建筑大数据应用开发与应用场景摸索

建筑大数据应用开发与应用场景摸索TOC\o"1-2"\h\u14733第一章建筑大数据概述 2244661.1建筑大数据的定义与特点 2245511.1.1建筑大数据的定义 2248111.1.2建筑大数据的特点 331421.2建筑大数据的发展历程 386201.2.1建筑信息化阶段 3294511.2.2建筑物联网阶段 36201.2.3建筑大数据阶段 3248911.3建筑大数据的应用价值 360551.3.1提高建筑项目决策效率 3201701.3.2优化建筑项目设计 3249221.3.3提升建筑项目施工质量 4276981.3.4提高建筑项目运营效益 412181.3.5促进建筑行业创新 419901第二章建筑大数据采集与处理 4166322.1建筑大数据的采集方法 4108002.2建筑大数据的处理技术 4239302.3建筑大数据的质量控制 54023第三章建筑大数据分析与挖掘 525273.1建筑大数据分析的基本方法 5187513.1.1数据预处理 582623.1.2数据可视化 5162963.1.3统计分析方法 621253.1.4机器学习方法 6157273.2建筑大数据挖掘的关键技术 698613.2.1关联规则挖掘 6288653.2.2聚类分析 6257923.2.3时间序列分析 6100113.2.4文本挖掘 64373.3建筑大数据挖掘的应用案例 6222333.3.1建筑能耗分析 627563.3.2建筑安全风险评估 7282693.3.3建筑市场预测 7145653.3.4建筑项目成本控制 724080第四章建筑大数据可视化与展示 7291934.1建筑大数据可视化的原理与方法 7143724.1.1原理概述 7313414.1.2可视化方法 7260344.2建筑大数据可视化工具介绍 8321844.2.1Tableau 860374.2.2PowerBI 855964.2.3ECharts 887984.2.4三维可视化工具 8261194.3建筑大数据可视化案例分析 88688第五章建筑大数据安全与隐私保护 9210425.1建筑大数据的安全挑战 9274955.2建筑大数据隐私保护技术 9245885.3建筑大数据安全与隐私保护的实践 918117第六章建筑大数据在建筑设计中的应用 10297766.1建筑大数据在设计决策中的作用 10305866.2建筑大数据与绿色建筑设计 10306706.3建筑大数据在建筑优化设计中的应用 114551第七章建筑大数据在建筑施工中的应用 1124767.1建筑大数据在施工进度管理中的应用 12195857.2建筑大数据在施工安全管理中的应用 12206427.3建筑大数据在施工成本控制中的应用 1214799第八章建筑大数据在建筑运维中的应用 13192738.1建筑大数据在建筑设施管理中的应用 13263128.2建筑大数据在建筑能耗分析中的应用 13163098.3建筑大数据在建筑运维优化中的应用 148484第九章建筑大数据在房地产中的应用 14114959.1建筑大数据在房地产投资决策中的应用 14233909.1.1投资决策背景下的建筑大数据 14299259.1.2建筑大数据对投资决策的支持 14110019.2建筑大数据在房地产市场分析中的应用 15277679.2.1市场分析背景下的建筑大数据 15311679.2.2建筑大数据在市场分析中的应用 1596859.3建筑大数据在房地产项目管理中的应用 1526159.3.1项目管理背景下的建筑大数据 15137779.3.2建筑大数据在项目管理中的应用 1512463第十章建筑大数据应用的未来展望 152848010.1建筑大数据应用的趋势分析 152802910.2建筑大数据应用的技术创新 161194510.3建筑大数据应用的挑战与机遇 16第一章建筑大数据概述1.1建筑大数据的定义与特点1.1.1建筑大数据的定义建筑大数据是指在建筑行业中对海量数据资源进行整合、挖掘和分析，以实现对建筑项目全生命周期的有效管理和服务。