我国人口数量大，人口种类繁多，伴随着我国经济的飞速发展，城镇化进程的不断推进，流动人口规模也居高不下，对现阶段城市的管理造成了较大的压力，也对社会的和谐与稳定有很多不利影响。
通过大数据、数据可视化等技术，对相关人口数据的挖掘分析，可以帮助政府的管理方式从应急式管理走向预警式管理、从相对粗放的管理走向精细的量化管理。对于流动人口管理相关部门而言，大数据在人口管理方面的实效性利用，也是加强人口管理、管理创新化，科学化的重要体现。
通过大数据技术，有助于政府部门准确把握人口发展现状，做到心中有数。理清人口现状及预测发展趋势是健全政府管理体制，提升公共服务水平的重要路径。
通过大数据技术，有助于进行预警分析。大数据的一个重要功能就是进行预测，可以通过对大量数据信息的综合分析，及时做出预警分析， 可对突发事件，恶性事件防范于未然。
风险识别
综合电信运营商数据、气象数据、交通数据等，通过大数据分析系统，对因人群聚集、气象，交通等原因导致的潜在风险进行识别；
风险预警
对识别出的风险，根据预警模型进行提前预警，并将预警信息实时发送至指定管理人员处。
预警阀值管理：预警基线分析；设定监测区域内的预警阀值等
预警机制管理：提供界面报警、短信发送、邮件发送给相关人员
城市交通管理
在特殊活动（体育赛事、演唱会活动）举办前夕，提前预测区域人流变化情况，为交通部门人流预警工作提供参考，从而更好地实现客流疏导工作；为场馆车辆停放提供疏导和引流建议；
人口构成分析
对重度区域的人群进行人员构成分析。
如商圈人员构成分析：
识别购物场所工作人员及数量；
识别购物人员及数量；及忠诚指数分析等；
低端产业及人口腾退
通过大数据技术，我分析出低端产业的从业人员在辖区内的分布，作息规律，群租情况等，方便政府相关部门针对性地开展低端产业拆除和人口腾退工作；
低端产业来源人员分析：分析低端产业区域每天的流动人群信息，他们的数量及省地市归属地等；
低端产业来源人员住地分析：分析低端产业区域每天的流动人群信息，追溯分析他们在本辖区的居住位置；
低端产业实时分析：实时分析低端产业区域每小时内的人员变化趋建立流量预估模型，分析预判未来时段的人员增长变化情况；
