大、中、小型社区的划分标准是啥？

Posted 2023-04-16

大型社区也称居住区，人口规模一般在3万—5万，用地规模大概600000—1200000平方米，要配备公园、学校、菜市场、体育设施、高档娱乐场地，住户13000左右；

中型社区也称小区，人口7000——13000左右，用地规模150000—300000平方米，公共设施比较完整，住户3000左右；

小型社区人口1000—5000左右，用地规模20000—90000平方米，单纯的聚居，除去管理设施，一般没有其他公共设施，住户500左右。

小区因为面积的限制，开发商没有办法进行过多的绿化管理，所以在环境上也可能会不如大社区舒适。

综上所述，无论社区是大是小都各有利弊，关键是要考虑社区的舒适度以及其长远的市场增值潜力，比如配套设施，交通状况等等，大家依据自身情况择优选择即可。总的来说，每个人的想法都不一样，选择大社区还是小社区还是得看自己的需求以及经济能力。

扩展资料

（一）大社区的优势：

1、开发商更有经济实力，业主承担风险小

能开发大规模楼盘的开发商一般具有更好的经济实力，在资金实力和责任心的保障下，发生烂尾的情况比较少，业主承担的风险小，购买时更放心。

2、配套相对完善

一方面，大社区需要靠提高自身的配套设施的完善程度来增强竞争力，吸引更多的人购房；另一方面，大社区周边的市政设施会随着居住人数的增加而不断完善。

（二）大社区的劣势：

1、建造周期长

大社区建造周期长，户主需要忍受从购买到入住的漫长等待过程，而且前期交房的户主可能还会因为后期建设施工而受到影响，上下班出行过程中会受到施工噪音和粉尘的影响。

2、人员复杂

大社区人口更多，人员构成环境更加复杂，彼此之间的辨别度不高，熟悉度不高，也不方便管理。

3、位置较远

一般价位比较合适的大社区距离市区有一段距离，甚至分布于更远的郊区，这导致购房者上下班成为问题。

参考资料来源：百度百科-小行社区

参考资料来源：百度百科-社区 （云南省德宏州芒市芒市镇下辖村）

参考技术A

1、大型社区也称居住区，人口规模一般在3万—5万，用地规模大概600000—1200000平方米，要配备公园、学校、菜市场、体育设施、高档娱乐场地，住户13000左右；

2、中型社区也称小区，人口7000——13000左右，用地规模150000—300000平方米，公共设施比较完整，住户3000左右；

3、小型社区人口1000—5000左右，用地规模20000—90000平方米，单纯的聚居，除去管理设施，一般没有其他公共设施，住户500左右。

一个社区至少包括以下特征：

有一定的地理区域；有一定数量的人口；居民之间有共同的意识和利益，并有着较密切的社会交往。一个村落、一条街道、一个县、一个市，都是规模不等的社区。在日常生活中，人们常提及的社区往往是与个人的生活关系最密切的、有直接关系的较小型的社区，如农村的村或乡、城市的住宅小区。

社区无论大小，都有居民居住，通常还饮食若干个社会组织或单位。在我国农村，设有村委会等组织，有的村还兴办若干个乡镇企业。在城市，一条街道上往往就分布着党政机关、企业、学校、商店等各种社会组织或单位。一个乡、县或较大的城市包括的社会组织和单位就更多了。

参考技术B 按照人口数量来划分。 参考技术C 大型社区也称居住区，人口规模一般在3万—5万，用地规模大概600000—1200000平方米，要配备公园、学校、菜市场、体育设施、高档娱乐场地，住户13000左右；
中型社区也称小区，人口7000——13000左右，用地规模150000—300000平方米，公共设施比较完整，住户3000左右；
小型社区人口1000—5000左右，用地规模20000—90000平方米，单纯的聚居，除去管理设施，一般没有其他公共设施，住户500左右。本回答被提问者和网友采纳

大数据、数据分析和数据挖掘的区别是啥？

大数据概念：大数据是近两年提出来的，有三个重要的特征：数据量大，结构复杂，数据更新速度很快。由于Web技术的发展，web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据，以及移动互联网的发展，数据自动收集、存储的速度在加快，全世界的数据量在不断膨胀，数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力，这给数据挖掘技术的实施提出了挑战（一般而言，数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机，也可以进行并行计算）。 

数据挖掘概念: 数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。 

大数据需要映射为小的单元进行计算，再对所有的结果进行整合，就是所谓的map-reduce算法框架。在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术，区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中，有些算法需要调整。 

大数据和数据挖掘的相似处或者关联在于： 数据挖掘的未来不再是针对少量或是样本化，随机化的精准数据，而是海量，混杂的大数据，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断。 

拓展资料：

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

参考技术A

区别：大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。

释义：

大数据：指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）Veracity（真实性） 。

数据分析：是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

数据挖掘：又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

参考技术B

数据分析与数据挖掘的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。


数据分析与数据挖掘的思考的方式不同，一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。

我们经常做分析的时候，数据分析需要的思维性更强一些，更多是运用结构化、MECE的思考方式，类似程序中的IF else

而数据挖掘大多数是大而全，多而精，数据越多模型越可能精确，变量越多，数据之间的关系越明确，什么变量都要，先从模型的意义上选变量（大而全，多而精），之后根据变量的相关系程度、替代关系、重要性等几个方面去筛选，最后全扔到模型里面，最后从模型的参数和解读的意义来判断这种方式合不合理。

大数据感觉并不是数据量大，也不是数据复杂，这些都可以用工具和技术去处理，而是它可以做到千人千面，而且是实时判断规则。

例如定向广告的推送，就是大数据，它根据你以往的浏览行为，可以准确的给你推相关的信息，基本做到了你一个人就是一个数据库，而不是一条数据。但我们所作的数据分析更多是针对群体的，而非针对每个个人。

所以大数据时代也显露出了各类问题，数据的隐私、数据杀熟、数据孤岛等，这也许就是我们目前看到大数据分析更看重的是技术、手段的原因。

参考技术C 大数据偏技术,底层开发,数据分析偏业务思维,CDA课程就设计比较合理.
一.大数据平台：
大数据平台包含了采集层、存储层、计算层和应用层，是一个复杂的IT系统，需要学会Hadoop等分布式系统的开发技能。
1.1采集层：Sqoop可用来采集导入传统关系型数据库的数据、Flume对于日志型数据采集是非常适用的，另外使用Python一类的语言开发网络爬虫获取网络数据；
1.2储存层：分布式文件系统HDFS最为常用；
1.3计算层：有不同的计算框架可以选择，常见的如MapReduce、Spark等，一般来讲，如果能使用计算框架的“原生语言”，运算效率会最高（MapReduce的原生支持Java，而Spark原生支持Scala）；
1.4应用层：包括结果数据的可视化、交互界面开发以及应用管理工具的开发等，更多的用到Java、Python等通用IT开发前端、后端的能力；
二.数据分析和挖掘：
数据挖掘指的是利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换
2.1数据分析方法论：统计基础 微积分（求导）代数（矩阵运算）等
2.2统计模型：方差分析、线性回归、逻辑回归、列联分析、聚类分析、面板模型等
2.3数据挖掘模型：决策树 关联分析、SVM、神经网络 贝叶斯网络等 参考技术D 大数据：通常指的是偏开发类的工程开发岗位，程序员的工作份额比较大
数据分析：通常情况偏业务分析和数据统计
数据挖掘：通常情况下利用各种算法和建模工具，对数据进行深度逻辑分析。
更详细的区分资料，可以到CDA数据分析师平台上看看，上面是专业的数据分析资料