企鹅体育-ZoomAction及其衍生战术的实战应用(大疆action5pro)

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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