dem数据怎么分析建筑？

一、dem数据怎么分析建筑？

1. 可以通过DEM数据进行建筑分析。2. DEM数据是数字高程模型的缩写，它可以提供地表的高程信息。在建筑分析中，DEM数据可以用来确定地形的起伏和坡度，从而帮助确定建筑物的适宜位置和布局。通过分析DEM数据，可以评估建筑物的稳定性、风险和可持续性等因素。3. 此外，DEM数据还可以与其他地理信息数据（如土地利用数据、道路网络数据等）结合使用，进行更全面的建筑分析。通过综合分析不同数据源的信息，可以更好地了解建筑物与周围环境的关系，从而做出更科学的决策。

二、10086大数据是什么数据？

10086大数据也就是“移动大数据”，是依附于“中国移动”海量的用户群体的大数据，包含中国移动的用户上网行为数据，用户的通话行为数据，用户的通信行为数据，用户的基本特征分析，用户的消费行为分析，用户的地理位置，终端信息，兴趣偏好，生活行为轨迹等数据的存储与分析。

“移动大数据”不光可以实时精准数据抓取，还可以建立完整的用户画像，为精准的用户数据贴上行业标签。比如实时抓取的精准数据还筛选如：地域地区，性别，年龄段，终端信息，网站访问次数，400/固话通话时长等维度。如用户近期经常访问装修相关的网站进行访问浏览，或者使用下载装修相关的app，拨打和接听装修的相关400/固话进行咨询，就会被贴上装修行业精准标签，其他行业以此类推。

三、千川数据大屏看什么数据？

千川数据大屏可以看到公司内部的各项数据，包括销售额、客户数量、员工绩效、产品研发进度等等。因为这些数据对公司的经营和发展非常关键，通过数据大屏可以更直观、更全面地了解公司的运营情况。此外，数据大屏还可以将数据进行可视化处理，使得数据呈现更加生动、易于理解。

四、大数据绿色建筑

大数据在绿色建筑中的应用

随着社会经济的不断发展，人们对环境保护与可持续发展的意识日益增强。在这种背景下，绿色建筑作为一种能够实现资源节约、减少对环境影响的建筑形式，逐渐成为人们关注的焦点。而大数据作为一种强大的信息技术工具，正在被广泛应用于绿色建筑领域，以实现建筑能耗的优化和环境效益的最大化。

大数据分析在绿色建筑中的重要性

在传统建筑设计和运营中，往往存在信息不对称、数据收集不全等问题，导致建筑能源利用率不高、环境负担较大的情况。而大数据分析技术的应用，能够通过对建筑运行数据的清晰解读和分析，为建筑设计者和管理者提供数据驱动的决策支持，帮助他们更好地优化建筑能源消耗、改善室内环境质量，从而实现绿色建筑的可持续发展目标。

大数据在绿色建筑设计中的具体应用

• 能源消耗分析：通过大数据分析建筑的能源消耗模式，优化建筑能源利用结构和系统，实现节能减排目标。
• 室内环境优化：利用大数据监测室内环境数据，调整通风、采光等系统，改善室内环境品质。
• 绿色材料选择：借助大数据技术分析不同建材的环境性能数据，选择符合绿色标准的建材，以减少环境负荷。
• 智能化控制系统：通过大数据集成智能化控制系统，实现建筑能源设备的自动化控制，提高能源利用效率。

大数据在绿色建筑运营管理中的作用

除了在设计阶段的应用，大数据在绿色建筑的运营管理中也起着关键作用。通过不断收集、分析建筑运行数据，可以帮助管理者实时监测建筑的能源消耗情况，识别潜在的问题并及时处理，以保证建筑的高效运行和长期可持续性。

结语

综上所述，大数据技术在绿色建筑领域的应用具有重要意义，不仅可以帮助建筑行业实现节能减排、优化设计方案，更能为环保事业的发展贡献力量。随着技术的不断发展和完善，相信大数据在绿色建筑中的应用将会越来越深入，为建筑产业的可持续发展注入新的活力。

五、建筑能耗 大数据

在当今数字化时代，大数据技术的应用已经渗透到各行各业，包括建筑行业。建筑能耗作为一个重要的环境问题，一直备受关注。通过运用大数据技术，可以更加精准地监测、分析和优化建筑能耗，从而更好地实现能源节约和环保的目标。

