空间大数据,有见地,而不只见地
简述时空大数据基本内涵和关键技术
时空大数据是指大规模的时空信息数据集合，是由于移动互联网、物联网、遥感卫星等信息技术的发展而产生的一种新型数据资源。
它包含了丰富的时空信息，从而能够反映出我们周围世界的种种变化。
它可以用于城市规划、交通管理、环境监测、自然灾害预警等领域，对于人类的生产生活具有重要的影响。
1. 时空大数据的基本内涵时空大数据在数据量、数据种类、数据速度和数据价值四个方面都具有显著特点。
（1）数据量大：时空大数据的数据量非常庞大，随着移动互联网、物联网等技术的普及和发展，时空大数据的规模正在呈现出爆炸式增长的趋势。
（2）数据种类多：时空大数据包含了各种类型的数据，包括地理信息数据、气象数据、交通数据、人口数据等，这些数据来自不同的载体和传感器，具有多样性和复杂性。
（3）数据速度快：时空大数据的产生速度很快，数据的更新频率高，包括实时数据和历史数据，需要及时获取和处理。
（4）数据价值高：时空大数据蕴含着丰富的信息和价值，能够帮助人们更好地理解和分析现实世界，为决策提供重要依据。
2. 时空大数据的关键技术时空大数据需要依靠一系列关键技术的支持，才能对数据进行采集、存储、处理和分析。
（1）时空数据采集技术时空数据采集技术是指如何从各种来源获取到丰富的时空数据。
包括了遥感卫星、移动互联网、无人机、传感器网等技术的应用。
采用这些技术，可以捕捉到地理空间信息和时间序列数据，从而形成时空数据集。
（2）时空数据存储技术时空数据存储技术是指如何有效地存储大规模的时空数据，保证数据的安全性和可用性。
传统的关系型数据库已经无法满足时空大数据的存储需求，因此需要采用分布式存储、云存储、图数据库等新型存储技术。
（3）时空数据处理技术时空数据处理技术是指如何对大规模的时空数据进行处理和分析，从中挖掘出有价值的信息。
这包括了时空数据的预处理、时空数据的挖掘与分析、时空数据的可视化等一系列技术手段。
（4）时空数据服务技术时空数据服务技术是指如何将时空数据处理结果以用户友好的形式向用户提供，包括了地理信息系统、时空数据分析评台、智能推荐系统等一系列数据服务技术。
空间大数据概述(共 34张PPT)
四、空间大数据的存储
精确查询
>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":[122.53233,52.968872]})
邻域查询
>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":{$near:[122,52]}})
>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":{$near:[122,52]}}).limit(5)
空间大数据
目录
一、大数据的涵义与研究意义 二、与空间信息和位置相关的大数据 三、空间大数据的应用 四、空间大数据的存储
五、总结
一、大数据的涵义与研究意义
大数据：大型复杂数据集的聚合，这些数据集的 规模和复杂程度常超出目前数据库管理软件和传统 数据处理技术在可接受时间下的获取、管理、检索、 分析、挖掘和可视化能力。
研究大数据的意义：社会变革
2009至今美国政府全面开放了40万联邦政府原始数据集。大数
社会
据已成为美国国家创新战略、国家安全战略、国家IT产业发展战略以 及国家信息网络战略的交叉领域、核心领域。
21世纪数据的价值有可能等同于20世纪的石油，大数据研究使 价值 得人们降低了对因果关系的渴求，而关注相关关系。只需要知道是什 么，而不需知道为什么。这将使得理解现实和做决定的基础也将受到 根本性挑战。
二、与空间信息和位置相关的大数据
轨迹数据
内容：个人轨迹数据、群体轨迹数据、车辆轨迹数据等
特点：数据体量大、信息碎片化、准确性较低、半结构化
出租车轨迹数据示例
二、与空间信息和位置相关的大数据
空间媒体数据
简述空间数据的特征和分类
简述空间数据的特征和分类空间数据是指描述物体、事物或现象在空间中分布、关联和变化的数据。
它包含了地理位置和属性信息，可以用来分析和理解地理空间中的相关现象和关系。
空间数据的特征主要包括以下几个方面：1.地理位置：空间数据是以地理位置为基础的数据，每个数据点都有一个地理位置坐标来表示其在地球表面的位置。
2.属性信息：空间数据除了地理位置之外，还包含一些属性信息，比如人口数量、土地利用类型、温度等。
属性信息可以对地理位置进行描述和补充，以便更好地分析地理空间中的现象和关系。
3.空间关系：空间数据可以描述不同地理要素之间的关系，比如道路与建筑物的关系，湖泊与山脉的关系等。
空间关系可以帮助我们理解地理空间中的相互作用和影响。
4.分布和变化：空间数据可以描述地理要素的分布情况和变化趋势。
通过对空间数据的分析，可以发现地理空间中的分布规律和变化趋势，从而帮助我们更好地了解地理现象和预测未来的变化。
根据数据的不同特征和应用需求，空间数据可以分为不同的分类。
以下是常见的空间数据分类：1.矢量数据：矢量数据是由点、线和面等几何要素组成的数据。
通过坐标和属性信息来描述地理要素的位置和属性。
矢量数据主要用于描述离散型的地理要素，如道路、建筑物和行政边界等。
2.栅格数据：栅格数据是由像素或网格单元组成的数据。
每个像素或网格单元都有一个固定的大小和数值来表示地理要素的属性。
栅格数据主要用于描述连续型的地理要素，如高程、温度和降雨等。
