我們測算了通勤比，在望京上班的人有40％就住在望京，非常幸福

智谷君語：

「在座大部分是25到34歲的就業群體，非常不幸地告訴大家，你們這個群體是『職住不平衡』問題最大的承擔者和受害者。」

作者 | 李棟

來源 | 一席（yixiclub） 已獲授權

從社區生活圈到城市體檢。

大家下午好！我叫李棟，今天非常榮幸能來一席和大家分享我的研究。這是我第一次上一席，希望大家能夠記住我，也希望我的研究和分享能給大家帶來一些新的知識和樂趣。

先簡單地介紹一下我自己。讀完博士以後，我在規劃院工作了大約十年，但是最近三年我不怎麼做規划了，而是開始做另一件事情，就是數據分析。這兩件事情聽起來可能沒有多大關係，但是後面的演講中你們會發現，城市和數據有非常多緊密的聯繫。

我今天想給大家介紹的題目是「從社區生活圈到城市體檢」。其實作為一個在規劃院工作了10年的博士來說，社區生活圈是一個很老的話題，學界一直都在研究和討論它。但是最近在不同的渠道，例如電視、報紙等大眾媒體上，我開始更為頻繁地聽見這個詞。所以我也很好奇這件事情，就在網上搜索了一下。

關於「社區生活圈」的網路檢索

橘紅色曲線的來源是在座的很多人寫論文時常會搜索的網站，可以發現它的增長是非常平緩的。藍色曲線則是大眾媒體上提及的社區生活圈，可以發現在2015年到2016年有一個飛躍式的暴增。那個時間點到底發生了什麼事情呢？

原來是因為上海市政府以官方身份發布了《上海市15分鐘社區生活圈規劃導則》，這是生活圈第一次從學術研究走進尋常百姓的視野，而且非常有意思的是他們還做了一個公眾版。左邊是專業版，是給我們這種專業人士看的；右邊是公眾版，是給老百姓看的。

公眾版的風格就是這樣的，特別適合下載下來列印給家裡的老人和小孩去閱讀，讓大家了解關於生活圈的一些有意思的概念。

為了致敬這開天闢地式的政府文件，我今天的很多概念也將從裡面演化而來。社區有很多基本概念，比如居住、就業、創業、體育等等，我們這裡主要說的是居住社區。而15分鐘社區生活圈是希望大家在居住社區周邊步行15分鐘的範圍里，能夠配備盡量多的生活服務設施，形成一種比較好的生活氛圍。

比如說我看了一下咱們今天主辦方的網站，任選了一個小區，在小區的頁面的下方，你就會看見它已經幫你羅列了像醫療、教育、體育、交通等等這些社區周邊的服務設施，這在我們租房買房的時候可能都需要去考慮。我大概量了一下，它可能就是按照兩公里的半徑畫了個圈。這是它這個網站對社區生活圈的一種表達方式。

這是我在路邊隨手拍的一張照片，也是社區街道辦發布的生活圈的範圍。

它的特點就是：羅列了非常多的類別，可能有十幾類。但是它有一個比較大的問題：所有的設施只劃在社區邊界以內，它沒有劃任何社區外部，甚至是對面臨街的設施。所以這樣的畫法肯定是有問題的，這樣的例子還有很多。

這是北京的另外一個小區，它的設施類型和數量可能都要少一些。但它很有意思，自己划了兩個圈。但是很遺憾，這兩個圈也沒有超出它這個社區本身的邊界範圍。

看了這麼多網路包括路邊的廣告，我反而更迷惑了，社區生活圈到底是一個什麼東西？面對這種問題，作為一個玩數據的規劃師，我們一般都是自己動手，去看看能不能更加精準地用數據測量一下社區生活圈。而這個問題又可以分解成三個子問題：如何界定一個社區生活圈的範圍？應該考慮哪些設施？以及怎麼樣進行評價，也就是到底某個生活圈是好還是不好？於是我就開始動手做數據了。

我在北京和上海任意划了兩個地塊，大概7乘8公里這麼一個範圍，這是我利用數據進行城市實驗的範圍。

它大概有些基本的信息，包括面積是56平方公里，社區數量北京有300多處，上海有400多處，各類設施大概是5、6萬個。其中覆蓋的區域人口其實是一個比較不容易得到的信息，因為在中國，沒有任何機構或個人發布這種細粒度的網格化人口數據。我們也是通過前期的一些研究和模型，給城市划上兩百米網格，測算了每個網格里的人口數量。大家可以看見紅色人數比較多，一般是比較靠近城區的部分，綠色是靠近郊區的部分。這就是兩個研究區的基本情況。