建筑能耗的重要性

建筑领域是一个能源消耗较大的行业，其中建筑能耗占总体能耗的比例相当可观。如何有效管理和减少建筑能耗是当前社会面临的重要课题之一。建筑能耗的高低直接影响到建筑的运营成本和环境效益，也关系到用户的舒适度和健康。

大数据在建筑能耗中的应用

通过大数据技术，可以实现对建筑能耗的精准监测和分析。传感器、智能设备等技术的广泛应用，使得建筑内部各种数据得以实时采集和传输至数据中心。基于这些数据，我们可以利用数据分析和挖掘的方法，找出建筑能耗的规律性和突出问题，提出有效的节能优化方案。

大数据技术还可以为建筑能源管理提供智能化决策支持。通过建立建筑能耗的预测模型，可以实现对未来能耗的预测，帮助管理者制定合理的能源使用策略。同时，大数据还可以帮助建筑实现智能控制和调整，提高能源利用效率。

优化建筑能耗的策略

结合大数据技术，可以制定一系列有效的建筑能耗优化策略。首先，建立建筑能耗的数据监测系统，确保数据的实时采集和准确性。其次，通过数据分析和挖掘，找出能耗高峰和异常点，及时进行调整和优化。

另外，可以结合建筑的使用情况和气候条件等因素，制定个性化的能耗管理方案。利用大数据预测建筑未来的能耗情况，有针对性地进行能源调配和节能措施。最终实现建筑能耗的智能化管理和优化。

未来展望

随着大数据技术的不断发展和普及，建筑能耗的监测和优化将更加智能化和精准化。我们可以预见，大数据将在建筑领域发挥越来越重要的作用，为建筑行业的可持续发展和环保事业做出更大的贡献。

因此，建筑行业的从业者和管理者应当积极采用大数据技术，将其运用到建筑能耗管理中，共同推动建筑节能减排工作的深入开展。只有通过科技手段的不断创新和应用，我们才能更好地保护环境、节约能源，实现可持续发展的目标。

六、热血三国建筑数据？

热血三国游戏中有各种建筑，包括资源产出建筑、训练士兵的军营、防御建筑等，每种建筑都有其独特的作用和功能。

资源产出建筑可以提供玩家所需的资源，如农田可以产出粮食，矿山可以产出铁矿等。

军营可以训练不同类型的士兵，包括步兵、骑兵、弓兵等，用于参与战斗。

防御建筑则可以提供城市防御力，保护城市不受敌对势力的攻击。玩家需要合理规划建筑布局，以提高资源产出和战斗力。

七、大切诺基轮毂数据？

大切诺基的轮毂数据如下：

大切诺基采用的轮胎型号规格为295/45R20，汽车的轮胎胎宽为295mm，胎厚为133mm，扁平率为45%，汽车前后轮胎的规格是一样的，轮毂采用的是美国惯用的大尺寸电镀轮毂。

八、数据大模型概念？

数据大模型是指在大数据环境下，对数据进行建模和分析的一种方法。它可以处理海量的数据，从中提取出有价值的信息和知识，帮助企业做出更准确的决策。

数据大模型通常采用分布式计算和存储技术，能够快速处理数据，并且具有高可扩展性和高性能。它是大数据时代的重要工具，对于企业的发展和竞争力提升具有重要意义。

九、建筑应当如何与大数据结合？

谢邀，这问题好。让我们先从大处着眼。

1 其实大数据古来已有。

广义的建筑行业，包括国土、城市、乡村、风景区、建筑、结构水暖电，各国家和很多行业早就在搞大数据，只不过很多人不觉得这是大数据的地基部分而已，并且这不是商业互联网的大数据。

如果目前www网站、社交网络、可穿戴的那些数据算大数据的话，那么支撑现代人类社会运行的真正巨大的系统，那就是 巨数据 了

互联网是近几十年发明、近年来走入日常生活的东西，物联网还是未来计划中的东西，但这些东西背后的数据和对数据的利用，并不是在商业互联网热潮之后的才产生的。

打个比方，IT是信息技术的简称，Information Technology，互联网为载体的it行业是新行业，但人类从岩画开始、通过石刻、竹简、活字印刷、打字机为手段的IT信息技术已经有几千年了，其规模和深度绝对不是冰山一角所能代表的。

