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/时空数据库技能门槛太高时空数据分析在优化业务运营中至关紧张，尤其在数据驱动决议的当下，其价值正随大模子时代的到来进一步凸显。然而，三大挑衅仍制约其发展：技能门槛高，需融合GIS理论、SQL开发与时空数据库等多范畴知识；空间数据缺乏直观可视化工具，导致分析效果难以高效转达；现有产物资本高昂，限制了中小企业应用。
随着大模子技能的深化，怎样低沉技能壁垒、提拔可视化交互能力及优化资本布局，将成为释放时空分析潜力的关键。
本系列文章将借助DeepSeek等大模子的能力，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：用一个自界说非标空间范围筛选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，需要使用空间范围进行查询。
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比方，有一份全上海分部的POI业务数据，有一个自界说的电子围栏，需要对电子围栏内的数据进行查询筛选。
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NL2SQL：借力DeepSeek大模子，小白也能写空间查询SQL
NL2SQL与DeepSeek等大模子的联合，可以或许显着低沉时空数据分析和SQL开发的技能门槛，同时大幅提拔开发与分析服从。
[*]自然语言驱动的SQL生成
[*]无需编写SQL：NL2SQL技能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”），直接生成符适时空数据特性的SQL语句（如结适时间戳、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）。
[*]低沉数据库操纵复杂度：对于时空数据库（如PostGIS）的复杂查询，NL2SQL联合DeepSeek的推理能力（如QwQ-32B的复杂题目处理），可自动处理多表关联、时空聚合等操纵，淘汰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可联合空间数据特性（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解查询条件（如“将时间范围改为工作日”），模子实时更新SQL语句和可视化效果，无需手动修改代码。
**步调一：**将POI数据、自界说空间范围geojson数据都放到DataV Atlas上；
（自界说空间范围可以用免费工具GeoAtlas绘制）
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**步调二：**选中POI点位数据、自界说空间范围数据这2张表，打开“AI助手”，输入自然语言进行空间查询，比方“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的用户困难。
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**步调三：**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。
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本文用到的2个空间分析工具对学习者如高校门生都是免费的，可以自行获取学习使用；
自界说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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