关于智能数据分析技术的学习心得(二)

其次为多样化(variety)。大数据类型多样，关系到结构化和非结构件的数据处理方式存在着一定的差别以及繁琐。

再次表现为价值密度低(value)。诸多不相关信息对于未来发展趋势以及模式可以做好预测分析以及控制，进而进行逐渐深度学习。在当前海量数据中可以将较为有效挖掘出市场信息，进而帮助企业不断提升产业生产力和竞争力。

最后为快速化(Velocity)。可以进行分析而不非批量化分析，这是大数据的优势所在，进行数据的输入以及处理有着较快的速度。

二、大数据分析技术的具体应用

大数据时代中城市公共安全风险治理主要表现在以下几个维度中；首先是将大数据作为基础，可以意识到风险的形成、发展、衰退以及转移到突变变致灾的演化机理，传播路径以及出现的功能。其次依靠大数据技术，监测以及意识到承险载体在风险出现的物质、能量以及信息等功能下的具体状态以及变化趋势，造成了本体以及功能性出现破话，可能出现的次生衍生的事件以及风险。再次是以大数据技术如何掌控识别管控介入点，方法、路径、工具以及方案等。可以实现降低风险以及公共安全事件的出现，有效对影响后果进行弱化，提升承险系统的韧性，有效阻断以及破坏风险网，降低经济、社会以及环境出现损失。在城市安全管理中，主要是依据城市公共安全风险演化过程，对生命周期划分为四个阶段，依据公共安全风险应对措施，将其管理流程划分为实时监测、预测预警、控制以及评估等部分。与此同时，风险诱发突发事件的治理过程一般包括有应急预防、应急准备、应急响应以及恢复重建。

（一）人员关系推演的分析