大數據時代——如何成為一名優秀的空間數據分析師

02-07

實際上，自己經常因為是一名地理研究工作者和空間數據科學的分析師而感到自豪。在地理學的道路上，我並沒有偏執於一個很小的方向一直走下去。如果說有，於專業而言，那就是本科階段，對編程近乎痴迷的學習和追求，這也導致大學四年收穫的主要是編程技能，當然也包括GIS的二次開發及基礎的應用技能。到了研究生階段，由於一些項目機遇和持續對GIS的熱愛，做了很多大大小小的GIS二次開發項目，並深刻意識到自身理論知識的匱乏。於是，將學校圖書館中的專業書籍都翻了個遍，當在圖書館無書可尋的時候，也開始看一些純地理學方面的書，並將自己的角色從一個GISer逐步轉變為Geoer。儘管如此，此刻並沒有意識到地理學對在GIS中的地位及其重要性。直到之後接觸了大量的城市規劃師及人文地理相關的大學教師，曾經一個對文科不屑的理科生，開始走入空間人文社會科學的迷幻世界。

於是，我的研究、分析不再只是冰冷的物理空間結構，設施分布規律。逐步地，我不再是一個純的唯物主義者，也讓我意識到，同時是唯物主義者和唯心主義者並不衝突。自從掉入了人文與社會科學的世界，尤其是進入博士學習階段，導師的思想啟蒙和對人文社會科學的興趣，一口氣讀完了地理學相關叢書幾十本。如果說本科階段學好了一門專業的主要技術，研究生階段學好了技術的主要理論，那麼，現階段已經跨入到深入的理論探索並為之迷戀的大門。

然而，我還是一個GISer, 一個Coder, 儘管我經常會從馬克思結構主義，行為主義，人文主義及後現代主義的視角去思考問題。幸運的是，在這個「空間覺醒」的時代，學術界尤其是地理界總是出現各種各樣的轉向。如社會學的」空間轉向「，人文地理的「文化轉向」及人文地理的」社會化「趨勢，無不暗示著學科的大融合、跨界的研究和分析及GIS在定量研究空間問題上的重要性。更為重要的是，大數據的興起，物聯網的日趨成熟，網路數據採集、基於編程的數據分析，使城市規劃師都需要學習編程。在這樣的背景下，我「成長」並繼續「成長」著。

這個過程中，我看到了大數據浪潮下城市規劃學者和規劃師們活躍的思想及本行業略顯保守的思維；同時有體會到面對高新技術規劃師們的無奈及我們的天然優勢。實際上，若從大數據的角度講，大數據不僅僅是5V，不僅僅是數據量大，要求處理速度快，對於個人、小團體、或者企業，技術參差不齊，資金千差萬別，需求五花八門，面對大數據我們本不該不知所措，理應冷靜應對，重要的是要意識到，除了大數據的顯在特性，大數據更是一種數據採集、處理、分析和可視化思維。只要具有深厚的本專業知識背景，投以最大的熱情稍加學習，便可以結合自己的專業做出好的成績。但必須注意的是，無論時代如何發展，技術如何進步，學科如何變化，只要守住本專業的核心內容這棵大樹的主幹，就可以在它上面枝繁葉茂，開花結果。結合自己的認識，也思考了一些有必要掌握內容的主要方面。

如果把自己定位成一個空間數據分析師，無論是搞應用還是研究，一個出色的空間數據分析師，必定是從數據採集、數據處理、複雜問題建模、分析和可視化的理論、方法和技術等方面都表現出色。以前分享的知識零零散散，在大家的呼籲和期待中，我最後決定首先做八堂課，這八堂課就是從以上這幾個方面作為切入點，從0到1，讓你從思維意識和全局觀念上有一個質的提升！我將此課程稱之為：

空間數據科學精品免費課程：深入淺出——面向專業化高級空間數據分析師的八堂課。

無論你是城鄉、交通、旅遊領域的規劃師，還是人文地理及相關的科研人員，或是GIS專業的學生，都可以交流學習。

由於內容較多，簡單介紹一下前幾講：

第一講主要強調時空數據的處理思維和處理技巧。部分課件：