我們實測了從社區出發到達任意一個網格點的時間和距離，這樣就能算出從社區出門大概15分鐘能覆蓋的範圍，平均是1.77個平方公里。當然這個社區的生活圈範圍是有大有小的。我在下面畫了兩條密密麻麻的曲線，最大的社區生活圈可能會覆蓋達到2.9接近3個平方公里，最小的才有零點幾個平方公里。

所以並不是說你花同樣的時間就能走到同樣的範圍，這個我們後面通過分析也可以看出，它跟道路條件是有很大關係的。我們同樣還可以再細分，5分鐘能走0.18個平方公里，大概就是18公頃。大家可以記住這個數字，其實你周圍生活最方便的範圍也就是大概18個公頃，然後不斷地增加，最後到1.77個平方公里。這是我們用數字對社區生活圈範圍做的一個大概的界定。

其次我還想考慮這個圈子裡面大概都有些什麼，它不能只有住宅，還要有很多設施，交通、服務、休閑、商業等等，這些都是我們日常生活中會非常關心的類別。

這裡我大概測算了一下，對一個北京的社區來說，15分鐘圈子裡面平均有大概8000多個設施，各種各樣的類型來提供相應的服務，比上海多一點，上海有6000多個。但這只是一個平均數，容易給人帶來誤判，因為我們後面會看見，其實上海大部分社區的條件也是比較好的。

下面這兩張圖展示了所選社區的範圍。

大家可以看到，我在每個城市裡各選了三個社區作為出發點，覆蓋範圍有大有小，大的範圍會非常大；小的出門後只能到達一小塊範圍。其中主要的原因就是道路條件，你可能住在高架路附近，或者是缺乏人行道的地方，導致很多地方其實是走不過去的。所以在真實的情況當中生活圈的範圍是很多樣的。

說到設施，下圖這個社區可能是在我的這次實驗里條件最好的一個。你看它周邊密密麻麻布滿各種小圓點，就是我們的各類設施。郊區的社區周邊可能設施就比較少一些，條件比較差。從中可以看出，其實大數據給我們提供了一個很好的方式，讓我們第一次能把北京和上海這兩個相隔千里之外的城市放到同一個水平線上進行詳細的對比。

利用同樣的方式，我們計算了實驗區里的幾百個社區。我把得分前十位的社區羅列了一下。

生活圈好壞對比

這個得分是怎麼算出來的呢？我同時考慮了人口、社區的數量，以及出門的時間作為權重。意思就是說人均的設施越多、設施離居民越近，那麼得分就越高。相當於做了一個標準化的計算。從結果我們可以看到，最好的幾個社區基本都是在上海，就是紅色的這些圓點，北京數量相對比較少。

另外大家看名字就可以發現，排名靠前的社區里各種各樣的類型都有，從上海的里弄到北京的別墅，甚至還包括了像北京南皋村塑料三廠宿舍這樣的地方。所以不管你買的房子是貴還是便宜，周邊設施的條件可能真的會差異非常大，值得大家在日常生活中多加關注。

剛才這些都是我對社區生活圈的一個很簡單的評價方式。但是這件事情其實並沒有結束，我還想做一些更大的事情——如果我們進一步擴大實驗範圍，把城市裡每一個社區都聚集在一起，然後用同樣的方式對它們進行測算，那我們是不是就可以評價整個城市的生活質量、生活環境的好壞了呢？我們可以來試一試。

這裡我想介紹一種叫「城市體檢」的工作。我們為什麼要給城市體檢呢？很明顯，因為我們的城市病了。

城市病肆虐：我們應該建設一個怎樣的城市？

我羅列了一些圖片，包括交通的擁堵、環境的污染，人們修建了一些道路，修建了一些房屋，結果沒有人去住，空城、鬼城等這樣的情況在中國的城市裡也經常發生。我們把這些現象都稱為城市病。所以在這些情況下，現實會逼迫我們去反覆思考：我們到底應該建設怎樣的一座城市？在城市中我們到底應該追求一種什麼樣品質的生活？所以我們想給城市做體檢，看看哪些方面有問題、哪些方面還不錯。

