我國人口數量大，人口種類繁多，伴隨著我國經濟的飛速發展，城鎮化進程的不斷推進，流動人口規模也居高不下，對現階段城市的管理造成了較大的壓力，也對社會的和諧與穩定有很多不利影響。
通過大數據、數據可視化等技術，對相關人口數據的挖掘分析，可以幫助政府的管理方式從應急式管理走向預警式管理、從相對粗放的管理走向精細的量化管理。對于流動人口管理相關部門而言，大數據在人口管理方面的實效性利用，也是加強人口管理、管理創新化，科學化的重要體現。
通過大數據技術，有助于政府部門準確把握人口發展現狀，做到心中有數。理清人口現狀及預測發展趨勢是健全政府管理體制，提升公共服務水平的重要路徑。
通過大數據技術，有助于進行預警分析。大數據的一個重要功能就是進行預測，可以通過對大量數據信息的綜合分析，及時做出預警分析， 可對突發事件，惡性事件防范于未然。
風險識別
綜合電信運營商數據、氣象數據、交通數據等，通過大數據分析系統，對因人群聚集、氣象，交通等原因導致的潛在風險進行識別；
風險預警
對識別出的風險，根據預警模型進行提前預警，并將預警信息實時發送至指定管理人員處。
預警閥值管理：預警基線分析；設定監測區域內的預警閥值等
預警機制管理：提供界面報警、短信發送、郵件發送給相關人員
城市交通管理
在特殊活動（體育賽事、演唱會活動）舉辦前夕，提前預測區域人流變化情況，為交通部門人流預警工作提供參考，從而更好地實現客流疏導工作；為場館車輛停放提供疏導和引流建議；
人口構成分析
對重度區域的人群進行人員構成分析。
如商圈人員構成分析：
識別購物場所工作人員及數量；
識別購物人員及數量；及忠誠指數分析等；
低端產業及人口騰退
通過大數據技術，我分析出低端產業的從業人員在轄區內的分布，作息規律，群租情況等，方便政府相關部門針對性地開展低端產業拆除和人口騰退工作；
低端產業來源人員分析：分析低端產業區域每天的流動人群信息，他們的數量及省地市歸屬地等；
低端產業來源人員住地分析：分析低端產業區域每天的流動人群信息，追溯分析他們在本轄區的居住位置；
低端產業實時分析：實時分析低端產業區域每小時內的人員變化趨建立流量預估模型，分析預判未來時段的人員增長變化情況；