3. DEM数据：DEM（Digital Elevation Model）数据是描述地球表面高程的栅格数据。
它用于制作山脉、山峰、河流等地形图，并在地质、地理等领域中进行分析和模拟。
4.遥感数据：遥感数据是通过遥感技术获取的地球表面的图像数据。
遥感数据可以是光学遥感数据（如卫星图像、航空影像）或雷达遥感数据（如合成孔径雷达图像）。
遥感数据可以用于提取地表特征、监测环境变化、进行地灾评估等。
5.时空数据：时空数据是包含时间和空间信息的数据。
对大数据的理解
对大数据的理解大数据，这个在21世纪初兴起的词汇，已经成为信息技术领域中一个不可忽视的概念。
它指的是在传统数据处理应用软件难以处理的大规模数据集，这些数据集的规模通常达到了TB甚至PB级别。
大数据不仅仅是数据量的简单增加，它还涉及到数据的多样性、速度和真实性。
以下是对大数据的深入理解。
首先，大数据的“大”体现在数据量的庞大。
随着互联网的普及和物联网技术的发展，数据的产生速度和数量都在急剧增加。
例如，社交媒体平台、在线交易系统、移动设备等都在不断地产生大量的数据。
这些数据如果能够被有效地收集和分析，将为企业和组织提供巨大的价值。
其次，大数据的多样性是其另一个重要特征。
数据不再局限于结构化数据，如数据库中的表格，还包括非结构化数据，如文本、图片、视频等。
这种多样性要求数据处理技术能够适应不同类型的数据，并从中提取有用的信息。
速度是大数据的第三个关键要素。
在某些情况下，数据的实时处理变得至关重要。
例如，在金融市场分析、网络安全监控等领域，快速响应数据变化是获取竞争优势的关键。
因此，大数据技术需要能够处理高速流入的数据流，并及时提供分析结果。
真实性是大数据的另一个重要方面。
在海量数据中，不可避免地会存在错误和不准确的信息。
因此，大数据技术需要具备数据清洗和验证的能力，以确保分析结果的准确性和可靠性。
大数据的价值在于其能够揭示隐藏在数据背后的模式和趋势。
通过大数据分析，企业和组织可以更好地理解客户行为、优化业务流程、提高运营效率、预测市场趋势等。
例如，零售商可以通过分析顾客的购买历史来推荐个性化的产品，制造商可以通过分析机器的运行数据来预测设备故障。
然而，大数据也带来了一些挑战。
数据隐私和安全问题日益突出，因为大量的个人数据被收集和分析。
此外，大数据的处理和分析需要强大的计算能力和专业的技术知识，这对许多组织来说是一个挑战。
总之，大数据是一个复杂而多维的概念，它涉及到数据的收集、存储、处理、分析和应用。
随着技术的进步，大数据将继续在各个领域发挥重要作用，推动社会和经济的发展。
地理信息系统原理课后作业答案..
地理信息系统原理课后作业答案第1章绪论1 什么叫信息、数据？它们有何区别？信息有何特点？答：信息是客观事物的存在及演变情况的反映。
对于计算机而言，数据是指输入到计算机并能为计算机进行处理的一切现象（数字、文字、符号、声音、图像等），在计算机环境中数据是描述实体或对象的唯一工具。
数据是用以载荷信息的物理符号，没有任何实际意义，只是一种数学符号的集合，只有在其上加上某种特定的含义，它才代表某一实体或现象，这时数据才变成信息。
信息的特点：①客观性②适用性③传输性④共享性。
2 什么叫空间数据、地图？举例说明空间数据有哪几种类型。
答：空间数据是以点、线、面等方式采用编码技术对空间物体进行特征描述及在物体间建立相互联系的数据集。
地图是表达客观事物的地理分布及其相互联系的空间模型，是反映地理实体的图形，是对地理实体简化和再现。
空间数据主要有点、线、面三种类型。
例如，地图上的点可以是矿点、采样点、高程点、地物点和城镇等；线可以是地质界线、铁路、公路、河流等；面可以是土壤类型、水体、岩石类型等。
3 什么叫地理信息、地学信息、信息系统、地理信息系统？它们之间有何区别？答：地理信息是表征地理系统诸要素的数量、质量、分布特征、相互联系和变化规律的数字、文字、图像和图形等的总称。
地学信息所表示的信息范围更广，它不仅来自地表，还包括地下、大气层，甚至宇宙空间。
凡是与人类居住的地球有关的信息都是地学信息。
能对数据和信息进行采集、存贮、加工和再现，并能回答用户一系列问题的系统称为信息系统。
地理信息系统（GIS）是在计算机软硬件支持下，以采集、存贮、管理、检索、分析和描述空间物体的定位分布及与之相关的属性数据，并回答用户问题等为主要任务的计算机系统。
区别：地理信息属于空间信息，其位置的识别是与数据联系在一起的，这是地理信息区别于其它类型信息的最显著的标志。
地学信息所表示的信息范围更广，它不仅来自地表，还包括地下、大气层，甚至宇宙空间。
对大数据的认识
对大数据的认识大数据是指规模庞大、类型多样且难以处理的数据集合。
随着互联网的快速发展和技术的进步，大数据已经成为当今社会的重要组成部分。
在各行各业中，大数据的应用已经带来了巨大的影响和变革。
首先，大数据具有三个特点：数据量大、数据类型多样和数据处理复杂。
数据量大意味着数据集合的规模庞大，包含了海量的数据。
数据类型多样表示大数据集合中的数据来源广泛，可以是结构化数据、半结构化数据或非结构化数据。
数据处理复杂意味着需要运用先进的技术和算法来处理这些数据，以提取有价值的信息。
大数据的应用领域非常广泛。
在商业领域，大数据被广泛应用于市场调研、客户分析、销售预测等方面。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解消费者需求，优化产品设计和销售策略。