它涵盖了建筑项目的规划、设计、施工、运营和维护等各个阶段的数据，包括但不限于建筑信息模型（BIM）、地理信息系统（GIS）、物联网（IoT）等数据资源。1.1.2建筑大数据的特点1）数据量大：建筑大数据涉及的数据量庞大，包括建筑项目的设计、施工、运营等各个阶段产生的数据。2）数据类型多样：建筑大数据包含结构化数据、非结构化数据等多种类型，如文本、图片、视频、音频等。3）数据更新快速：建筑项目在实施过程中，数据会不断产生和更新，要求建筑大数据具备较高的实时性。4）数据价值高：建筑大数据具有很高的应用价值，通过对数据的挖掘和分析，可以为建筑项目提供有效的决策支持。1.2建筑大数据的发展历程1.2.1建筑信息化阶段20世纪80年代，计算机技术在建筑行业中开始得到应用，建筑信息化逐渐成为行业发展的趋势。这一阶段，建筑大数据主要体现在建筑信息模型（BIM）的应用，通过BIM技术对建筑项目进行数字化管理。1.2.2建筑物联网阶段21世纪初，物联网技术的发展，建筑行业开始引入物联网技术，实现对建筑项目的实时监控和管理。这一阶段，建筑大数据逐渐融入物联网技术，实现了对建筑项目的智能化管理。1.2.3建筑大数据阶段大数据技术在建筑行业中的应用逐渐成熟，建筑大数据成为行业发展的新方向。在这一阶段，建筑大数据通过整合各类数据资源，为建筑项目提供全方位的决策支持。1.3建筑大数据的应用价值1.3.1提高建筑项目决策效率通过对建筑大数据的挖掘和分析，可以快速获取项目相关信息，提高建筑项目的决策效率。1.3.2优化建筑项目设计建筑大数据可以为设计师提供丰富的设计参考，优化建筑项目的设计方案。1.3.3提升建筑项目施工质量通过对建筑大数据的分析，可以实时监控施工过程，提高施工质量。1.3.4提高建筑项目运营效益建筑大数据可以为运营管理者提供实时数据支持，提高建筑项目的运营效益。1.3.5促进建筑行业创新建筑大数据的挖掘和分析有助于发觉行业发展的新趋势，推动建筑行业的创新。第二章建筑大数据采集与处理2.1建筑大数据的采集方法建筑大数据的采集是建筑行业信息化发展的基础，其方法主要包括以下几个方面：（1）传感器采集：通过在建筑物中安装各种传感器，如温度传感器、湿度传感器、光照传感器等，实时采集建筑物的各项环境参数。（2）视频监控采集：利用视频监控系统，对建筑物的施工现场、设备运行情况进行实时监控，获取图像数据。（3）BIM模型数据采集：通过建筑信息模型（BIM）技术，将建筑物的设计、施工、运维等各个阶段的数据进行集成，形成全面、多维度的建筑大数据。（4）问卷调查与访谈：通过问卷调查、访谈等方式，收集建筑行业从业人员的意见和建议，为大数据分析提供参考。（5）网络爬虫技术：利用网络爬虫技术，从互联网上搜集与建筑行业相关的数据，如新闻报道、学术论文等。2.2建筑大数据的处理技术建筑大数据的处理技术主要包括以下几个方面：（1）数据清洗：对采集到的建筑大数据进行预处理，去除重复、错误、不完整的数据，保证数据质量。（2）数据存储与管理：采用大数据存储技术，如分布式文件系统、NoSQL数据库等，实现对海量建筑数据的存储和管理。（3）数据挖掘与分析：运用数据挖掘算法，如关联规则挖掘、聚类分析等，对建筑大数据进行深层次的分析，挖掘有价值的信息。（4）数据可视化：通过数据可视化技术，将建筑大数据以图表、动画等形式展示，便于用户理解和应用。（5）数据安全与隐私保护：在建筑大数据处理过程中，采取加密、权限控制等措施，保证数据安全和用户隐私。2.3建筑大数据的质量控制建筑大数据质量控制是保证数据准确性、完整性和可靠性的关键，主要包括以下几个方面：（1）数据源质量控制：对采集到的建筑大数据来源进行筛选，保证数据的真实性和可靠性。（2）数据清洗与预处理：对建筑大数据进行清洗和预处理，去除错误、重复、不完整的数据，提高数据质量。