在這裡我再強調一下我們的一些原則：一個城市的好壞，其實是有主觀和客觀兩個因素存在的。從主觀上來說，在座的各位，包括我，我們每一個人都是這個城市的居民，是這個城市的「用戶」，我們需要「以人為本」地去體驗城市的設施和功能，體驗城市裡所有的商業和居住的環境。在城市規劃這個學科中，對於我們在城市裡的主要行為已經有長期的研究了。傳統的理論一般認為城市有三大功能：居住、就業，還有我們所謂的第三空間——休閑。因此我們的城市體檢也會圍繞這三個方面去開展。

我們用和剛才測量上海和北京的幾個小區完全一樣的方法，對全中國所有的城市進行了測算。

全國宜居城市排名

結果出來以後我還是挺驚訝的，為什麼呢？因為我看到一些口碑比較好的宜居城市真的被選出來了，表明了方法的一致性。比如說珠海，在聯合國等各種排名里宜居性都是比較靠前的，它並不是一線城市，但宜居確實是當地的一張名片。我們從個體小區的測算方式反推到全市，居然能把珠海找出來，所以我覺得這種城市體檢的方式還是比較合理的。我們還可以看到，宜居城市排前三的有：珠海、三亞、張家界，接下來還有廈門、北京、杭州、成都等等。我們覺得這個方法還是有一定的可行性。

當然，我們不能只看城市的整體，我還得進入到城市的內部去觀察。

左圖：北京宜居網路評價

右圖：上海宜居網路評價

這張圖讓我比較糾結，為什麼？大家剛才看見北京的排名其實挺高的，上海的排名還沒有北京高，但這是把城市作為一個整體來打分，如果我們進入到城市的內部空間的話，我們會發現它們之間的差異還是很大。

這張圖上綠色方塊代表宜居性比較好的網格，紅色代表有問題的網格。我們發現上海雖然總分不如北京高，但是所有宜居性好的綠色網格都集中在城區，所以大家在上海的市中心，南京西路、黃浦江邊走一走逛一逛會非常地舒適。北京的話你會發現，它綠色的點都在郊區，然後整個城市中心的顏色偏紅，唯一相對好一點的可能就是東二環、東三環一帶。

所以有時候數據真的會騙人，城市總分很高，但真走進去一看，可能跟老百姓的日常體驗完全相反。這就是為什麼我們做數據分析，既要做宏觀的數據打分，也要做微觀的結構分析。

除了這種綜合性的整體城市體檢之外，我們團隊還開展了很多相關的單項城市體檢，比如對城市的醫療資源進行檢驗。

單項城市體檢：醫療資源

怎樣做呢？在經過匿名化處理之後，我們去匯總統計到訪醫院移動設備的情況，能夠從整體上了解人們是從城市裡的哪些區域來到這家醫院的。紅色的區域中心就是醫院，其外部範圍就是出發的位置，我們發現不同的區域覆蓋周邊的狀況是很不一樣的，有些像市級的或者比較有名的醫院覆蓋的範圍明顯大很多。

此外我們 也測算了京外用戶的佔比，做了一個曲線，縱軸是就診人數，橫軸是京外用戶的佔比。我們可以看出，在朝陽區，像腫瘤醫院、民航總醫院等專科醫院的外地患者訪問量是非常高的。

通過這種分析，我們能進一步非常準確地了解到北京的醫療資源是如何地集中，還有北京周邊的外地患者，尤其是廊坊、天津等京津冀地區的患者人數佔比是非常大。區域的醫療資源應該怎麼樣調配——類似這樣的數據分析都能給城市規劃和政策提供很好的支撐和依據。

我們也對這個城市的公園進行了體檢。這張圖是北京朝陽區，紅色的色塊就是各個公園的位置和範圍。

大數據評估朝陽區各類公園設施服務效能：訪客熱度

大家看到，例如奧林匹克森林公園、朝陽公園等等，它的顏色越紅就表示去玩的人越多，綠色和黃色區域就是到訪人數相對少一些的區域。

大數據評估朝陽區各類公園設施服務效能：服務半徑

這張圖和我們剛才做社區體檢是一樣的原理。我們測算從公園出發，走路5分鐘、10分鐘、20分鐘、30分鐘能夠到達的範圍，就是我們所謂的公園的服務半徑。當我們把這兩張圖疊加在一起，就能夠對城市裡的公園設施進行評價——它服務的人數多不多，覆蓋的範圍大不大。例如我在這裡圈出了兩個圈，很明顯這裡是缺乏公園設施的。

