UCL、Glasgow和曼大的城市分析（Urban Analytics）到底分析什么
随着商业分析和数据科学类专业的爆火，一切和Analytics有关的专业的申请热度都水涨船高（当然，数学分析除外）。其中比较火的专业就是Urban Analytics。原因无非两个：Urban = 现代化，Analytics = 有钱途，那Urban Analytics = 又高大上又有钱途的好专业。
虽然名字确实吸引人，但实际上大部分同学可能都不太懂Urban Analytics实际上是什么学科。甚至很多申请人写PS的时候都没太搞懂城市分析到底分析什么东西。这篇文章我们简单谈一谈专业内涵，以及申请和文书上的一些思路。
首先，Urban Analytics是最近才开始出现的一个专业领域。两年前UCL开设了第一个MSc Smart Cities and Urban Analytics，随后各学校才开始逐步跟上开设相关科目。用一句话来概括，就是则是基于统计建模、可视化、空间数据分析等数据科学的方法，从运营、规划、管理、控制和优化等方面，探索城市发展的核心问题。
举几个例子：
1. 如何基于预测方法，减少城市通勤的污染排放、拥挤，并提升运营效率？
2. 如何将智能技术更好地应用于城市？
3. 如何通过传感系统和卫星观测等GIS技术，预测城市各区域的自然灾害风险？
总而言之，可以用一个简单的公式涵盖这个专业：城市问题+ 技术 + 智能化 = Urban Analytics。
这个学科广阔的研究视角使各专业的本科学生都有机会申请。具体来说，假如你有建筑、计算机科学、环境科学、地理、规划、物理、数学、遥感、地理工程或交通研究方面的背景，那都可以在Urban Analytics领域内进行深造。
那既然这个专业理工科学生几乎都能申请，那怎么样才能有申请优势？
文书是一个重要的点。之前提到了这个公式：城市问题+ 技术 + 智能化，那具体到文书上，这个式子就应该再加上本科专业这一项。基于你的本科专业，如何更好地推进技术发展来解决城市问题？
具体来说，数统专业的可以研究预测方法在某些城市环境下的运用；地理和遥感专业的可以探索GIS在城市智能化方面的潜力；交通和规划的学生可以分析拥堵问题的规划优化方案。这些都是Urban Analytics关注的话题。关键是，如何找到一个切实存在的城市问题，并结合本科知识和硕士内容解决它。写好了这个，这篇文书就基本完成了。
去年我们录取了UCL的一个学生就来自地理信息系统（GIS）专业，文书的主题就是GIS系统在城市污染治理方面的应用：将高频卫星观测数据通过算法处理转换成高精度污染栅格数据，并构建智能系统来检测异常值，并和企业监测系统的数据做比对，从而检测出乱排放和数据造假的企业。尽管学生本科没有学过城市分析相关的课程，但这个文书立意就能很好地把本科专业和Urban Analytics联系起来。
就专业实力来说，我个人比较推荐UCL的项目。作为最早开设的Urban Analytics硕士项目，目前有多个UCL的研究院都参与项目的教学，其中像是The Bartlett Centre for Advanced Spatial Analysis和UCL Institute for Global Prosperity都是学界领先的机构。
接下来是Glasgow的Urban Big Data Centre开的项目。之所以把它排在曼大前面，是因为这个项目Planning和Data并重，而不像曼大的MSc Data Science (Applied Urban Analytics)一样只着重于数据分析。另外，华威、KCL和Leeds的项目也还不错，但开设的学院的实力则没有UCL和Glasgow那么强。
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