在金融领域，大数据被用于风险管理、欺诈检测和投资决策等方面。
通过对大数据的挖掘和分析，金融机构可以更好地评估风险和机会，提高业务效率和盈利能力。
在医疗领域，大数据被应用于疾病预测、个性化治疗和医疗资源管理等方面。
通过对大数据的分析，医疗机构可以更好地预防疾病、提高治疗效果和优化资源分配。
为了有效处理大数据，需要使用一系列的技术和工具。
其中，数据采集是第一步，通过各种传感器、设备和系统收集数据。
数据存储和管理是第二步，需要使用高效的数据库和分布式存储系统来存储和管理大量的数据。
数据处理和分析是第三步，需要使用大数据处理框架和算法来处理和分析数据，以提取有价值的信息。
最后，数据可视化是将分析结果以可视化的方式展示给用户，帮助用户更好地理解和利用数据。
在大数据的处理和分析过程中，还需要注意数据隐私和安全的问题。
大数据中可能包含大量的个人隐私信息，如姓名、地址、电话号码等。
因此，在使用大数据进行分析时，需要确保数据的安全性和隐私性，遵守相关的法律法规和隐私保护政策。
大数据的发展和应用给社会带来了巨大的机遇和挑战。
通过对大数据的分析，可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，为决策提供科学依据。
测绘技术中的空间大数据处理和分析方法介绍
测绘技术中的空间大数据处理和分析方法介绍随着信息时代的快速发展，各行各业都面临着海量数据的挑战，测绘技术也不例外。
空间大数据处理和分析方法成为了解决这一问题的关键。
本文将介绍测绘技术中的空间大数据处理和分析方法，希望能为相关领域的研究者和从业者提供一些有用的参考。
一、空间大数据的特点空间大数据一般包含着大量的地理空间信息，具有四个特点：规模大、维度高、速度快和多样化。
规模大即数据量大，主要表现为传感器技术的快速发展和遥感数据的大规模获取，这使得传统方法难以处理这么大规模的数据。
维度高指数据不仅包含空间维度，同时还包含时间维度、属性维度等多个维度。
这就要求我们需要引入多维分析的方法。
速度快意味着数据的获取和更新频率很高，例如移动设备的地理定位信息和社交媒体上的地理标签，这需要我们能够实时处理和分析。
多样化则要求我们能够处理和融合来自不同来源和不同格式的数据，例如卫星遥感、航空摄影、地理信息系统（GIS）等。
二、空间大数据处理的挑战面对这些特点，空间大数据处理和分析面临着一些挑战。
首先是数据的存储和访问问题。
海量的数据需要有高效的存储和访问方法，以保证数据的安全和高效利用。
其次是数据的质量和一致性问题。
不同数据来源的质量和精度往往不一致，这就需要我们能够进行数据清洗和校正，保证数据的准确性和一致性。
另外，数据的处理速度也是一个重要的挑战，我们需要寻找高效的算法和并行计算方法来提高数据的处理速度。
三、空间大数据处理和分析方法针对这些特点和挑战，研究者们提出了一些空间大数据处理和分析方法。
1. 数据存储和访问方法传统的关系型数据库往往无法满足空间数据的存储和访问需求。
近年来，一些新兴的数据库技术如NoSQL数据库和分布式文件系统得到了广泛应用。
这些数据库技术具有良好的可扩展性和高性能，能够满足空间大数据的存储和访问需求。
2. 数据清洗和校正方法数据清洗和校正是保证数据质量和一致性的关键步骤。
传统的数据清洗方法主要包括缺失值填补、异常值检测和去重等。
地理空间数据可视化概论
地理空间数据可视化概论地理空间数据可视化是一种将地理数据以可视化的方式展示出来的技术和方法。
通过地理空间数据可视化，用户可以直观地观察和分析地理数据，从而更好地理解和利用这些数据。
本文将从地理空间数据的特点、可视化的目的和方法、应用领域以及发展趋势等方面进行论述。
地理空间数据具有多样性和复杂性，它包含着地理位置信息以及与之相关的各种属性信息。
在传统的地理信息系统中，地理数据主要以表格或地图的形式呈现，但对于大量复杂的地理数据来说，表格和地图往往无法完全展示数据的内涵和特点。
因此，地理空间数据可视化的出现可以更好地满足用户对地理数据的直观理解和分析需求。
地理空间数据可视化的目的主要包括：帮助用户快速了解和理解地理数据，发现地理数据中的潜在关系和规律，支持地理数据的决策和规划，并促进地理数据的共享和交流。
通过可视化，用户可以通过视觉的方式获取地理数据的结构、空间分布和属性特征，从而更加直观地进行分析和决策。
地理空间数据可视化的方法主要包括：符号化、视觉映射、动态显示和交互式操作等。
符号化是将地理数据以符号的形式展示出来，通过不同符号的大小、形状和颜色等来代表不同的地理特征；视觉映射是将地理数据的属性信息以颜色、亮度、纹理等视觉元素表达出来，使用户能够通过视觉感知来理解数据；动态显示是将地理数据以动态的方式展示出来，以时间轴或动画形式呈现地理数据的时空变化；交互式操作是让用户可以主动参与到可视化过程中，通过鼠标、触摸屏等交互设备来控制和调整可视化效果。
地理空间数据可视化在各个领域都有广泛的应用，包括地质勘探、城市规划、环境监测、农业灾害预警等。
在地质勘探中，地理空间数据可视化可以帮助地质工程师更好地理解地下地质结构和资源分布情况，从而指导勘探工作；在城市规划中，地理空间数据可视化可以帮助城市规划师直观地了解城市的土地利用情况和交通状况，从而进行合理的城市规划；在环境监测中，地理空间数据可视化可以帮助环境监测人员实时地监测和分析环境数据，发现环境问题并及时采取措施；在农业灾害预警中，地理空间数据可视化可以帮助农民和农业政策制定者了解农作物分布和病虫害情况，从而及时预警和防控。