我們再進入到一個公園的內部。這是奧林匹克森林公園遊人的熱力圖。我們會看見5公里、3公里的跑道上人非常多。

奧林匹克森林公園遊人熱力圖

奧森這個公園十年以前的景觀方案是我的同事們設計的。十年以後，我們也特別希望運用大數據，去幫助這個公園進一步提升和改善。我們首先發現，塑膠跑道的吸引力非常高，剛修公園的時候也是沒有這個跑道的。而現在，根據數據分析，我們會建議不斷改善這個公園跑步的環境和跑步的設施。

除了跑道以外，公園裡還有很多的道路、林間小徑、水邊，還有林地。我們可以分析遊人在這些區域里停留的時間長短、到訪量的高低等。到訪量比較高的地方，我們會建議做一些景觀上的小品、休息用的長椅，或者雕塑等等。而像遊人比較少的路，我們很有可能建議把它恢復成一個原生態的草地或者樹林。這些都是利用大數據分析可以對公園進行精準改進的地方。

除了公園外，再說一個大家比較感興趣也比較熟悉的話題，就是商業。這張圖看起來還挺複雜的，其實是朝陽區各種商業綜合體的一個腹地範圍。

商業綜合體「腹地」範圍

什麼叫腹地？腹地這個詞可能有點太專業，說白了就是商場對其顧客的覆蓋範圍，主要的顧客都是從什麼地方去商場的。我們可以看到，淺綠色的範圍是三里屯太古里，它的客流覆蓋了整個東城、西城、海淀，甚至一直延伸到五環、六環以外，覆蓋非常廣。深綠色的部分是長楹天街，覆蓋了朝陽區東部相當大的範圍。中間黃色的部分是朝陽大悅城，年輕人都比較喜歡去。而我們今天所在的國貿是淡紫色的這個範圍，色塊是比較分散的，而且基本上沒過長安街，全都在長安街以南。因此像我這種住在北邊的村民，一年可能也來不了幾次國貿，所以特別感謝一席邀請我來國貿，還挺激動的。

這個分析在商業上很有價值，但我們不只關心高端的商業綜合體，我們也關心老百姓的日常生活。這是全區蔬菜零售網點的分布。

左圖：蔬菜零售網點分布

右圖：蔬菜零售網點可達性疊加人口分布

不同顏色的點代表不同類型的蔬菜零售網點，比如社區菜市場、生鮮超市、蔬菜直通車等等，總共有好幾千處。

我們給相關政府部門做的分析是什麼呢？就是上面這張圖，我們把兩個圖層疊加在一起，跟剛才社區體檢採用的方式一樣。上面黃色的圖層是從每個蔬菜零售網點出發，走5分鐘或者10分鐘能夠覆蓋的一個範圍；下面藍色的圖層就是居住人口的實際分布。把兩張圖疊加在一起，所有露出藍色的地方就是缺乏蔬菜網點、需要去加強建設的重點區域。所以依靠這樣的數據分析，在規劃里我們會提出非常有針對性的建議，去回答很具體的問題，例如：我們到底應該在什麼地方布置多大的零售網點？或者，布置一個什麼類型的零售網點？

這是街巷管理的例子。這張照片是背街小巷裡沿街擺放的一些攤位，攤位上售賣蔬菜或水果，還有亂停車等等一些狀況。這些可能都是城管部門需要去處理的一些現實問題。但作為規劃師和數據分析師，我們其實會問：為什麼這個問題會在這個地點反覆發生？該如何去解決？這才是值得我們去研究的。

這幾張圖我給大家簡單解釋一下。左邊這張圖是我們分析城管部門過去幾年的工作記錄，就是在什麼地點處理了一件什麼樣的案件，然後對它們進行統計分析和可視化。

我們會發現一些地方反覆持續地發生同樣的問題。平心而論，對於一個老百姓而言，因為居住的地方缺乏蔬菜售賣的地點，才有了這個需求，自然而然就會有商販來提供這類服務。這是一個非常正常的市場供需規律。

所以我們就做了一些專業化的數據模型分析，去看這些案件背後到底有什麼因素在影響。我們甚至還使用了街景照片等專業化的數據和模型，去提煉背後的影響因素，分析究竟是哪種原因導致了這些問題，是道路太窄，還是圍牆太高等等。

我們最後算出來這張圖，它是兩個圖層的疊加。

紅色的圖表明了一種空間的需求，就是那個地方的設施在客觀上沒能實時滿足百姓的需求。除非人不住在那裡，否則這個需求一定是客觀存在的。而其他的小圖標、網點圖層是我們規劃建議增加或者改善的設施，包括社區綜合的小超市、小綜合體，包括機械式或者立體式的停車場，還包括固定的攤位等等。