很多大数据领域其实存在已久，比如亚历山大图书馆、各种神秘的档案馆乃至

龙渊阁 - 搜狗百科

这种存在，都是非电子化的大数据常识。到了现代，其实电子化的传统大数据也不少，只不过普通人不会知道而已。

我们一般说建筑学会包括 规划、建筑和景观，而说普通建筑的时候会专门说“单体建筑”。因为建筑行业天然是相互联系、观照全局的，因而无法局限于目前这一小部分大数据的，涉及到国计民生的大基础建设，必然要涉及更大的那部分大数据。

题主说的大数据，应该是以民用互联网为主、商业公司可以涉足的部分大数据。

2 我所知道的，目前最大的数据是GIS

地理信息系统_百度百科

人家GIS行业这样介绍自己的起源：

15,000年前，在拉斯考克（Lascaux）附近的洞穴墙壁上，法国的Cro Magnon猎人画下了他们所捕猎动物的图案。与这些动物图画相关的是一些描述迁移路线和轨迹线条和符号。这些早期记录符合了现代地理资讯系统的二元素结构：一个图形文件对应一个属性数据库。

怒，掀桌。。。但也说明，人类自古对全局性的数据有强烈的需求，当然首先包括（天文+地理+人类活动）x历史=宇宙中一切的信息的数据，然后加以分析和利用。

但这一切，确实到了互联网大发展的今天，才算是具备全盘电子化可能性了。

有科学家认为：我们所身处的宇宙其实是一幅全息影像

《自然》网站评出2013年最受欢迎十大故事

超好看的文奇的科幻小说《天渊》也把高层次生命放在数据库里。这样的话，其实宇宙本身就是最大的数据，我们只是要找到数据库的接口而已。。。。呵呵

简单的说，GIS的目标是要把整个地球的空间信息都放进去，包括土地的状况、地形、植被、水文、气候，然后就是城市、道路、建筑、设施、人口等等。理论上一切地球上的物体包括它们的信息，都应该被记录在GIS里，并且可以进行相应的统计分析和数据挖掘利用。所以谷歌是一家值得尊敬的公司，因为他们的路数就是把地球整个数字化、存储起来，这是非常大的格局，而且他们也弄到了大量的活人本身的信息，这是传统GIS不包括的细致内容。甚至火星和月球他们都插手，顺便卖卖数据可广告挣点钱那都是小意思。

我最喜爱的程序：谷歌地球

注意看，人家的背景是银河系哦。。。谷歌地球可以看气候、星空、月球、火星、还有历史图像！还有开放式的地图信息库！

@马伯庸

最喜爱的将古代史空间化的工作不但可以在这里做，还可以发布呢！只不过因为某些脑子被夹的人，你得科学上网才能看到，草。

一般的大数据往往只是单纯的文字或者二维的图像，但是GIS所代表的的是建筑学所关注的空间的信息，当数据被放置在三维空间+时间的格式里，其效果是非常不同的。

我认为既然人类生活在三维空间里，那一切大数据都应跟空间结合。

3 GIS在城市规划特别是国土规划，是非常重要的，因为国家非常巨大，宏观规划工作必然依赖宏观的技术手段，一般居住区规划跑跑现场，丈量土地这种方式是没办法用的。

因此，对GIS形成支撑的，首先就有GPS和RS。地理信息系统（GIS）与

全球定位系统

(GPS)、

遥感系统

(RS)合称

3S

系统。

题主肯定不是做规划的，不然不会问怎么用，规划行业天天都在谈大数据。

实际上现在每天大家看的天气预报，那也是来自于一个大数据系统，气象卫星系统，而且是全球联网信息共享的，我也是有一次做气象台的项目，才知道原来人家的大数据真是走在前面。气象系统是可以整合进GIS的，如果他们愿意。

对于政府层面，土地执法、农业林业灾害遥感、规划建设控制、房屋产权管理、宏观经济数据统计监测，这些都是很常规的应用了。

对于单体建筑这边，肯定是可以有所作为的，比如GIS衍生出来的定位服务(LBS)很热火，包括导航和地图服务这些，这些都是跟建筑行业关系很密切的。起码室内导航那是需要建筑弱电专业布置相应设备的，以后建筑电气肯定要大幅强化智能化、移动互联网这些内容，所谓智能家居只不过是非常小的一部分应用，因为只是数据而非大数据。