（3）数据存储与备份：对建筑大数据进行存储和备份，防止数据丢失和损坏。（4）数据更新与维护：定期更新建筑大数据，保证数据的时效性。（5）数据质量评估：建立建筑大数据质量评估体系，对数据质量进行定期评估，发觉问题并及时改进。第三章建筑大数据分析与挖掘3.1建筑大数据分析的基本方法建筑大数据分析是指利用数据挖掘、数据可视化、统计分析等方法，对建筑领域的数据进行深度挖掘和分析，以提取有价值的信息。以下是建筑大数据分析的基本方法：3.1.1数据预处理数据预处理是建筑大数据分析的基础，主要包括数据清洗、数据整合和数据转换。数据清洗是指对原始数据进行去噪、去重和缺失值处理；数据整合是将不同来源、格式和结构的数据进行统一处理；数据转换则是对数据进行标准化、归一化等操作，以满足后续分析的需求。3.1.2数据可视化数据可视化是将建筑大数据以图形、图像等形式展示出来，以便于分析者直观地了解数据特征和规律。常用的数据可视化方法包括散点图、柱状图、折线图、饼图等。3.1.3统计分析方法统计分析方法是建筑大数据分析的核心，主要包括描述性统计、假设检验、相关分析、回归分析等。通过统计分析方法，可以挖掘出建筑数据之间的内在联系，为决策提供依据。3.1.4机器学习方法机器学习方法是通过训练算法自动从数据中学习规律和模式。在建筑大数据分析中，常用的机器学习方法有决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。3.2建筑大数据挖掘的关键技术建筑大数据挖掘是指在建筑大数据分析的基础上，运用特定的算法和技术提取有价值的信息。以下是建筑大数据挖掘的关键技术：3.2.1关联规则挖掘关联规则挖掘是找出建筑数据中各项指标之间的关联性。通过关联规则挖掘，可以分析出建筑项目各阶段的影响因素，为项目管理和决策提供依据。3.2.2聚类分析聚类分析是将建筑数据按照相似性进行分组，以便于分析各组的特征。聚类分析有助于发觉建筑项目中的相似性规律，为项目分类和预测提供支持。3.2.3时间序列分析时间序列分析是研究建筑数据随时间变化的规律。通过时间序列分析，可以预测建筑项目的未来发展趋势，为项目规划提供参考。3.2.4文本挖掘文本挖掘是针对建筑领域非结构化数据（如报告、文献等）的分析方法。通过文本挖掘，可以提取出建筑领域的热点话题、技术发展趋势等信息。3.3建筑大数据挖掘的应用案例以下是一些建筑大数据挖掘的应用案例：3.3.1建筑能耗分析通过对建筑能耗数据的挖掘，可以找出能耗高的原因，为节能降耗提供依据。例如，某城市对公共建筑能耗数据进行挖掘，发觉冬季供暖能耗较高，通过优化供暖系统，降低了能耗。3.3.2建筑安全风险评估通过挖掘建筑安全数据，可以评估建筑项目的安全风险。例如，某地区对建筑安全数据进行挖掘，发觉高处作业较多，通过加强安全防护措施，降低了发生率。3.3.3建筑市场预测通过对建筑市场数据进行挖掘，可以预测建筑市场的未来发展趋势。例如，某研究机构对建筑市场数据进行挖掘，发觉房地产市场需求逐渐下降，为政策制定提供参考。3.3.4建筑项目成本控制通过对建筑项目成本数据进行挖掘，可以找出成本控制的潜在问题。例如，某企业对建筑项目成本数据进行挖掘，发觉材料成本较高，通过优化采购策略，降低了成本。第四章建筑大数据可视化与展示4.1建筑大数据可视化的原理与方法4.1.1原理概述建筑大数据可视化是将建筑领域的数据通过图形、图像等视觉元素进行表达和展示的过程。其原理主要基于数据挖掘、信息可视化以及人机交互等技术，将复杂的数据转化为直观、易于理解的视觉信息，以便于用户分析和决策。4.1.2可视化方法（1）数据预处理：对建筑大数据进行清洗、整合、转换等处理，以提高数据质量和可视化效果。（2）数据映射：将预处理后的数据映射到可视化元素（如颜色、形状、大小等）上，形成可视化图形。（3）可视化布局：根据数据特点选择合适的布局方式，如树状图、雷达图、散点图等。（4）交互设计：通过交互技术，使用户能够与可视化图形进行交互，如缩放、旋转、筛选等。