对大数据的认识
对大数据的认识大数据是指规模庞大、多样化和高速增长的数据集合。
随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的重要资源和核心竞争力。
对大数据的认识是指对大数据概念、特点、应用和挑战的理解和把握。
首先，大数据的概念是指数据量巨大、种类繁多、生成速度快的数据集合。
这些数据可以来自各种来源，包括社交媒体、传感器、移动设备等。
大数据不仅仅是数据的规模，更重要的是对数据的处理和分析能力。
其次，大数据具有以下特点：1. 规模性：大数据的规模通常以TB、PB、EB甚至更大的单位来衡量，远远超过个人或企业所能处理的范围。
2. 多样性：大数据包含结构化数据和非结构化数据，例如文本、图像、音频、视频等多种形式的数据。
3. 高速性：大数据的生成速度非常快，需要实时或近实时地进行处理和分析。
4. 价值密度低：大数据中的有用信息通常只占总数据量的一小部分，需要通过数据挖掘和分析来提取和利用。
大数据的应用非常广泛，涵盖了各个领域和行业。
以下是一些常见的大数据应用领域：1. 商业智能：通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的购买行为、偏好和趋势，从而进行精准营销和产品优化。
2. 金融服务：大数据分析可以帮助银行和金融机构进行风险评估、欺诈检测和个性化推荐，提高服务质量和效率。
3. 医疗健康：通过对大数据的分析，医疗机构可以实现个性化诊疗、疾病预测和药物研发，提高医疗效果和健康管理。
4. 城市管理：大数据分析可以帮助城市进行交通管理、环境监测和资源分配，提高城市的智能化和可持续发展。
5. 制造业：通过对生产数据和供应链数据的分析，制造企业可以实现智能制造、质量控制和供应链优化，提高生产效率和产品质量。
然而，大数据的处理和分析也面临着一些挑战和难题：1. 数据隐私和安全：大数据中可能包含个人隐私和敏感信息，如何保护数据的安全性和隐私性是一个重要问题。
2. 数据质量和一致性：大数据中可能存在数据质量低、不一致或冗余的问题，如何进行数据清洗和整合是一个挑战。
《大数据》阅读答案
《大数据》阅读答案大数据阅读答案大数据（Big Data）是指由传感器、移动设备、社交媒体等渠道所产生的海量、多样化的结构化和非结构化数据。
大数据的出现给社会和经济发展带来了巨大的机遇和挑战。
在这篇文章中，我将为您提供有关大数据的详细阅读答案。
第一部分：大数据的定义和特征大数据是指由传感器、移动设备、社交媒体等渠道所产生的海量数据。
大数据的特征主要体现在以下几个方面：1. 体量大：大数据的体量巨大，以TB、PB甚至EB来计量。
它是在短时间内产生的数据量极大，远超过传统数据处理方法的能力。
2. 多样化：大数据来源多样，包括文本、图像、视频、音频等各种形式。
这些数据可以从不同的渠道获得，包括社交媒体、传感器等。
3. 实时性：大数据的产生速度快，具有实时性。
随着物联网的发展，越来越多的传感器和设备实时生成数据，这对数据的实时分析提出了新的挑战。
4. 价值密度低：大数据中包含了很多垃圾信息，其中只有一小部分数据对我们有价值。
因此，要从大数据中提取有用的信息和知识，需要进行数据挖掘和分析。
第二部分：大数据的应用领域大数据的应用已经渗透到各个行业和领域。
以下是一些典型的应用领域：1. 金融行业：大数据在金融行业中的应用非常广泛。
通过分析大数据，银行可以提高风险管理能力，预测市场变化，提供个性化的金融服务等。
2. 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用也非常重要。
通过分析医疗数据，可以预测疾病的发生和传播趋势，改善医疗服务质量，提高治疗效果。
3. 零售业：大数据在零售业中有着广泛的应用。
通过分析消费者的购买和行为数据，零售商可以制定更准确的销售策略，提高销售额和客户满意度。
4. 交通运输：大数据在交通运输领域的应用可以提高交通管理和运输效率。
通过分析交通数据，可以优化路线规划、预测交通拥堵等，提供更好的交通服务。
第三部分：大数据的挑战和应对措施虽然大数据带来了许多机遇，但也面临着一些挑战。
以下是一些大数据面临的挑战和相应的应对措施：1. 数据安全和隐私保护：大数据中包含了大量的个人隐私和敏感信息。
古人关于大数据的描述
古人关于大数据的描述（最新版）目录1.古人关于大数据的描述2.大数据的现代定义和应用3.古代与现代大数据的异同4.大数据在古代的体现5.大数据在现代社会的重要性正文【提纲】1.古人关于大数据的描述2.大数据的现代定义和应用3.古代与现代大数据的异同4.大数据在古代的体现5.大数据在现代社会的重要性古人关于大数据的描述大数据这个概念在现代社会被广泛提及，但在古代，人们虽然没有明确的“大数据”一词，却已经对大数据有所认识和描述。
比如，《左传》中的“多算胜，寡算不胜”，意味着在战争中，拥有更多信息的一方往往能取得胜利。
在古代社会，人们对于数据的重视程度和应用范围相对有限，但大数据的雏形已经存在。
大数据的现代定义和应用大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大数据集。