4 至于物联网，未来应该是大数据的一个大块，其实以前也有类似的工作，就是铺设传感器和控制器体系嘛，各种摄像头监控、各行业的自动控制，比如铁路调度系统就是非常成熟的物联网的一种。更重要的其实是股市和期货系统，也是全球联网的重要经济大数据，恐怕很多人不认为是物联网，但实际上企业通过审计进入股市信息，大宗商品通过期货信息进入交易系统，这都是大规模经济物品和数据库的映射，只不过中间经过了人工的录入和整理。以后或许可以直接通过电子条码自动生成相关数据呢，审计人员不用去盘点，股市自动告知库存、销量，多牛x。

物联网信息也很巨大，与Gis的区别主要是侧重运动和生产消耗的类的物体。这些数据已经在发挥作用，但是要把普通人和普通物品联网这还比较远。

5 应该说当前的大数据真正革命性的、过去没有的，应该是移动互联网，也就是手机啦，以及各种可穿戴，所有人员的运动、状态、身体参数这些全都容纳进数据库，这是手机普及前所不能想象的部分。目前我们说大数据，特别是商业互联网说的大数据，主要是指这一部分个人信息吧。

现在大量的移动数据掌握在三家公司手里，然后互联网上的数据也在这三家以及几家互联网巨头手里，另外一些大行业比如银行、社保、医疗、教育、航空铁路也有比较完善的人的数据。这些大数据要怎么用，蛮难的，因为历史上都是纸质档案。这几年光数字化就累死人了，海量数据要使用还得慢慢探索。

但建筑主要操作的还是实体建筑物，所以其实更热衷于前面说的那些GIS、物联网这些大数据，而人的大数据还很新鲜，不知道怎么挖掘利用。

6 基本上，以上这些都是早已开始、正在火热建设、前景巨大的大数据系统，并且都是国家机器和国际联合组织层面的工作，跟行业息息相关。但是对于普通民众和商业公司以及从业人员个人，才算是刚刚开始敞开应用。具体能做什么，其实要看老大哥愿意开放什么给你。

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题主问建筑应当如何用大数据，我想，大数据能做什么，关键看你想做什么，然后看你能拿到什么数据。

一、这里说的是大数据，不是小数据，那首先是宏观的利用。

1 对于规划行业，利用GIs和人口、交通、产业供求、这些大数据做规划，已经是不言而喻的，特别是产业规划。这里不多说。

2 对于单体建筑行业，首先是房地产，比较迫切的是拿到市场需求、户型类型这些核心数据，目前行业里依靠专业咨询公司去搞数据、搞调查、搞分析，以后应该也需要通过大数据来解决，比如城市的各种人口构成、位置流动、收入支出、家庭需求等等，可以保证楼盘的选点、户型切合市场需求。只不过目前搞数据很贵很难。

像住宅区的停车位配比，绝对是适宜大数据决策的。要知道现在开发商跟规划局战停车率，真是死去活来啊。。。动则上亿的投资呢。。

3 至于公共类建筑，也可以通过大数据获取决策信息，比如机场车站、酒店商业、文化博览建筑，到底有多少需求，放在哪里合适，都可以参照人们流动规律、消费规律觉得。但根据我的经验，其实不是老大哥不给你用，是大家都不知道怎么用。比如铁路算是比较数据化的，车站建设基本上就是估算xx万客流，大概定个等级，然后放大xx倍直接干，面积精度是万平方米，地方政府还会要求尽量大！尽量大！好吧。。。于是有的车站空荡荡，有的挤得要死。学校建设也是类似。至于商业区、酒店区规划，那基本是按有多少地卖，尽量多卖。而工业地产的瓶颈则在于你能不能招来企业，而不是你怎么配置建筑。

过去我们的建筑设计，其实是有数据控制的，这就是规范指标，主要包括建筑行业规范，和发改委的经济指标规定。这些指标来自于过去的数据统计，可以说也是一种大数据，而且是典型的统计上的大数据。这就是我前面为什么要追述历史上的大数据的原因。

现在有新的数据，但数据如何控制设计，其实是一直以来有稳定逻辑的。这个层面只是需要更新数据来源和准确性，利用方式不变。

目前的建筑物设计，对数据利用还比较粗糙，各方面也还没有想好怎么发掘和利用数据，但未来的话，起码医疗、交通、教育这些大项目行业是可以用大数据决策选点、容量控制、服务类型控制的，但需要有关方面数据开放，并且寻找比较成熟可靠的算法。