（5）可视化优化：对可视化结果进行优化，提高视觉效果，降低认知负荷。4.2建筑大数据可视化工具介绍4.2.1TableauTableau是一款强大的数据可视化工具，它支持多种数据源，如Excel、数据库等。用户可以通过拖拽操作，快速创建各种图表，如柱状图、折线图、饼图等。4.2.2PowerBIPowerBI是微软推出的一款数据分析和可视化工具，它集成了多种数据源，支持实时数据分析和可视化展示。用户可以通过简单的操作，实现数据的可视化。4.2.3EChartsECharts是一款基于JavaScript的开源可视化库，它提供了丰富的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。ECharts支持数据的动态更新和交互，易于与其他前端框架集成。4.2.4三维可视化工具如Unity、Blender等，这些工具可以创建丰富的三维场景，将建筑大数据以三维模型的形式展示，提高数据的直观性和沉浸感。4.3建筑大数据可视化案例分析案例一：某城市建筑能耗数据分析通过对某城市建筑能耗数据进行分析，我们可以了解不同类型建筑能耗的分布情况。利用Tableau工具，我们可以创建柱状图、折线图等图表，直观地展示各类建筑能耗的占比和趋势。案例二：建筑项目进度监控在建筑项目进度监控中，我们可以利用PowerBI工具，实时展示项目进度数据。通过散点图、甘特图等图表，项目管理者可以直观地了解项目的进度情况，及时发觉并解决问题。案例三：建筑空间布局优化通过ECharts工具，我们可以将建筑空间布局数据以三维模型的形式展示。通过交互操作，用户可以自由缩放、旋转模型，直观地了解建筑空间的布局情况，为优化设计提供依据。案例四：建筑可视化展示利用三维可视化工具，如Unity，我们可以创建建筑可视化场景，将建筑数据以三维模型的形式展示。通过虚拟现实（VR）技术，用户可以沉浸式地体验建筑空间，提高数据的直观性和吸引力。第五章建筑大数据安全与隐私保护5.1建筑大数据的安全挑战信息技术的快速发展，建筑行业正在迈向智能化、数字化时代，建筑大数据在其中扮演着的角色。但是在建筑大数据应用的过程中，安全问题日益凸显，以下为建筑大数据面临的主要安全挑战：（1）数据泄露风险：建筑大数据涉及大量敏感信息，如用户个人信息、企业商业秘密等，一旦泄露，将对企业和个人造成严重损失。（2）数据篡改风险：恶意攻击者可能通过篡改建筑大数据，影响数据分析结果，进而误导决策，造成损失。（3）数据滥用风险：建筑大数据的滥用可能导致不公平竞争、侵犯用户隐私等问题。（4）数据安全法律法规不完善：我国建筑大数据安全法律法规尚处于起步阶段，相关制度不健全，难以有效保障数据安全。5.2建筑大数据隐私保护技术针对建筑大数据的安全挑战，以下为几种常用的隐私保护技术：（1）数据脱敏：对敏感信息进行脱敏处理，降低数据泄露风险。（2）数据加密：对建筑大数据进行加密存储和传输，保障数据安全性。（3）差分隐私：在数据发布过程中，通过添加一定程度的噪声，保护用户隐私。（4）同态加密：允许在加密数据上进行计算，保护数据隐私的同时满足数据挖掘和分析需求。5.3建筑大数据安全与隐私保护的实践在实际应用中，以下为建筑大数据安全与隐私保护的一些实践措施：（1）建立完善的数据安全管理体系：制定数据安全策略、建立数据安全组织架构，保证数据安全管理的有效性。（2）加强数据安全技术研发：投入资金，研发适用于建筑大数据的安全技术，提高数据安全性。（3）建立数据安全法律法规体系：推动建筑大数据安全法律法规的制定，规范数据收集、处理、使用行为。（4）强化用户隐私保护意识：加强用户隐私保护教育，提高用户对隐私保护的重视程度。（5）开展数据安全风险评估：定期对建筑大数据安全风险进行评估，及时发觉并整改安全隐患。通过以上实践措施，有助于提高建筑大数据的安全性和隐私保护水平，为建筑行业的智能化发展奠定基础。第六章建筑大数据在建筑设计中的应用6.1建筑大数据在设计决策中的作用信息技术的快速发展，建筑大数据在建筑设计领域的应用日益广泛。