它涉及到从不同来源获取、存储、处理、分析和可视化各种类型的数据，包括结构化和非结构化数据。
在现代社会，大数据被广泛应用于政府决策、企业运营、医疗健康、交通、金融等多个领域，帮助人们更好地理解和利用数据，提高决策效率和准确性。
古代与现代大数据的异同古代与现代大数据的相同之处在于，它们都包含了大量的信息，可以为人们提供决策依据。
不同之处在于，现代大数据具有更强的实时性、多样性和复杂性。
在古代，数据主要来源于官方记录、民间传说和文学作品等，范围相对较窄。
而在现代社会，数据来源更加广泛，包括互联网、物联网、传感器等，使得大数据更加丰富和复杂。
大数据在古代的体现在古代，大数据虽然没有现代社会那样发达，但仍然在一定程度上得到了体现。
例如，在古代战争中，掌握敌情、地形、气象等信息的一方往往能占据优势。
又如，在古代农业生产中，农民会根据历年的气候、收成等数据来安排种植和耕作。
这些都反映了古代大数据在实际生活中的应用。
大数据在现代社会的重要性随着科技的发展和数据量的激增，大数据在现代社会发挥着越来越重要的作用。
它不仅可以帮助政府和企业更好地管理和决策，还可以为人们的日常生活带来便利。
空间大数据概述
位置大数据研究涉及到数据采集、数据处理、计算和存储以及 可视化等一套完整的方法体系
• 泛在测绘
数据 采集
数据 分析
• 重数据 • 轻算法
• 可视化
数据 表达
数据 存储
• NOSQL
大数据下对于数据库的需求
数据库
多个文档组成集合 多个集合数据库。
分类 键值（key-
value）
列存储数据库
文档型数据库
图形(Graph)数 据库
Examples 典型应用场景 举例
数据模型
优点
缺点
Tokyo Cabinet/Tyr ant, Redis, Voldemort, Oracle BDB
内容缓存，主 要用于处理大 量数据的高访 问负载，也用 于一些日志系
•
大数据的涵义与研究意义
研究大数据的意义：经济增长
新的职业 新的企业 新的应用 新的产值
与空间信息和位置相关的大数据
位置大数据的分类
地理数据 指直接或间接关联 着相对于地球的某 个地点的数据， 包括自然地理数据 和社会经济数据。
轨迹数据
指通过GNSS等测 量手段以及网络签 到等方法获得的用 户活动数据，可以 被用来反映用户的 位置和用户的社会 偏好。
海量数据的高效存储 支持丰富的数据类型 数据库应当易于扩展 处理速度快
非关系型的
分布式的
不保证遵循 ACID原则
CAP
BASE
NOSQL
一致性 可用性
分区容 错性
BASE
两者权衡
必须保证
NoSQL数据库的特点
空间数据的基本特征
2.2 空间数据的基本特征在地理信息系统中，由于空间数据代表着现实世界地理实体或现象在信息世界中的映射，因此它反映的特征同样应该包括自然界地理实体向人类传递的基本信息。
如图2-4所示，设该图为一幅交通图，它传递的基本信息包括:(1)三条呈不同分布状态的交通线。
一条近乎直线，一条呈"S"形，另一条为环状，表示它们在地球表面上呈不同分布状态的交通线，称为定位信息。
(2)三条分别具有不同等级的交通线。
近乎直线的为主干道，呈"S"形的为次干道，成环状的为支路，称为属性信息。
(3)三条互相具有关联关系的交通线。
主干道与次干道在结点从处相联接，主干道的结点N1和N2相邻接，结点N2分别与三条路段C1、C2和C3相关联等等，称为拓扑信息。
在GlS中，上述基本信息通过空间数据表达，分别对应着定位特征数据、属性特征数据和拓扑特征数据。
对于随时间变化的地理实体或现象，还同时对应着时序或时间特征数据。
一般地，空间特征数据包括地理实体或现象的定位数据和拓扑数据，属性特征数据包括地理实体或现象的专题属性(名称、分类、数量等)数据和时间数据，而空间特征数据和属性特征数据统称为空间数据或地理数据。
因此，空间数据的特征可以概括为空间特征和属性特征(图2-5)。
在地理信息系统中，对于凡具有网状结构特征的地理要素，例如自然与行政的分区、各种资源类型的空间分布以及交通网等，都存在节点、弧段和多边形之间的拓扑结构。
拓扑结构是明确定义空间结构关系的一种数学方法，在地理信息系统中，它不但用于空间数据的编辑和组织，而且在空间分析和应用中都具有非常重要的意义。
如图2-6所示，空间数据的拓扑关系包括:(1)拓扑邻接。
指存在于空间图形的同类元素之间的拓扑关系。
例如结点邻接关系N1/N4,N1/N2,…;多边形邻接关系P1/P3，P2/P3,…。
(2)拓扑关联。
指存在于空间图形的不同元素之间的拓扑关系，例如结点与弧段的关联关系N1/C1、C3、C6; N2/C1、C2、C5,…；多边形与弧段的关联关系P1/C1、C5、C6; P2/C2、C4、C5、C7,…。
地理大数据与空间分析
地理大数据与空间分析地理大数据是指由地理信息系统（GIS）技术支持的大量关于地理空间数据的信息。
近年来，随着互联网的迅猛发展和大数据时代的到来，地理大数据逐渐成为人们关注的焦点。
地理大数据的产生和应用，为空间分析提供了更多的可能性和工具。
一、地理大数据的来源和应用地理大数据的来源包括卫星遥感、GPS定位、业务系统数据等。
卫星遥感技术可以获取遥远地球表面的高分辨率影像，GPS定位技术可以获得物体的坐标信息，业务系统数据包括交通、气象、能源等各个领域的数据。
这些数据通过GIS技术进行整合和分析，可以用于城市规划、交通管理、环境保护等多个领域。