你會發現這些城市體檢其實都有一個統一的邏輯，就是我們會利用大數據去精確地找到問題的所在，然後再有針對性地提出規劃建設的具體措施，去幫助城市的規劃和管理者從根上解決各種各樣的城市問題。

最後講一個讓人有點揪心的話題——職住平衡。這個詞可能太學術太專業，我稍微解釋一下，其實反過來說就是：如果你每天上班和下班在路上花費很長時間，那就叫「職住不平衡」。當然大家可以想像，職住最平衡的狀況就是，你就住在你們單位隔壁那棟樓里，每天下樓再上樓就是上班了。我有好幾個同事就是這樣，我感覺他們特別幸福，因為我每天在路上堵車的時候，他們還在被窩裡睡大覺。

但有很多客觀條件導致你不能住在單位附近，比如說你如果在國貿CBD上班，附近根本就沒有住宅區給你住，要麼太貴了，要麼數量太少，所以你就不得不住在一個比較遠的地方，每天搭地鐵四五十分鐘，或者乘公交痛苦地來上班又痛苦地回去。這是所有人都感同身受的一個問題。

我們在這裡做了一些簡單的分析，也給大家分享一下。

左邊這張圖是通過各種數據識別出來的北京最主要的幾個就業聚居區，北京可能百分之六七十的工作崗位都集中在幾個區域里，包括大家耳熟能詳的中關村、望京、CBD金融街等等，對這些區域我們會去測算它們職住平衡的狀態。

根據結果可以把它們分成三個類型，第一種類型就是黃色的，比如相對外圍的蘋果園、常營、通州、北苑等等——就業功能相對來說比較弱，但它自身還挺平衡的，我們就叫它就業弱但職住平衡型。

第二種類型就是綠色的，比如望京和丰台，這兩個斜對角的哥倆其實比較有意思，它的就業很強，內部的功能也比較獨立和完善，是就業強職住平衡型。我們測算了一下它們內部的通勤比，超過了40%。就是說望京裡面上班的人有40%就住在望京，非常幸福。

剩下的幾個就是就業很強，但是職住很不平衡的區域，包括特別有名的上地、中關村、金融街、亮馬橋CBD，還有亦庄。你一聽名字就知道在這些地方工作，每天上下班是一件很痛苦的事情。

右邊這張圖是我們分別描繪了一下這些地區上班的人是從哪裡出發的。這次我們特地把年齡作為一個重要要素進行了專門的分析。我想在座的可能大部分都是25到34歲的就業群體，非常不幸地告訴大家，你們這個群體是「職住不平衡」問題最大的承擔者和受害者。

通過把通勤人群的年齡分檔之後，我們發現25到34歲的就業群體在北京的通勤距離是11.87公里，是平均值的120%。組團外就業比，也就是你住得離單位比較遠的比例是71.48%，這個比例也是平均值的115%。簡單地說句人話吧，就是你住得又遠，然後你的通勤距離還長。

左圖：就業組團25-34歲職住距離

右圖：就業組團35-44歲職住距離

這兩張圖其實就是兩個不同年齡層，一個25到34歲，一個是35到44歲，你會看見後者上班比較靠近中心城區，但是就住的距離、住的位置來說，年輕人相對來說會更靠外一些。當然好消息是十年以後當你有錢之後，你的職住平衡水平也會有很大的幾率得到改善。

到這裡我想總結一下，我剛才講了兩個故事，一個是小區，一個是城市。從每一個大家平時居住的社區到中國所有的城市，我們對它們進行了一個綜合性的檢測和打分，然後在城市裡我們以北京為例子，又給它做了許多單項的體檢。這就好像你去醫院做血常規，有可能給你化驗5項，有可能給你化驗15項，我們將來估計會有150項各種各樣的大數據檢測措施，對我們的城市進行全面綜合的體檢。

在我這裡想提幾個關鍵詞，就是我們現在的工作做得還不夠，但是未來會加強的，這三個關鍵詞一個叫時間，一個叫身體，一個叫精神。

時間是什麼概念呢？大家可以想像，你在不同的地方活動，這是有一個很強的時間因素的，我們並不是靜止在城市裡一個固定的地方。

按24小時曲線特徵劃分城區各類型

這還是朝陽區，我們按照24小時的曲線把每個街道的人口活動況畫了個圖。比如藍色的區域最典型的建外街道，綠色的線條是工作日的人口曲線，黃色和紅色分別是節假日和周末的人口曲線。你會很明顯地發現，工作日來建外街道的人遠遠高於節假日和周末，所以大家不上班的時候也沒人會跑到這來。