建筑大数据在设计决策中发挥着重要作用，具体体现在以下几个方面：（1）提供全面、准确的数据支持建筑大数据包含了建筑项目从设计、施工到运营的全方位信息，为设计决策提供了丰富的数据资源。设计师可以根据这些数据，全面了解建筑项目的环境、功能、经济、社会等多方面因素，为设计决策提供准确、可靠的依据。（2）提高设计效率建筑大数据的运用可以缩短设计周期，提高设计效率。通过数据分析和模拟，设计师可以快速了解建筑项目的各种可能性，从而优化设计方案。大数据技术还可以实现设计资源的共享，降低设计成本。（3）实现个性化设计建筑大数据为个性化设计提供了有力支持。通过对大量建筑数据的挖掘和分析，设计师可以更好地把握建筑风格、功能需求等方面的趋势，为不同项目提供更具针对性的设计方案。6.2建筑大数据与绿色建筑设计绿色建筑是当前建筑设计的重要发展方向，建筑大数据在绿色建筑设计中具有以下应用价值：（1）评估建筑环境功能建筑大数据可以实时监测建筑的环境功能，如能耗、碳排放等指标。通过对这些数据的分析，设计师可以评估建筑的环境影响，为绿色建筑设计提供依据。（2）优化建筑布局建筑大数据可以辅助设计师优化建筑布局，提高建筑的环境适应性。例如，通过分析不同地区的气候、地理等因素，设计师可以为建筑选择合适的朝向、形态等，以降低能耗、提高舒适度。（3）指导建筑材料选择建筑大数据可以为绿色建筑设计提供材料选择的参考。通过对大量建筑材料的功能、成本等数据的分析，设计师可以选用具有较高环保性、经济性的建筑材料，实现绿色建筑的目标。6.3建筑大数据在建筑优化设计中的应用建筑大数据在建筑优化设计中的应用主要体现在以下几个方面：（1）结构优化建筑大数据可以为结构优化提供数据支持。通过对结构设计参数的分析，设计师可以找到更合理、经济的结构方案，提高建筑的安全性、稳定性。（2）功能优化建筑大数据可以辅助设计师对建筑功能进行优化。通过对建筑使用过程中的数据监测和分析，设计师可以调整建筑空间布局、设施配置等，提高建筑的实用性、舒适性。（3）能耗优化建筑大数据可以帮助设计师降低建筑能耗。通过对建筑能耗数据的实时监测和分析，设计师可以找出能耗高的原因，采取相应的节能措施，实现建筑的能耗优化。（4）美学优化建筑大数据可以为美学优化提供参考。通过对建筑形态、色彩等数据的研究，设计师可以创造出更具美学价值的建筑作品。通过以上应用，建筑大数据为建筑优化设计提供了有力支持，有助于提高建筑的整体品质。第七章建筑大数据在建筑施工中的应用信息技术的飞速发展，建筑大数据在建筑施工中的应用日益广泛，对提高施工效率、降低成本、保障安全等方面起到了重要作用。以下将从建筑大数据在施工进度管理、施工安全管理以及施工成本控制三个方面的应用进行探讨。7.1建筑大数据在施工进度管理中的应用建筑大数据在施工进度管理中的应用，主要表现在以下几个方面：（1）实时监控施工进度：通过收集施工现场的各类数据，如工程量、人力资源、设备使用情况等，利用大数据技术进行实时分析，为项目管理者提供准确的施工进度信息。（2）预测施工进度：通过对历史数据的挖掘和分析，结合当前施工情况，预测未来施工进度，为项目管理者制定合理的施工计划提供依据。（3）优化施工资源配置：根据施工进度数据，实时调整人力资源、设备、材料等资源分配，提高施工效率。（4）提高项目协同管理能力：利用大数据技术，实现项目各参与方之间的信息共享，提高项目协同管理能力。7.2建筑大数据在施工安全管理中的应用建筑大数据在施工安全管理中的应用，主要体现在以下几个方面：（1）安全风险预警：通过对施工现场的安全数据进行实时监控和分析，及时发觉潜在的安全隐患，提前预警，降低安全发生的概率。（2）原因分析：在安全发生后，利用大数据技术对原因进行深入分析，为制定针对性的安全措施提供依据。（3）安全绩效评估：通过收集和分析安全数据，对施工现场的安全绩效进行评估，为提高安全管理水平提供参考。