干货分享 | ArcGIS地理信息大数据项目实战

目录：

1 .什么是大数据

    ——What is big data

2 .空间大数据的传统策略

    ——当互联网遇上空间分析

3 .现实的挑战很严峻

    ——当量变成为质变的时候

4 .大数据中，我们能做什么？

    ——We are action in Big data

5 .大数据带来的思考

    ——Think in Big data

1、什么是大数据？

现今大数据的几种认识：

• 数据量大就是大数据

• 不用（传统）数据库就是大数据

• 用了Hadoop，就是大数据

我们是否可以凭借上面的条件判断呢？当然不，那么用什么条件呢？三个内容共大家解读~

数据复杂：大数据的那些V

大数据与传统数据的差异

大数据真正的核心

信息化最后到底要什么？

What is big data

2、空间大数据的传统策略

    在新版本的ArcGIS 10.5的GeoAnalytics中已经提供了现成工具，实现这部分的功能，不要开发，不要代码！点击鼠标即可：

• 数据汇总

  聚合点

  连接要素

  重新构建追踪

  汇总属性

  范围内汇总

• 位置查找

  查找相似位置

• 分析模式

  计算密度

  查找热点

  时空立方体(ArcGIS Pro)

• 邻近分析

  创建缓冲区

• 数据管理

  复制到数据存储

几个GeoAnalytics的案例

当互联网遇上空间分析

3、现实的挑战很严峻

一个很简单的需求~看下面。

    这么简单的问题，就拜托了~（截止2015年：北京共有1200条公交线路，5000余个公交站点。）

    这个问题也是一样的，拜托了。

    那么如何解决上面的问题呢？我们现行主流解决方案有三个~

1、矩阵运算

• 优点：数值分析中的标准形式，有严谨的数学模型支持。

• 缺点：编程模型比较缺乏

2、分布式运算

• 优点：当前发展的主流趋势

• 缺点：被赋予的期望值太高

3、多线程

• 优点：编程模型成熟

• 缺点：编程难度较高，限制较大

如何解决前面的“简单”问题？看这里~

   点是空间数据的主要表现形式，常用数据中点数据的占比要远远高于面和线数据，类似这样~

LBS的特点：

• 空间数据

• 时间数据

• 唯一ID

• 附加的其他信息（可选）

LBS的表现形式

当量变成为质变的时候

4、大数据中，我们能做什么？

企业内部如何快速开展大数据战略？

    一个组织的数据科学部门的主要职责，就是类似统计局这样的部门。

地理分析的意义在哪里？看图就好。

We are action in Big data

5、大数据带来的思考

   大数据分析中还存在着许多的陷阱，比如：一组来自百度大数据的对比图。

再比如：

Think in Big data

资料来源：Esri中国

本期编辑：李咪 许雪爽 徐晨

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