可視化分析是什么？

可視化分析的意思是能看到具體數據、具體數量或者具體參數的分析過程！

空間結構思維包括有哪些？

空間結構思維是跳出點、線、面的限制，能從上下左右，四面八方去思考問題的思維，也就是要“立起來思考”。是所有人在任何背景下都或多或少具備的一種能力。空間思維由三大要素組成：空間概念、呈現工具以及推理過程。

空間思維能力涉及到對空間意義的理解，利用空間的各種性質形成問題，尋找答案，并呈現解決方案。

通過使空間結構內部的各種關系可視化，觀察、記錄、分析物體之間的靜動態關系。同時空間思維也是立體思維的同義詞，就表示立體思維。

gis查詢過程分為幾個階段？

GIS的查詢過程分為數據輸入、數據編輯、數據存儲與管理、空間查詢與空間分析、可視化表達與輸出五個階段。

數據輸入，數據輸入主要是指將地圖數據、、物化數據、統計數據和文字報告等輸入、轉換成計算機可處理的數字形式的過程。

數據編輯，數據編輯主要是指圖像和屬性編輯。

數據存儲與管理，數據存儲與管理是一個數據集成的過程，也是建立GIS數據庫的關鍵步驟，主要提供空間與非空間數據的存儲、查詢檢索、修改和更新。

空間查詢與空間分析，空間查詢與空間分析是GIS的核心功能，主要包括空間檢索、空間拓撲疊加分析、空間模型分析、可視化表達與輸出。

數據分析一般包括哪些內容？

數據分析這算是一個比較大的一個框架，單從字面意思來講就是從數據中提取有用的規律或背后的邏輯。

工作中數據分析的職能主要分為以下6個步驟：

數據收集

數據清洗

數據儲存

指標計算

數據統計分析與建模

數據可視化

第一步數據收集：在前期我們數據尚未形成特定的體系的時候亦或者是我們的業務正在進行的時候，需要我們通過各種各樣的途徑去獲取數據。數據收集的方法多種多樣，其中可以用程序自動收集（數據埋點、網絡爬蟲、ERP或CRM系統自動生成等）、手工統計（Excel統計）、第三方網站提取（通過公開數據網站下載，API等）等諸多方法，方法的選擇跟隨業務形態進行。

第二步數據清洗：收集來的數據是臟數據，需要通過數據清洗，也就是取其精華去其糟粕，這樣的數據才是我們能夠正常使用的數據。這一步的操作主要使用的是正則表達式進行數據清洗，收集來的數據各種格式都有，需要轉碼成特定的格式以及編碼。

第三步數據存儲：由于現在的公司數據越來越大，互聯網時代已經從IT轉變為DT的時代，現在每個公司的業務數據都是呈現幾何倍數的增長，那么在存儲數據的時候肯定不可能還用以前那種用紙筆記錄的時代。現在對于小數據量的公司一般也是用Excel文件進行數據存儲，許多公司以及采用數據庫產品進行數據存儲，市面也有很多性能很好的數據庫產品，例如Oracle、MySQL、SqlServer，現在對大數據還專門有對應的hive數據倉庫產品。這些產品都很好用，并且部分還是開源產品。就我們公司而言，之前使用的Oracle和MySQL以及SqlServer數據庫，目前因為業務線條的調整，已經將數據從單一的數據庫轉向hive數據倉庫存儲，更方便了技術、業務、分析師等角色對數據的應用提取。

第四步指標計算：在進行指標計算之前，需要數據分析師建立當前部門的KPI指標，對應著業務部門針對不同的業務場景反饋出業務好壞的數據與規則。這一步繁雜而持續，并且可能這項工作會貫穿整個數據分析生涯。什么是指標？指標就是衡量目標的方法，比如商品管理常用的庫存周轉率、毛利率等，運營常看的路徑轉換，maketing常看的ROI等等，對應的指標反映出不同的業務場景的好壞，隨著業務的變換，企業階段的變換，指標也會一直在跟隨著變換。

第五步數據統計分析與建模：這個環節是整個數據分析流程中最有意思的一個環節，沒有之一。相比于之前的環節，在此環節你將會面臨各種各樣的挑戰。什么假設檢驗，什么線性回歸、什么特征工程、什么貝葉斯等都會遇到，在這里你將會看到各種數據背后的邏輯以及數據所產生的價值。并且在數據分析的過程中可能會遇到第二步的數據清洗過程，處理缺失值、處理異常值等。

第六步數據可視化：也就是數據展現，需要將第五步統計分析及建模的結果使用圖的形式體現出來，俗話說字不如表，表不如圖。市面上使用的比較多的數據可視化產品主要是Tableau、PowerBI、finebi、PPT等幾種。其中前三種主要是呈現交互式表格，也就是存儲于線上的報表，而PPT主要是以報告的形式呈現。

現在的數據分析可按照職能簡單劃分為幾個方向：

商業數據分析師

數據挖掘工程師

大數據開發工程師

以上幾種是當前的招聘時長相對比較常見的幾種崗位，各崗位之前各有不同。商業數據分析師主要是以業務為導向，將數據應用到企業的決策中，主要的工具是Python、R、Excel、SPSS、tableau、PowerBI等；數據挖掘工程師比較側重技術方向，主要反欺詐、垃圾郵件識別等數據應用，主要的工具是Python、Java、C、C等；大數據開發工程師主要負責搭建數據平臺，利用hadoop、hive、spark、Python、Java、C、C等工具開發適合公司數據流的數據平臺。數據分析是一個目前為止比較新興的崗位，因此大多數人都是在不斷的學習改進。

以上為我的一些拙見，有什么不足的地方歡迎補充交流。