二、然后说说更不靠谱的微观建筑设计。

大数据和过去的统计数据的区别，在于其全样本、动态更新，而不是过去只有总数和平均数。这样使得所谓的私人订制成为可能。

1 首先是外观，如果我们能够拿到每个人对不同建筑的互动信息，也许我们有可能判断什么样的建筑风格更受欢迎，更吸引买房者或者逛街购物者，建筑风格选型就从拍脑袋到了有依据。我想zara这样的服装企业应该已经做到了，传统数据无法确定的审美问题，可以通过大数据来判定，提高受欢迎程度。风景区、旅游度假产品也会依赖这种数据，利用旅游社交舆情、交通、收入、放假信息，决定做何种外观的景点。

2 建筑性能。如果有大量的传感器追踪数据，外墙的保温、通风、节能这些设计能够有很好的改善。目前节能计算方法还是比较粗糙的，如果能掌握大量已有建筑的能耗和物理量信息，再做好新建筑的感应控制，起码在暖通空调设计上会有很大改善。现在按城市的气候指标可以精细到按微环境控制设计，并且可以改善运营。这在商业建筑里能节省很大一块能耗。

类似的，雨水污水的排水设计，也可以利用大数据进行改善。目前城市防雨指标明显偏低，按几年一遇几年一遇这样的指标算法也是在是比较落后，当然会造成各种水漫金山，立交桥下面还淹死人。应当用雨水检测系统配合城市管网信息，准确控制各建筑、道路、区域的排水设施。

还有就是音乐厅的设计，如果做个可控墙顶面，就可以像播放器调整音效一样，根据观众口味和音乐特点，调整音乐厅的声学效果，那还是很有趣的。

3 建筑功能和运营。 应该说运营上可依靠大数据的地方也很多，除了水电暖这些自动化调控，公共商业建筑对人流的监控和预测也很重要。购物、电影、餐饮、旅馆这些行业都可以大数据提出对建筑的要求，建筑师相应的提出解决方案。要知道人流对走道宽度、消防疏散、厕所配置影响很大，进而极大影响成本。过去按死规范，有时候不够有时候偏多，特别是商场的女厕所排队问题。。。

4 总之，建筑里大量涉及尺寸、大小、高度、面积，这些都可以利用大数据决策，比如厕所蹲位、休息室大小，座椅数量、开窗大小、灯光强弱、吸音降噪、电梯运行、几乎所有这些，我们过去用规范指标，现在可以用大数据了，欧耶。

三 不可预测和适应性。

最后，建筑物一经建成，其实是很难改变的，城市格局也是一旦定型，改变很难，你看北京的城市规划特别是交通结构。。。正是数据决策失败的一个典型反例。新规划没几年，人口早就突破了规划预计，整个规划又得重新修改，但城市建设根本改不过来，又不能推到重来，纠结啊。。。

大数据是动态的，建筑是静态的，即使是根据目前的大数据及其取势正确决策了，几年以后情况变化，又不适应了。这跟普通商品供给可以调整产能是不一样的。

这不但要求数据决策能够实用动态发展、有预见性，不能盲目依赖现有数据，

否则不就回到计划经济的老路了么。人的命运是不可预测的！

这也要求建筑和各种基础设施建设本身有宽容度，或者干脆是可变的，这是另一个话题，以后再说。

十、建筑行业该如何运用大数据？建筑行业大数据能给行业带来哪些影响？

我觉得这不止是一个大数据的问题，还是一个物联网的问题。比如在楼宇中的空调系统，也许北方的同学还好，南方如果没有空调，真的日子没法过的啊，但是空调最耗电的一个问题就是频繁的开关机。如果可以有一个地方可以统一调控，省出的电费是一个非常庞大的数字。再把当地的气象数据加进去，你想想，这样的话，从室外进入室内，或者从室内出室外就可以有一个合理的过度，不会一下热，一下冷的。商场里饭店火锅店服装店的温度合理调度，不仅舒适，关键是节能啊。如果发生火灾，商场内的灭火装置自动触发，空调全力通风降温，不仅可以减少烟尘，还可以通过降温延缓火势蔓延。（我是查了一下论文，确实有人研究过空调对火灾的影响，时间久远就不列举了，感兴趣的知网，万方数据上就有，涉及到空气动力的知识，我也不懂。）