（4）安全培训与教育：根据安全数据分析，制定针对性的安全培训与教育方案，提高施工人员的安全意识。7.3建筑大数据在施工成本控制中的应用建筑大数据在施工成本控制中的应用，主要包括以下几个方面：（1）成本预测与控制：通过对历史项目成本数据的挖掘和分析，结合当前施工情况，预测项目成本，并为成本控制提供依据。（2）资源优化配置：根据成本数据，合理配置人力资源、设备、材料等资源，降低成本浪费。（3）成本动态监控：实时收集施工过程中的成本数据，进行动态监控，及时发觉成本问题，采取措施进行调整。（4）成本绩效评估：通过成本数据分析，对项目成本绩效进行评估，为提高成本管理水平提供参考。建筑大数据在建筑施工中的应用，有助于提高施工效率、保障安全、降低成本，为我国建筑行业的可持续发展提供了有力支持。第八章建筑大数据在建筑运维中的应用8.1建筑大数据在建筑设施管理中的应用科技的发展，建筑大数据技术在建筑设施管理领域中的应用日益广泛。建筑设施管理是指对建筑物的设施、设备、系统进行全面的维护和管理，以保证建筑物的正常运行。以下是建筑大数据在建筑设施管理中的几个应用方向：（1）设备状态监测：通过实时收集建筑设施中各类设备的数据，如温度、湿度、能耗等，对设备运行状态进行监测，及时发觉潜在故障，降低设备维修成本。（2）预警性维护：基于建筑大数据分析，对设备运行趋势进行预测，实现预警性维护，避免设备故障对建筑运行带来的影响。（3）能耗管理：通过大数据技术，对建筑能耗进行实时监测和分析，为建筑节能提供数据支持，降低建筑运行成本。（4）安全管理：利用大数据分析，对建筑内的安全隐患进行排查，提高建筑安全管理水平。8.2建筑大数据在建筑能耗分析中的应用建筑能耗分析是建筑大数据应用的重要方向之一。以下是建筑大数据在建筑能耗分析中的几个应用场景：（1）能耗监测：通过实时采集建筑内的能耗数据，如电力、水、天然气等，对建筑能耗进行实时监测，为能耗管理提供数据支持。（2）能耗统计与评估：对建筑能耗数据进行统计分析，评估建筑能耗水平，为建筑节能改造提供依据。（3）能耗优化：基于大数据分析，找出建筑能耗的短板，为建筑节能措施提供方向，实现建筑能耗的优化。（4）节能效果评价：通过大数据技术，对建筑节能措施实施前后的能耗数据进行对比分析，评价节能效果。8.3建筑大数据在建筑运维优化中的应用建筑大数据技术在建筑运维优化中的应用具有重要意义。以下是建筑大数据在建筑运维优化中的几个应用方向：（1）运维策略优化：基于大数据分析，对建筑运维策略进行调整，提高运维效率，降低运维成本。（2）设备选型与采购：通过大数据技术，对设备功能、价格、市场口碑等进行综合分析，为设备选型与采购提供依据。（3）建筑智能化：利用大数据技术，实现建筑智能化，提高建筑运维管理水平。（4）用户体验提升：通过大数据分析，了解用户需求，优化建筑运维服务，提升用户体验。（5）环境友好性提升：基于大数据技术，对建筑周边环境进行监测，优化建筑运维策略，提高环境友好性。第九章建筑大数据在房地产中的应用9.1建筑大数据在房地产投资决策中的应用9.1.1投资决策背景下的建筑大数据在房地产投资决策过程中，建筑大数据作为一种重要的信息资源，对投资者具有重要的指导意义。建筑大数据涵盖了建筑项目从设计、施工到运营维护的各个阶段，包括建筑成本、建筑周期、建筑材料、建筑技术等多个方面的信息。9.1.2建筑大数据对投资决策的支持（1）市场趋势分析：通过分析建筑大数据，投资者可以了解房地产市场的整体趋势，包括供需关系、价格波动、区域热度等，为投资决策提供数据支持。（2）项目评估：建筑大数据可以为投资者提供项目评估所需的各项指标，如投资回报率、成本效益、风险评估等，有助于投资者全面了解项目的投资价值。（3）投资策略优化：建筑大数据有助于投资者分析不同投资策略的优缺点，从而优化投资组合，降低投资风险。9.2建筑大数据在房地产市场分析中的应用9.2.1市场分析背景下的建筑大数据建筑大数据在房地产市场分析中的应用，有助于揭示市场规律、预测市场走势，为政策制定和市场参与者