例如，在城市规划中，利用遥感数据和GPS数据可以对城市土地利用状况进行分析，找出潜在的规划矛盾和问题，为城市发展提供科学依据。
在交通管理中，通过分析交通流量、交通事故和道路网络等数据，可以制定合理的交通管理策略，提高交通效率。
在环境保护中，通过监测大气、水质、土壤等环境指标，可以及时发现环境问题并采取相应的措施。
二、地理大数据与空间分析的关系地理大数据提供了大量的地理空间数据，而空间分析则是通过处理和分析这些数据，发现地理现象和规律。
因此，地理大数据与空间分析密不可分。
地理大数据的分析与处理往往需要借助于空间分析技术，例如地理插值、缓冲区分析、空间统计等。
通过这些技术，我们可以对地理大数据进行清洗、加工和分析，从而得到有关地理空间的结论和预测。
空间分析的结果还可以用于地图制作、空间可视化等。
三、地理大数据与地理空间模型地理大数据的分析也需要依托于地理空间模型。
地理空间模型是对地理世界进行描述和理解的模型，可以帮助人们更好地分析地理现象和问题。
常见的地理空间模型包括多边形模型、格网模型、网络模型等。
在地理大数据分析中，我们可以根据具体的需求选择合适的地理空间模型，以便进行更精准和有效的空间分析。
例如，在城市犯罪分析中，可以使用多边形模型划定犯罪热点区域，从而指导警方的巡逻和部署。
大一大数据导论知识点
大一大数据导论知识点导论大数据是指数据量巨大、速度快、类型多样等特点的数据集合。
随着科技的不断发展，大数据在各个领域中的应用越来越广泛。
因此，了解大数据的基本概念和相关知识点对于大数据导论课程的学习至关重要。
一、大数据的概念和特点大数据的概念指的是数据量巨大到无法用传统的数据处理工具进行处理的数据集合。
一般来说，大数据具有以下特点：1. 三个V：大数据通常被描述为具有三个V，即Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）和Variety（数据类型多样）。
2. 高维度：大数据往往存在于多个维度的数据集合中，可以包含文本、图像、视频等多种形式的数据。
3. 价值密度低：大数据中混杂了大量无用信息，需要通过数据挖掘和分析技术提取有价值的信息。
二、大数据的应用领域大数据技术在各个领域中都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 金融领域：大数据技术可应用于金融风险评估、交易分析、反欺诈等方面，提高金融机构的经营效率和决策能力。
2. 医疗保健领域：通过对大量病历、基因数据等进行分析，为疾病的治疗和预防提供科学依据，促进医疗保健服务的智能化发展。
3. 电子商务领域：大数据技术可以帮助企业进行市场调研、用户画像分析、个性化推荐等，提升用户体验和销售效果。
4. 物流运输领域：大数据技术可以优化物流配送路线、降低成本、提高效率，提升物流行业的管理水平。
5. 城市管理领域：通过对大数据的分析，可以实现智慧城市的建设，优化交通、环境、能源等资源的配置和利用。
三、大数据的处理与分析技术为了从海量的数据中提取有用的信息，需要借助大数据的处理与分析技术。
常用的大数据处理与分析技术包括：1. 分布式存储与计算：通过将大数据分散存储在多个节点上，利用分布式计算技术实现数据的快速处理和查询。
2. 数据挖掘与机器学习：利用数据挖掘和机器学习算法，从大数据中挖掘出隐藏的模式、规律和关联性，并进行预测和分类等任务。
3. 可视化技术：通过可视化手段将大数据转化为直观、易懂的图形，帮助人们更好地理解和分析数据。
大数据的基本概念
大数据的基本概念大数据，作为一个在21世纪初迅速崛起并广泛被提及的概念，指的是在传统数据处理应用软件难以处理的大规模数据集。
这些数据集的规模之大，超出了传统数据库软件在获取、存储、管理和分析方面的能力。
大数据通常具有几个显著的特征，这些特征被业界普遍接受并定义为“5V”：体量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、价值（Value）和可验证性（Veracity）。
体量指的是数据集的大小，大数据的体量通常非常庞大，可以从TB（太字节）到PB（拍字节）级别。
速度则描述了数据生成和处理的速度，大数据环境下，数据的生成和处理速度非常快，需要实时或近实时的处理能力。
多样性涉及到数据类型的广泛性，大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据，如文本、图像、视频等。
价值是指从大量数据中提取有用信息和知识的能力，这是大数据的核心目标。
最后，可验证性强调数据的质量和准确性，确保数据分析结果的可靠性。
大数据技术的发展，使得我们能够处理和分析这些庞大的数据集，从而获得有价值的洞察和知识。
这在许多领域都显示出了其重要性，包括商业智能、健康医疗、政府管理、科学研究等。
例如，在商业领域，企业可以通过分析消费者行为数据来优化产品或服务；在医疗领域，通过分析病人数据可以帮助医生做出更准确的诊断。
为了处理大数据，需要一系列先进的技术和工具，包括但不限于分布式存储系统、高效的数据处理框架、机器学习和人工智能算法等。
这些技术使得我们能够从海量数据中提取信息，进行预测分析，甚至实现自动化决策。
随着大数据技术的不断进步，它对社会的影响也在不断扩大。
数据驱动的决策正在成为许多组织和个人的首选，大数据的应用也在不断拓展到新的领域。
然而，大数据也带来了一些挑战，如数据隐私和安全问题、数据治理和合规性问题等，这些都是在大数据时代需要面对和解决的问题。
