數據質量：數據質量可能存在缺失、錯誤或不一致的問題，影響算法的準確性和可靠性。
數據收集：獲取大量、高質量的城市規劃和發展數據可能需要耗費大量時間和資源。
數據清洗和整合：城市規劃和發展數據通常來自不同部門和來源，需要進行清洗和整合以消除沖突和重復，確保數據的一致性和完整性。
數據保護和隱私：城市規劃和發展數據可能涉及個人隱私信息，需要遵守相關法律法規，保護數據安全和隱私。
數據可視化：將大量的城市規劃和發展數據進行可視化呈現，需要選擇合適的圖表和工具，以便決策者能夠直觀地理解和利用數據。
數據分析和解釋：對城市規劃和發展數據進行分析和解釋，需要具備相關領域知識和技能，以確保模型的有效性和可解釋性。
