京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代如何寻找地理可视化的引爆点
随着“大数据”应用的火爆,“地理大数据”逐渐成为了一个时髦的概念。“具有空间位置特征的地理信息数据天生具有大数据属性”更是给这个概念打上了完美的注脚。地理信息从业者敏锐地捕捉到了技术发展的方向,推出了一些优秀得“地理可视化”产品。
揭开地理大数据的面具
地理空间数据天生就是大数据。这是一句容易让人热血沸腾的话。如今我们获取地理空间数据的手段越来越多,除了卫星、无人机、移动测量车这些传统测绘技术带来的海量基础测绘数据外,很多传感器的实时监测数据、移动终端数据甚至各种UGC数据都构成了地理大数据。地理大数据满足了大数据定义中海量数据(Volume)、快速的数据流转和动态数据体系(Velocity)、多样的数据类型(Variety)以及真实性(Veracity)等四个特征指标。
我们更多关注的是地理大数据的第五个特征指标:价值(Value),也就是地理大数据的功用,它能够帮助用户干什么? 地理大数据(主要是基础测绘数据)在地表要素分析、遥感影像解译等领域已经有了深入的应用,但在其它行业领域似乎还没有太多典型应用。地理空间数据经过数据挖掘和数据分析后,需要揭示某些规律/行为模式/发展趋势。它的核心价值是发现规律和预测趋势,以便于最大限度地发挥业务潜力。这样的地理空间数据才算得上真正意义的地理大数据。
单纯的地理空间数据很难承担起规律分析和趋势预测的“重任”,只有和业务特征数据结合之后才能真正发挥大数据发现和预测的作用。这个结合点就是空间位置。空间数据被赋予业务属性之后便拥有了大数据分析的基础,业务数据装上了空间属性的翅膀后,才有机会在空间维度发掘数据价值。
地理可视化和地图制图
地理可视化是地理大数据应用的最后一公里。它涵盖了一系列不同的规模,小到单个房产, 大到全球比例尺的海量地景数据的可视化。地理可视化充分利用了地理信息技术的空间数据可视化能力,用地图的方式进行可视化表达,解决了大数据中空间位置表达的问题;同时,利用地理信息技术的空间分析能力,为地理大数据涉及到的大量空间分析提供了处理能力,在空间维度上初步实现了大数据的分析。
从本质上说,地理可视化开发了人的空间思维能力,使人们能够更加容易的发现隐藏在空间位置背后的复杂关系,提供对隐藏现象的清晰认识,缩短搜索时间和揭示事物之间可能被忽略的关系。比起使用文本或数字描述,地理可视化更加有效的帮助用户进行分析和学习,是一种用于探索、分析、综合和表达的强大研究方法。
从地图学/地理信息技术角度看,地理可视化是地图和信息可视化的结合,是在地图可视化基础上衍生的一种研究方法。地图是地理可视化的原型,地理可视化用地图的方式提供了独一无二的工具,让人们可以对庞大复杂无法直接观察的空间信息进行分类、表达和交流。
提到地图表达,自然会想起地图制图。 事实上,地图制图作为地图表达的一种既定表述方式和地理可视化是如此的相似,他们之间区别非常感性和微妙:地理可视化集成了数据可视化、地图制图、图像分析、探索性数据分析和可视分析,其可视化结果应当引导并最终提供有助于辅助决策的洞察力。两者的细微差别不在于地图语言的表述,而在于最终结果的价值导向。
地理可视化是银弹吗?
地理可视化能否作为地理大数据分析表达的银弹?我觉得,地理可视化至少还存在三个问题没有解决。
1. 地理可视化的效果是否存在标准的、有效的评价指标?
2. 什么样的地理可视化效果是有效的,为什么会有效?
3. 针对某类地理大数据,它最好的地图表达方法是什么?
地理数据可视化虽然是借助于地图制图的手段, 基于地图清晰有效地发掘和传达信息。但是,这并不就意味着,地理可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达空间位置背后的信息概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。
从已有的几款地理可视化产品使用体验来看,产品设计本身往往并不能很好地把握地图效果与数据探索之间的平衡。 有些地理可视化产品虽然坚持地图设计的既定用语(地图制图规范),但其基于UGC生产的应用案例从地图审美价值观方面来说,相当难看;另一些地理可视化产品虽然能创造出优美的可视化效果, 但其对于真实世界的分析并不起任何作用。
地理可视化应用的引爆点
地理可视化作为数据可视化的分支,目的是要解决大数据在地理空间维度的相关问题。从地理可视化内在的地图特性来看,我觉得,在三个应用场景可能存在引爆点:
1. 网络制图应用
2. 在线地理信息应用
3. 基于特定意义的模型驱动
网络制图应用是用户最为熟悉的产品设计形态。对于广大不具备地图制图技术背景的用户,网络制图应用不仅免去了专业制图软件高昂的购置费用,还简化了地图制图表达要求,降低了地图制作的技术门槛。作为一款优秀的网络制图应用,需要具备三方面的能力:第一,帮助用户制作标准的、规范的、符合地图表达要求的地图;第二,能够尽可能多的兼容用户自有的数据格式,并且能引导用户分析和制作有意义有价值的地理可视化产品(通过场景模板或地理分析业务模型);第三,能衔接用户最终使用的真实应用场景,比如用户创作的地图产品能够导入excel/word等常用软件和。网络制图应用的另一种模式是地图中间件的形式和某些特定行业的专业软件(如金融行业/ERP软件)进行集成耦合,满足它们对空间数据的处理和表达需求。
在线地理信息应用以SaaS的形态向用户提供专业的地理可视化服务,它隐藏了复杂的地理数据分析过程,把最终结果简洁直观的提供给用户。在线地理信息应用产品的一种服务方式,是在满足基本的地图设计原则上,引入地理分析技术,比如:商业选址/路线动态规划等;它的另一种服务方式是垂直业务模式,通过关注某类或某几类行业的业务数据和业务需求,在线提供一套完整的业务解决方案,满足大部分用户基本的业务需求。实际上,网络制图应用和在线GIS服务正在慢慢的改变地理可视化和空间数据的生态环境,它们的未来发展目标是成为大众可以使用的门户服务之一,可以集成或者混搭到其它众多应用中去。
基于特定意义的模型驱动是从地理大数据的大数据特性出发,强调大数据的规律发现和趋势预测的能力。地理可视化的一个重要作用是基于地理空间数据可视化效果,为用户提供辅助决策,引导用户进行形态预测。也就是,基于地理大数据(复杂散乱的带有业务特质的空间数据),抽象出业务特征维度,基于各种数据挖掘和分析形成客户画像,最终对客户人群的行为做出预测。地理数据的空间描述永远是简单的X/Y/Z或标准地址编码,而业务数据则是纷繁复杂各不相同。空间数据和业务数据的结合点就是空间位置,利用数据融合技术(海量数据清洗/处理/挖掘)融合两种不同数据类型。基于一套符合行业业务需求的具有特定意义的业务模型,驱动数据在业务通道中流动,最后形成一个对真实数据背后隐藏的复杂关系有显性指导意义的结论。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12