超越地图可视化：GIS的魔力和实际应用

很多人都觉得GIS就是个地图可视化的玩意儿，没什么复杂的，也没有解决什么了不起的问题。作为职业生涯一直在”GISing”(做GIS相关工作)的从业者，我对这个定义——GIS≈地图可视化——深深地不以为然。地图可视化只是GIS的一个基础功能点，一个外显的用途之一。用子集去定义『母集』（正规点的说法叫超集，superset）就容易把被定义的事物说小了。

你看人家马斯克，总是以宏大的视角来定义事物，用大集合来放大其意义：特斯拉不是电动汽车，而是智能机器人——四个轮子、电力驱动的机器人；星链不是卫星，而是无时无刻连接全人类的信息网络——承载人类知识的基础设施；SpaceX不是火箭，而是太空翱翔的希望——让人类迈向太阳系、银河系星辰大海的动力。

这多鼓舞人心啊！那用什么来为GIS做个大定义呢？

想象一下，如果你有一台能揭示世界隐秘连接和模式的超级机器，能告诉你哪里最适合开一家咖啡店，保准赚钱，哪里的交通最需要改进，能改善城市的出行状况，甚至预测哪个区域未来可能会发生自然灾害——这就是GIS的魔力。GIS不只是一个软件，它像是一副能看透地理世界的『X光眼镜』。无论是帮助城市规划师优化公交路线，还是让环保科学家监测森林退化，或是协助警方分析犯罪热点，GIS都能派上用场。

我们可以把GIS想象成全能的地理侦探。它不仅仅整合和分析数据，更能发掘数据之间不为人知的联系，帮助各行各业的决策者找到最佳方案。这就是GIS——一个不仅能让我们看到数据，还能让我们洞察世界运行规律的地理智能引擎。

也许这个AI技术超速发展的时代能赋予GIS更有意义的定义吧，智能化激发出GIS更深层次的意义。回到当下，即便是最最朴素的决策需求，也能体现出GIS超越地图可视化的可爱魅力。

比如你是个市场分析师，要用星巴克咖啡的门店在购物中心的数量和分布解释你的某个观点。你要怎么实现呢？用Excel？Tableau？在百度地图上数一数？

你可以参考我的如下步骤（以上海为例）：

1、用GIS软件（比如开源的QGIS）加载全上海的购物中心图层（面状）：

2、下载星巴克的门店（极海品牌监测网站）

3、将门店数据加载到QGIS中，并按照城市过滤（过滤条件："城市" = '上海市’）

两个图层叠加在一起：

3、分别按照如下顺序点开，实现最基本的GIS统计（中文版的菜单也一样）：

1矢量→2分析工具→3计算多边形中的点数量→4选择多边形图层→5选择点图层→6保存成一个Excel文件→7运行

4、在Excel中打开输出的文件，进行后续的筛选、排序、做图表等：

5、当然还可以继续在地图上用从浅到深的颜色表达数量的从少到多，在地图上看这些购物中心：

操作下来是不是很简单？但如果没有GIS软件，你手上还有什么趁手的工具可以做类似的事情？请告诉大家你的经验，发布在评论区。

GIS的专业特性不仅仅体现在空间关系上的判断，还在对空间数据类型的处理效率上。上面的统计只是1192个星巴克门店对1083个购物中心，计算量还很小。如果用高德地图2023年的POI与这些购物中心做统计呢？

下面这张图上，122万多的POI（点位）几乎让上海看起来密不透风。

做上述相同的操作，看看哪家购物中心涵盖高德POI数量最多？1秒完成（需要进行数据优化处理，不能把POI数据用GeoJSON或者CSV格式存储）。没有GIS的帮助，完成这样的任务会如此轻松吗？想象一下，如果这个计算任务是全国范围的所有POI和所有购物中心呢？如果放在全球范围呢？

在结束本文之前，我们需要回顾一下GIS的特性，最主要的一点，就是找到空间关系的答案。GIS不仅仅是一个用于地图可视化的工具，而是一个能够帮助我们看透地理世界真相的『X光眼镜』。通过上述示例，我们可以看到GIS在市场分析中的应用，帮助我们快速准确地获得关键信息，支持决策。当数据量增加时，GIS的优势更加明显，它能够高效处理巨大的空间数据，并提供准确的结果。

GIS是一个还在不断发展和进步的领域，随着AI技术的超速发展，GIS的定义和应用也将得到进一步扩展和提升。我们有理由相信，未来的GIS将会更加智能、更加强大，成为各行各业不可或缺的地理智能引擎。

因此，我们不应该将GIS简单地看作是一个地图可视化工具，而应该认识到它的魔力，它能够揭示世界隐秘的连接和模式，帮助我们洞察世界的运行规律，并支持各种行业的决策。

我们希望更多的人能够了解GIS，并将其应用到实际工作中，让GIS的魔力为更多的人所知，为更多的行业所用。如果您有任何关于GIS的问题或经验，请在评论区分享，让我们一起探索GIS的魅力。

当你下次面对一个需要解释地理位置关系的问题时，请记住，GIS是你最好的工具之一。让我们一起继续“GISing”！