Page 218 - 无线通信技术创新与应用

Innovation and Application of Wireless Communication Technology
无线通信技术创新与应用

与分析，可应用于诸多领域，交通是典型的应用领域之一。地理数据类型相对标
准化，来源相对单一，遵照行业的技术标准生产。在智慧交通领域，几乎所有数
据都与基础地理数据关联。基础地理数据是交通数据的空间框架，基本交通分析

也是基于地理数据的专题空间分析。
2. 时空大数据的特征
《Nature》和《Science》分别于 2008 年、2011 年出版了《BigData》《Dealing
withdata》专辑，说明了大数据时代的到来。根据国际数据公司 IDC 监测，人类

产生的数据量正在呈指数级增长，大约每 2 年翻一番。大数据已经开始造福于人
类，成为信息社会的宝贵财富。一般认为，大数据具有以下 5 大特征：
Volume（规模大）：运用大数据，人和事物的所有轨迹都可以被记录下来，
数据爆发性增长，大数据的计量单位已经越过 TB 级别发展到用 PB、EB、ZB、

YB 甚至 BB 来衡量。
Velocity（速度快、时效高）：增长速度和处理速度是大数据快速性的重要体
现，生产和传播数据的速度都非常迅速，要求处理数据的响应速度快，时效高。
Variety（类型多）：大数据来源广泛，类型多样。大数据可以分为三类，一

是结构化数据，数据间因果关系强；二是非结构化的数据，数据间没有因果关系；
三是半结构化数据，数据间的因果关系弱。有统计显示，结构化数据占据整个互
联网数据量的 75% 以上，而产生价值的大数据，往往是非结构化数据。
Veracity（真伪难辨）：大数据收集过程中产生的噪音、缺失、不一致和歧

义等会引起数据的不确定性，大数据的研究是从巨量数据中提取解释和预测现实
事件知识的过程。
Value（价值密度低）：大数据的核心特征是价值，价值密度的高低和数据
总量的大小成反比，即数据价值密度越高数据总量越小，数据价值密度越低数据

总量越大。有价值信息的提取是依托海量基础数据，如何通过机器算法迅速在海
量数据中进行数据价值提纯是当前关键问题。大数据是由包括人类活动在内的地
理世界中任何事物和任何现象运动变化产生的，有学者认为大数据本质上就是时
空大数据。时空大数据除具有一般大数据的特点外，还具有地理数据的空间性、

时间性、多维性等特点，其更大的价值在于时间、空间、对象之间的关联关系。
大数据种类繁多，具有多源异构和复杂性，经过分析处理的大数据以地理数据作
为空间框架进行管理与分析。

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