但是如果到了朝陽的郊區，這個叫金盞的地方，你會發現不論是工作日、周末還是節假日，人都是同樣頻次地在活動。為什麼呢？因為那邊有很多年齡大一點的人，退休以後居住在那裡。從這兩條曲線你會很明顯地看出，城市裡每一個地方的活力和動態都是完全不一樣的，包括這個特徵更加明顯的機場。

機場，橙色的線代表節假日，綠色和黃色代表平時。很明顯一到節假日，機場的客流量就遠遠超過平時的客流量。類似這個例子，我們將來會在時間維度對城市做體檢，做更加全面的變化分析。

其次還是回到健康這個話題。城市要健康，每個人也會追求健康，我們也希望城市的健康和居民的健康能夠緊密地聯繫在一起。

這兩張很酷炫的圖是什麼意思呢？就是大家跑步時留下來的軌跡。現在非常多的跑步愛好者會在社交網站分享他們的跑步記錄。在這張圖裡，我們把北京市所有跑步的人的軌跡可視化地表示出來。可以看出，奧森、玉淵潭、朝陽公園、故宮沿河等等，都是大家特別喜歡跑步的地點。一到周末的時候，這些地點會吸引更多的人去跑步鍛煉。

對於城市規劃和城市設計的人來說，掌握了這種信息能夠做什麼呢？我們會去修建或改造更好的道路、更好的慢行條件。就像奧森公園最開始沒有塑膠跑道，我們加上塑膠跑道之後，大家跑起來就更歡了。我們在城市裡其實也可以做類似的事情。

第三個我想說的是情緒或者精神，這聽起來有點虛無縹渺，但我們也試圖去捕捉它。剛才我說了這麼多數據體驗，一直都在說客觀的外部環境，比如設施的多少，道路的好壞，還有各種各樣的條件，這些跟每個人的感受甚至可能沒有特別直接的關係。其實不同的人住在同一座城市、同一個地點，你的心情和感受也很可能是不一樣的。

北京城市情緒動態地圖

這張動畫就是我們之前做的數據分析，裡面每個點就是一條社交媒體所表達的情緒值。紅色的是高興，藍色的是比較喪、比較悲觀的，根據不同的時間和地點整理起來，我們把它稱之為一個城市的情緒動態地圖。

我們特別希望把居民每時每刻表達和反映出來的情緒，你是開心還是不開心，跟你所處的位置、時間進行關聯。畢竟我們最終規劃建設和改造了那麼多城市環境，不就是希望大家能更開心地生活在這裡嗎？所以情緒這個信息一定是將來城市體檢會特別關注的一個點。

我們也做了一些嘗試，按照社交媒體所表達出的情緒，我們給北京市做了一張心情地圖。

按社交媒體文字情緒值的高低劃分城區各類型

紅色和黃色是相對開心的地方，綠色是不太開心的地方。大家可以找一下自己的家在什麼位置。像玉淵潭、後海、朝陽公園就是城裡面一大片綠里的幾個黃色的地方。當然好消息是，如果你去到外圍郊區，讓你開心的地方還是很多的。所以大家周末可以出去散散心，從數據上都能看見在郊區大家變得開心了起來。

最後我想說，我們一直在為了城市做數據，但是做數據分析並不是最終的目的，我們希望推動實現一個更加美好的城市生活。我們的核心工作可以用兩個圈來表達。

左邊這個圈是我們的數據挖掘和分析，在數據里我們要去採集數據，要去分析，要去做各種模型，去看這個數據背後到底反映了什麼問題、是什麼原因，我們能做什麼去改變它。得到這些結論之後，我們更需要行動起來，我們可以去編製規劃，我們也可以給政府和城市管理者做政策的設計和建議。

我們也呼籲每一個人參與進來，幫助改造我們的城市。所以在城市規劃或城市管理當中，我們會去觀察，會去做決策，會去調整改進。但問題的關鍵還是在於行動，每個人都行動起來，我相信我們的城市就會越來越好。

今天介紹的很多研究都源於我所在的團隊，我想在這裡特別感謝他們的工作。

謝謝大家！

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