总之，大数据是一个多维度、跨学科的领域，它不仅仅是关于数据量的增加，更是关于如何有效地利用这些数据来创造新的价值。
如何理解大数据
如何理解大数据大数据是指规模庞大且复杂的数据集合，无法用传统的数据处理工具进行处理和分析。
随着互联网的发展和技术的进步，大数据已经成为了当今社会的热门话题。
理解大数据对于企业和个人来说都非常重要，可以帮助我们更好地应对信息时代的挑战。
首先，理解大数据需要了解其特点。
大数据具有以下四个特点：1. 体量巨大：大数据集合的规模通常非常庞大，以至于无法用传统的数据库管理系统进行存储和处理。
2. 多样性：大数据涵盖了各种类型的数据，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。
3. 时效性：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地进行处理和分析。
4. 真实性：大数据通常来自于各种各样的来源，如社交媒体、传感器、日志文件等，具有真实性和客观性。
其次，理解大数据需要掌握相关的技术和工具。
以下是一些常用的大数据技术和工具：1. 分布式存储系统：大数据通常需要分布式存储系统来存储和管理数据，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和云存储服务（如Amazon S3）。
2. 分布式计算框架：大数据处理通常需要使用分布式计算框架来实现高效的数据处理和分析，如Apache Spark和Apache Hadoop。
3. 数据挖掘和机器学习算法：大数据分析通常需要使用数据挖掘和机器学习算法来发现数据中的模式和趋势，如聚类、分类和预测等。
4. 可视化工具：大数据分析的结果通常需要通过可视化工具来展示，帮助人们更好地理解和解释数据，如Tableau和Power BI等。
除了技术和工具，理解大数据还需要具备一些基本的数据分析能力和思维方式。
以下是一些帮助理解大数据的方法和技巧：1. 提出明确的问题：在处理大数据之前，需要明确自己的问题和目标。
只有明确问题，才能有针对性地进行数据分析和处理。
2. 数据清洗和预处理：大数据往往包含噪声和错误，需要进行数据清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。
智慧树答案空间数据库知到课后答案章节测试2022年
第一章1.地理数据主要包括空间位置特征、属性特征和时域特征三部分。
（）答案:对2.空间数据库系统由_____组成。
（）答案:空间数据库;空间数据库管理员;计算机硬件系统3.地理信息系统中不可再分的最小单元现象称为空间实体，属性是空间实体已定义的特征。
（）答案:对4.空间数据的属性特征是空间数据库的设计和建立，进行有效的空间查询和空间决策分析的基础。
( )答案:错5.空间数据的特殊性有哪些？（）答案:数据类型多;数据输出多样;数据量大;数据操作复杂第二章1.数据模型的主要组成要素是（）答案:数据操作;数据结构;完整性约束条件2.层次模型的缺点是对插入和删除操作的限制多，应用程序的编写比较复杂。
（）答案:对3.非关系模型包括层次模型和网状模型。
（）答案:对4.在SQL语言的动词中“UPDATE”的功能是（）答案:数据操作5.SQL由___部分组成。
（）答案:嵌入式SQL ;数据控制;数据操纵;数据定义第三章1.在面向对象的基本概念中类与对象的关系是：类是对象集合的抽象。
（）答案:对2.表面类的主要操作方法是面增加、删除、移位,面界线的特征点的增加、删除和移位（）答案:错3.数据模型的常见文件中“.prj”文件代表的是（）答案:是shapefile所定义的坐标系统的空间参考信息4.对于Feature Class和Table的所有编辑，不管是位于哪个版本中，都是保存在相同的A表和D表中。
（）答案:对5.在存储空间信息时Oracle Spatial把纯关系型数据库改造为对象关系型数据库，在数据类型中添加SDO_GEOMETRY类型，把空间信息作为一个字段存储；而ArcSDE则利用多张关联的表来把空间数据存储到纯关系型数据库中。
（）答案:对第四章1.在CREATE SCHEMA中只可以接受CREATE TABLE和CREATE VIEW子句。
（）答案:错2.在进行索引定义时，只有表的属主可以建立索引。
（）答案:错3.使用“RESTRICT”删除表时，在删除基本表的同时，相关的依赖对象一起删除。
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PART 3
北京坊访客流量统计（LBS数据）
每小时访问量 每日访问量
日访问高峰小时是 15 点至 16 点， 其次是 14 点和 17 点。
来访者流量受降雨量影响较大，和空气质量关联不大
PART 3
北京坊访客来源分析（LBS数据）
访客的常驻省份
PART 3
北京坊本市访客居住地分布（LBS数据）
朝东北（人流/停留）*** 或impossible摄影工作室
12 均富创业商贸公司二层
朝东（人流）***
PART 3
社区人本观测的价值
1 诊断社区问题
量化社区体征指标，结合社区横向对比发现差距与问题，为空间治理、城市设计提供依据
2 提升治理能力
场所社会感知，精细化分析空间使用率和受欢迎程度，协助社区重大活动管理
访客年龄结构
设计周之前
