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数据质量:数据质量可能存在缺失、错误或不一致的问题,影响算法的准确性和可靠性。
数据收集:获取大量、高质量的城市规划和发展数据可能需要耗费大量时间和资源。
数据清洗和整合:城市规划和发展数据通常来自不同部门和来源,需要进行清洗和整合以消除冲突和重复,确保数据的一致性和完整性。
数据保护和隐私:城市规划和发展数据可能涉及个人隐私信息,需要遵守相关法律法规,保护数据安全和隐私。
数据可视化:将大量的城市规划和发展数据进行可视化呈现,需要选择合适的图表和工具,以便决策者能够直观地理解和利用数据。
数据分析和解释:对城市规划和发展数据进行分析和解释,需要具备相关领域知识和技能,以确保模型的有效性和可解释性。