DeepSeek智能时空数据分析（一）：筛选特定空间范围内的POI数据

时空数据分析在优化业务运营中至关重要，尤其在数据驱动决策的当下，其价值正随大模型时代的到来进一步凸显。然而，三大挑战仍制约其发展：技术门槛高，需融合GIS理论、SQL开发与时空数据库等多领域知识；空间数据缺乏直观可视化工具，导致分析结果难以高效传达；现有产品成本高昂，限制了中小企业应用。

随着大模型技术的深化，如何降低技术壁垒、提升可视化交互能力及优化成本结构，将成为释放时空分析潜力的关键。

本系列文章将借助DeepSeek等大模型的能力，通过NL2SQL等AI GIS智能体能力，帮助不熟悉SQL、GIS但是有空间数据分析需求的读者实现最常用的分析功能。

对于标准化的空间范围，如国家省市县三级行政区，可以通过adcode编码的方式进行多表关联查询范围内POI数据。

但是对于非标准化的空间范围，甚至动态变化的空间范围，传统的adcode编码字段关联查询已经不再试用，需要利用空间范围进行查询。

例如，有一份全上海分部的POI业务数据，有一个自定义的电子围栏，需要对电子围栏内的数据进行查询筛选。

NL2SQL与DeepSeek等大模型的结合，能够显著降低时空数据分析和SQL开发的技术门槛，同时大幅提升开发与分析效率。

自然语言驱动的SQL生成
- 无需编写SQL：NL2SQL技术允许用户通过自然语言描述需求（如"查询某区域近一周的气温变化趋势"），直接生成符合时空数据特征的SQL语句（如结合时间戳、地理坐标等字段）。
- 简化GIS知识依赖：时空数据分析通常需要GIS理论知识（如空间索引、坐标系转换），而DeepSeek的多模态能力（如DeepSeek-VL支持高分辨率图像和文本理解）可解析自然语言中的空间意图（如"距离市中心5公里内的门店"），自动生成包含GIS函数的SQL语句（如ST_DWithin）。
- 降低数据库操作复杂度：对于时空数据库（如PostGIS）的复杂查询，NL2SQL结合DeepSeek的推理能力（如QwQ-32B的复杂问题处理），可自动处理多表关联、时空聚合等操作，减少开发者对底层语法的依赖。
可视化辅助与交互优化
- 语义化可视化建议：通过NL2SQL解析用户需求后，DeepSeek可结合空间数据特征（如地理围栏、热力分布）生成可视化建议（如"用热力图展示人流密度"），并自动生成对应的图表代码（如Python的Matplotlib或GIS工具的API调用）。
- 动态交互式查询：用户可通过自然语言调整查询条件（如"将时间范围改为工作日"），模型实时更新SQL语句和可视化结果，无需手动修改代码。

**步骤一：**将POI数据、自定义空间范围geojson数据都放到DataV Atlas上；

（自定义空间范围可以用免费工具GeoAtlas绘制）

**步骤二：**选中POI点位数据、自定义空间范围数据这2张表，打开"AI助手"，输入自然语言进行空间查询，例如"查询两个表中，poi点位在area_zhejiang_shanghai范围中的数据"；

DeepSeek会分析用户意图，自动撰写空间查询SQL，解决不懂SQL和GIS的用户难题。

**步骤三：**选择替换SQL并执行，对应空间范围内的POI点位数据就被筛选出来了。

本文用到的2个空间分析工具对学习者如高校学生都是免费的，可以自行获取学习使用；

自定义空间范围可以用免费工具GeoAtlas绘制；