诺贝尔奖没有认识到数学的重要性

各大学建筑学院给了我们高数D

数学对于建筑学等人居环境学科到底重要么?

如果说对于个人

数学这种抽象推理的底层逻辑

不像其他的学科过几年就答案翻转

具有很强的认知稳定性

是学习其他理论的基础

即将进入到人工智能时代

更是衍生出了大数据等新生学科

并结合建筑学、城市规划等

发酵产生了学科变革趋势

今天的周三福利日

堂哥用一篇文章带你站在时代的风口上

教你成为当今最性感的“数据”建筑师

先来看一些图：掌握数据能力对建筑师有什么用？

1. 挖掘更多有助于设计的建筑数据BIM（城市数据CIM）

2. 进行更多维度的信息数据分析

3. 更加优质的信息交互和可视化呈现

4.提供更有说服力的循证设计—基于数据证据的建筑设计（城市规划）

以上部分展示的图

（来自网络，如有侵权，请联系删除）

是不是神秘又具有冲击力？

让设计既保证了表达的基础上又有理论支撑？

那……好像各种数据分析方法层出不穷

该怎么万变不离其宗地学习建筑+数据交叉方向呢？

本次素材一共有七大基础教程-免费送

1.统计基础-PDFx3份

通过漫画轻松阅读的形式，教你梳理数据的整体和分类状态，学习各种“检验”

深入浅出地学习统计学，系统全面地掌握各种衍生的分析图背后的原理

以及以“数学之美”的视角，领略不输建筑效果图的感官体验

2.EXCEL教程大全-PDFx8份

数据透视图表大全、数据分析等高级应用、VBA实用代码教程

3.数据库程序语言SQL-PDFX3份

这部分可以感兴趣的自行深入了解

4.R语言-PDFX9份

该语言是用来统计分析计算和绘图的优秀工具，帮助你做出精美的可视化表达

5. SPSS&SAS数据分析软件-PDFX5份

入门数据统计必学的两大统计分析软件

6. Python数据挖掘-PDFX7份

做数据挖掘必学的程序语言，也是最受程序员欢迎的语言之一

7. 数据分析&数据挖掘-PDFX6份

综合梳理各种应用思维，并迁移到人居环境学科

以及200张经典数据分析图

你也可以照着这些图片

用PS作一些应急的分析图填充作业图面

最后送你一些制作分析底图的网站

1. 实现标准格式发布的地图数据访问, 可以对空间数据进行地理分析，例如缓冲区分析

传送门：http://openlayers.org/

2.移动设备友好的互动地图

传送门：http://leafletjs.com/

3.丰富的地图分析图库展示，用来制作建筑基地区位分析

传送门：https://carto.com

传送门2：https://carto.com/gallery/

4.可以下载地图数据的网站

传送门：https://mangomap.com/

传送门2：https://business.mapquest.com/products/mapping-api/

5.网站很精简，可以看一看

传送门：http://kartograph.org/

6.创建各种风格的地图样式

传送门：https://snazzymaps.com/

7.超好的地图网站，有各种地图样式展示

传送门：http://maps.stamen.com/#watercolor/12/37.7706/-122.3782

 获取方式 

点击链接：https://pan.baidu.com/s/1dEL0Zeh密码：gjr5

备用链接：https://pan.baidu.com/s/1jIQWEwe 密码：ajib

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如今，数据可视化

已经成为了各个行业竞相追逐的一个词汇

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人工智能时代越来越近了

你觉得建筑师会被机器人取代么？