数据挖掘的基本流程包括：选择数据集、数据预处理、特征选择、模型选择、模型评估和模型应用。其中，数据预处理是数据挖掘过程中最重要的一步，包括数据清洗、数据转换、数据归一化等。
通过大数据，我们可以监测上海的地表下沉问题，把雷达数据放在一起，进行数据分析和挖掘，自动地、随时地检测地表下沉，不同地区的下沉速度不同，上海大概每年下沉20毫米，远郊区和市中心都在下沉。我们的检测结果同上海市国土局对比，精度可以达到9毫米和5毫米。
根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。
预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。
通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。
1、根据本讲，以下哪些属于智慧城市的组成部分（）。
2、新型智慧城市主要应用领域包括：智慧政务、智慧交通、智慧安防、智慧教育、智慧医疗。智慧政务：政务云建设加速，云计算、大数据以及AI等新技术不断落地智慧政务是运用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术，通过监测、整合、分析、智能响应，实现各职能部门的各种资源的高度整合，提高政府的业务办理和管理效率。
3、智慧社区 智慧社区涵盖社区内部和社区周边的各项服务，社区内主要包括智慧家庭、智慧物业、智慧照明、智慧安防、智慧停车等基础设施服务，社区周边主要包含智慧养老、智慧医疗、智慧教育、智慧零售、智慧金融、智慧家政、智慧能源等民生服务。
4、智慧城市包括信息化、工业化与城镇化深度融合。智慧城市（英语：SmartCity）是指利用各种信息技术或创新意念，集成城市的组成系统和服务，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务，以及改善市民生活质量。
智慧城市是以互联网、物联网、云计算、移动互联网、大数据等新一代信息技术为核心支撑，以“数字化、智能化、网络化、互动化、协同化、融合化”为主要特征，全面感知、监测、分析、整合城市资源，对各种需求做出迅速、灵活、准确反应，为公众创造绿色、和谐环境，提供泛在、便捷、高效服务的城市形态。
建设好操作性强、成本适宜的智慧城市及其建筑的建设指南，为智慧城市能力建设提供准确的开放式参考平台和创新基石。
目前智慧城市的建设如火如荼，国内在建设过程中也面临一些挑战，集中体现在：第一，缺乏长期有效规划和稳定持续的发展思路。地方对信息化全局的工作缺乏有效的规划，导致部分重复建设。城市缺乏自己的特色以及执行力面临着很多不足。
智慧城市中的大数据挖掘与应用智慧城市蕴含大数据城市是生存繁衍最好的地方，城市是社会交往的地方，是文化享受的地方，按照城市的职能，我们让它智能化，比如智慧安防、智慧环保、智慧能源、智慧城管、智慧养老、智慧国土规划、智慧社区、智慧家居都是让人有更好的环境来生存繁衍。
为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。
物联网技术：借助物联网技术，智慧城市能够连接众多设备和传感器，实时收集城市运行的各类数据，实现对城市的全面感知和有效监控。 大数据技术：大数据技术在智慧城市中的应用，使得海量城市数据得以高效处理和深入挖掘，从而提炼出有价值的信息，为城市管理和决策提供数据支撑。
智慧城市运用的前沿技术有：物联网技术、大数据技术、人工智能技术、云计算技术、区块链技术等。物联网技术：通过物联网技术，可以连接各种设备和传感器，收集城市运行的各种数据，实现对城市的感知和监控。