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
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01