数据质量：数据质量可能存在缺失、错误或不一致的问题，影响算法的准确性和可靠性。
数据收集：获取大量、高质量的城市规划和发展数据可能需要耗费大量时间和资源。
数据清洗和整合：城市规划和发展数据通常来自不同部门和来源，需要进行清洗和整合以消除冲突和重复，确保数据的一致性和完整性。
数据保护和隐私：城市规划和发展数据可能涉及个人隐私信息，需要遵守相关法律法规，保护数据安全和隐私。
数据可视化：将大量的城市规划和发展数据进行可视化呈现，需要选择合适的图表和工具，以便决策者能够直观地理解和利用数据。
数据分析和解释：对城市规划和发展数据进行分析和解释，需要具备相关领域知识和技能，以确保模型的有效性和可解释性。