DeepSeek智能时空数据分析(一):筛选特定空间范围内的POI数据

时空数据分析很有用,但是GIS/时空数据库技术门槛太高

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。

需求场景:用一个自定义非标空间范围筛选POI数据

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:借力DeepSeek大模型,小白也能写空间查询SQL

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;

智能GIS工具DataV Atlas可以参考之前介绍文章获取;https://blog.csdn.net/guoweish/article/details/146253025?spm=1011.2124.3001.6209

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