、运营信息、客群信息，以及给不同的用户提供展示项目的详情、图片、文章、资料及相关新闻的信息展示的需要。

4.1 数据管理模块

数据需要通过数据管理模块自动进行在线的数据收集，完成数据收集工作之后需要进行数据的处理和清洗，之后存入数据库中统一存储。同时，数据管理模块还要负责对进行实时的分发，在网页请求数据时，让网页能够和后台数据保持数据一致，同时保持好数据的实时性。

4.2 分类筛选模块

对所有文化设施的相关数据进行分类，打标签。在网页上提供相关的分类筛选功能按钮，帮助用户能快速找到、筛选出自己想要的目标信息。

4.3 图集模块

对各个文化设施进行图集的收集和展示，直观展现和文化设施相关的各类信息。图片类型包含且不局限于效果图，平立剖，实景图等。

4.4 地图模块

使用地图形式对文化设施地理空间相关的信息进行展示。例如根据经纬度，将文化设施在地图上绘制成点或者其他标注。同时，地图模块还应该具备一定地图附加功能，如：周边搜索、周边地点导航、路径规划、实时交通情况预览、街景等一系列对地图功能体验提升有帮助的功能。

4.5 模型分析模块

在数据量积累足够的情况下，可以进行对数据的建模分析。借助机器学习思想将数据进行训练建模，做一些简单的分析预测功能。

5 关键技术的突破及应用

5.1 爬虫技术

针对各大网站数据的爬取，由于难度、需求不同，技术可大致分为两种：非登录爬取和需登录爬取。非登录爬取较为简单，使用python的WebScraper库，爬取对应标签即可完成。针对需登录爬取，需要在WebScraper库的基础上，使用selenium浏览器内核模拟登录过程，再爬取对应标签数据。同时，爬虫工具的定时数据录入可考虑在系统层面设置定时任务，约定好更新时间，可以实现定时爬取、入库，保证前端数据的实时性和更新及时。

5.2 时空数据库

使用关系型数据库作为基础，如SQLServer，Oracle等。对于空间维度数据，单独建表，需要存储文化设施的经纬度，周边其他设施数量，关联关系等。对于时间维度数据，也需要单独建表，使用时间戳作为标记，长期更新文化设施的各项属性。

5.3 Web站点

前端部分使用HTML+CSS+JS的传统模式。布局使用BootStrap框架。考虑到网站之后可能存在多人同时访问的场景，属于I/O密集型，因此服务端使用Node.js搭建，提升性能。

5.4 图表、表格组件

考虑到图表、表格类型的多样性，实现使用Echarts、Highchart组件。支持饼图、柱图、雷达图、折线图、树状图等多种展现形式，同时还可支持图表的动画效果，定制能力非常丰富，元素也十分多样。

5.5 地图功能

地图展示实现使用百度地图JS的API，提供散点图、热力图、区块图等多种地图形式的展示。同时，百度地图提供了地图交互能力，可进行点导航、实景街景、搜索周边等多种地图功能。涉及到地理分析功能，例如路径规划，空间分析等，使用Arcgis系统建立地理信息图层，以及内置的多种工具帮助完成分析。

5.6 模型分析

模型分析的形式多种多样，当下机器学习框架中的模型主要归类为两类：分类模型和回归模型。分类模型可使用决策树模型，神经网络，KNN等。回归模型可使用线性回归，逻辑回归，支持向量机回归等。针对模型过拟合或欠拟合情况，通过调整参数优化模型性能。在手动调参的基础上，还可使用Grid Search等方法自动调整参数。

6 结语与启示

应用大数据技术推动文化设施的数字化转型是应对大数据时代带来强大冲击的必然革新。TJAD文化设施数字化平台融合现代统计分析技术与数据共享功能等为一体，集中满足全国各界对地方文化设施建设、学术研究、资料查阅等的信息需求，实现文化设施项目信息优化整合、数据管理的有效融通、数据资源的开放共享，满足用户个性化需求，打造文化行业数字化新标准。

进一步挖掘，企业可以进一步提供以数据分析和处理为主的高级数据服务，以数据分析作为服务产品，打造新的细分市场，打造协助政府管理调控和企业经营决策的重要工具。