设计周期间
访客性别结构
PART 3
基于图像情绪识别的行人情绪对比
设计周显著提升了杨梅竹斜街行人的快乐感
PART 3
真正的“画像”：大栅栏典型行人速写
PART 3
大栅栏长期观测选址朝东（人流）
4 采瓷坊已有
5 米念东墙
朝南（行人感应速写）
6 UBI gallery屋檐下
朝东（人流）*****
视频测点位置：*号代表重要点位。
1 前门宾馆或东升平宾馆
朝东 （人流）
7 济安斋书店已有
朝东朝西 （人流）
8 吱音家具店
朝东（人流/进出/停留）
9 富润酒店东墙
朝东（人流）
2 铃木食堂东墙
朝西（人流/进出/停留）***
3 模范书局东墙
朝西 （人流/进出/停留）
10 茶聊记
朝东南（人流/进出）
11 有种房子
3
PART 3
人 本 街 道 实 验 室
技术遇上人文 大数据遇上小数据 非典型规划师、建筑师、数据科学家联合
PART 3
大栅栏人本观测
┌
流量 ┘
┌
┌
外部 ┘
内部 ┘
PART 3
数据来源
LSL 子系统 4、生活文化街巷慢行 PPU 大数据采集与分析
WIFI探针；高清摄像头；红外热感计数器；磁感应线圈
10 月 1 日-10月 7日 位置2：杨梅竹斜街 2.5万余人次从东向西进入杨梅竹斜街的行人 3044辆次进入的自行车和4540辆次进入的机动车
9 月 28 日--10月 7 日
位置3：大栅栏街（位于大观楼影城路口） 23.3 万余人次向西前往煤市街和大栅栏西街的行人
PART 3
大栅栏地区单元画像（总体情况）
传感器布设
PART 3
PART 3
人迹——大栅栏街区人本观测平台
┌
——大栅栏街区人本观测平台
人迹 ┘
地址：北京坊城市馆 展出时间：16.9.26 – 16.10.7 长期合作：16.10.7-
PART 3
大栅栏地区设计周期间访客流量总计
9 月 26 日--10 月 7 日
位置1：北京坊（劝业场和城市馆） 9.8 万余人次/ 8.9 万访问者 （工作人员会访问多次；放样后的总访问人次约为 14 万）
交互
人与历史文化 访客与商户 商户之间 访客之间 居民之间 访客与活动
特色商业创意产业
传统胡同生活 重要展览活动
杨梅竹斜街 大栅栏西街
北京国际设计周
PART 3
如何观测大栅栏？
如何对社区内人的活动进行观测和量化？
1
基于量化的观测结果如何为大栅栏治理而服务？
2
如何将这种方法推广和应用到城市的各类街区？
空间大数据 ——有见地，而不只见地
北京城市象限科技有限公司 北京市城市规划设计研究院 茅明睿
01
一张热力图引发的思考
PART 1
老城的“生”与“死”
PART 1
同样的“身份”，不同的命运
前门地区的历史文化保护区
北京市总体规划（2004-2020）中划定了25个历史文化保护区，其中 包括位于前门大街西侧的大栅栏和琉璃厂以及东侧的草厂和鲜鱼口。
大栅栏人本观测：前门东
苟且的生活 唯一的业态
PART 3
大栅栏
PART 3
大栅栏
PART 3
大栅栏地区特色
大栅栏地区：一个极具多样性的城市观察样本
元素
历史文化遗产保护
特征
历史性、文化性 商业性、展示性 时尚性（设计性） 、艺术性 生活性、传统性 文艺性、传播性
内容
建筑风貌 名人故居 琉璃厂东街 大栅栏商业街 杨梅竹斜街
04
回龙观 VS 望京
PART 4
家住回龙观，为何被掏空
市民认知
职住分析
就业结构
公共服务品质
空间特征
分析角度
PART 4
回龙观功能提升——市民认知
回龙观 望京
29%
41%
手机￥4000+
2.2%
5.9%
涉外度
18% 9.4%
02
城市的异质性
PART 2
大栅栏和鲜鱼口
PART 2
大栅栏和鲜鱼口
PART 2
回龙观和望京
PART 2
广州三元里
PART 2
城市的异质性
空间异质性
城市的异质性
人群异质性
PART 2
对空间大数据的审视
土地
市民 行为 活力
房屋
设施
03
北京坊 VS 杨梅竹 VS 大栅栏
PART 3
实现城市理想的实践
大栅栏人本观测平台
PART 3
大栅栏人本观测：前门东
2013年
草厂： 不兴隆的 西兴隆街
2016年
PART 3
大栅栏人本观测：前门东
草厂： 不兴隆的 西兴隆街
PART 3
大栅栏人本观测：前门东
没有鱼市， 也没有生活 的，鲜鱼口 从推土机开进 这里的那天 起，这个社区 就已经死亡了
PART 3
本市访客多来自中心地区
PART 3
北京坊本市来访者工作地分布（LBS数据）
访客的工作地比居住地 更加集中于城市中心区
PART 3
北京坊访客特征分析（LBS数据）
PART 3
北京坊、大栅栏、杨梅竹流量特征分析（综合数据）
(数据来源：WIFI探针、高清摄像头、红外热感计数器、磁感应线圈)
PART 3
设计周前后1000张大栅栏街拍（图像识别样本）
PART 3
观众——基于街道尺度的人本观察
┌
——基于街道尺度的人本观察
观众 ┘
行人拍摄，行人速写，
图像识别，机器学习， 观察和分析人的特征、行 为、分布、路径、情感，挖 掘图像识别的杨梅竹斜街访客年龄、性别对比
3 评估治理效果
量化、可视化、评估治理前后社区体征变化：通勤，职住，活力，人口，舆情等
4 保障社区安全
流量观测了解街道，场所承载力，做好预案；保存WiFi指纹为案件侦查留下线索；发现外 来人口，对外来人口情况进行线上摸底等
5 服务社区商业
洞察游客与消费者，提供客群画像；利用数据支持商家营销；为社区、街道招商提供数据 支持