1. 时空分析与大数据挖掘
有可能你去过疫情比较严重的地方，或者是和患者有时空交叉。为了防控疫情，移动网络和国家防疫居，经过大数据的分析，排查后会下发短信提醒有过交叉的人员做好核酸检查，以防万一。
时空伴随者是指与感染者使用号码在同一时空网格（800M＊800M）共同停留超过10分钟，而且近14天任一方号码在该区域累计停留时长超过30小时以上，筛选出来的号码判定为时空伴随号码。
2. 时空大数据特点
1、7G是第七代通信技术，指的是6G+可实现空间漫游的卫星网络。
2、“7G”就是把物联网技术、最新的AI技术、最新的大数据技术以及最新的区块链技术融合，共同解决智慧城市中的痛点和难点问题。
3、专业点说，7G网络采用SDN融合网络管理、AI-IT自动运维、人工智能时空大数据聚合三大核心技术，连接规模庞大的7G基础设施智慧点，集大规模城市感知设备、多模式通信网络和多场景数据服务为一体，使其具有高效计算、通信、控制、协同和自治性能，连接人、物和服务。
3. 探索性时空数据分析
物候学的基本研究方法是平行观测法，即同时观测生物物候现象和气象因子的变化，以研究其互相关系。
主要是定点观测生物物候现象的周年变化；按照统一的观测方法组织物候观测网，对物候现象同时进行观测；在短期内（3～5天）使用汽车等交通工具进行小地区的物候观测；通过地球资源卫星照片来分析农作物和植被的物候变化；通过试验来研究物候期受气候等因子影响时的生理机制。
各种生物物候现象的出现日期，虽然每年随气候条件的变化而变化，但在同一气候区内，如果不受局部小气候的影响，其先后顺序每年保持不变。
在不同的气候区域内，由于生物品种和气候条件的组合发生变化，物候现象的顺序就会改变。物候现象的顺序性是编制自然历和预报农时的基础。 由于气候分布的地带性和非地带性，物候现象随纬度、经度和高度的变化具有推移性的特点。
如1918年霍普金斯提出的生物气候定律：在其他因素相同的条件下，北美温带地区，每向北移纬度1°向东移经度5°，或上升约122米，植物的阶段发育在春天和初夏将各延期4天；在晚夏和秋天则各提前4天等等。 物候学研究已成为生态系统的分析和管理的一个方面。
在物候区划、农作物的合理配置、山区垂直分布带土地的合理利用、防止环境污染和三废利用等方面，正进行着大量的物候学研究工作。
除对物候现象作宏观研究外，已经开始对植物器官内部形态的变化进行观察研究。
在研究气象条件对生物物候影响方面，已开始利用人工气候室进行实验研究，及建立气象条件和生物物候变化的数学模式等研究。
4. 时空分析与大数据挖掘就业前景
GIS空间大数据的特点如下：
①立即巨大。
数据规模大，超过以往研究的数据规模，甚至超过当前研究人员所能掌控的数据规模。
②速度快。
大数据产生速度快，基于大量的只能终端设备及互联网，每分每秒都在产生并传播海量的数据信息。
③类别多样。
大数据来源于类型多元化，包括结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式，如网络日志、视频、图片、位置信息等。
④真伪难辨。
大数据存在较大的不确定性，如数据的噪声、缺失、不一致性、歧义等，且这种不确定性无时不在。
⑤价值巨大。
大数据使得人们以前所未有的维度测量和理解世界，蕴含了巨大的价值，大数据的终极目标在于从数据中挖掘价值。
5. 时空大数据研究所
23所利用风廓线雷达、连续波雷达、激光雷达等多种雷达，构建了我国第一个高精度、高时空分辨、高数据获取的机场风场探测装置，以不同范围、不同高度、不同气象要素的探测形成综合的探测数据，助力结果研判。试验样机在天津机场安装后，10多次成功预警发生在跑道上的风切变，为提高民航机场航运安全的保障能力提供帮助。2019年，第一套机场风切变预警系统服务内蒙古满洲里机场，一年多运行系统表现良好。
低云、雾等造成的低能见度天气，是影响飞行安全的又一个重要因素。早在2015年，23所就与民航空管部门合作，在大连周水子国际机场，构建了以毫米波云雾雷达、边界层风廓线雷达、微波辐射计等气象装备为主的云雾综合观测预警系统。该系统对于机场本场形成的辐射雾，以及雾的平流，有良好的观测与预警预报效果。2019年，该系统通过了民航东北空管局试验鉴定。云雾综合观测预警系统在气象、港口、交通等领域也有诸多应用。
暴雨、龙卷、冰雹等强对流天气的监测与预报，是航空气象保障的重要方面。23所研制的X波段双偏振全固态天气雷达，具有时空分辨率高、数据产品丰富、可靠性高等特点，可实时探测获取中小尺度的强对流天气过程的宏微观参数。通过在榆林榆阳机场一年多的运行，23所研制的X波段双偏振全固态天气雷达顺利通过民航局空管办组织的验证评估，为中国民航气象保障又添一大利器。
6. 时空大数据是什么
和华为合资的软件外包公司，西安高新区创建世界一流科技园区优先发展的主导产业之一。
7. 时空分析与大数据挖掘属于哪个学院
一、Quick BI
1、产品概述
Quick BI是一个基于云计算致力于大数据高效分析与展现的轻量级自助BI工具服务平台。通过对数据源的连接和数据集的创建，对数据进行即时的分析与查询；通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。
2、产品功能
极速建模：只需简单3步点击即可完成数据集的创建。
数据分析：提供专业的电子表格功能，可在线完成多数据联合分析并形成报表，支持超300个常规的数据分析函数。
丰富的可视化图表：支持柱状图、折线图、条形图、面积图、饼图、气泡地图、色彩地图、仪表盘、雷达图、散点图、漏斗图、指标看板、矩阵树图、Lbs地图、极坐标图、词云图、旋风漏斗图、树图、来源去向图、交叉表、等图等30余种图表。
多用户协作：所有对象在线化，企业用户之间以群空间的方式进行业务组织，实现成员共同操作，完成业务数据的联合分析。
多维数据分析：基于 WEB 页面的工作环境，拖拽式、类似于Excel 的操作方式，一键导入、实时分析，可以灵活切换数据分析的视角，无需重新建模。
灵活的报表集成：将 Quick BI 制作的报表嵌入到自有系统，并实现免登。
3、产品优势
丰富的数据源接入：支持云数据库、关系型数据库、Hadoop、MPP等数据源接入。
高性能即席查询：内置高速查询引擎，亿级数据可实现秒级计算与查询。
便捷的数据分析：类Excel操作的电子表格，并且支持300多类似Excel的函数；零SQL拖拽式的仪表板，支持多组件查询联动和下钻联动等数据联动分析机制。
安全的多端访问：产品采用ACL权限体制，数据以访问对象为控制单元，实现权限审批及授权，提供用户级、行级、水印等数据安全管控机制。
4、应用场景
数据分析与决策。解决取数难，报表产出效率低，维护难，图表效果设计不佳，人力成本高等问题。搭配使用RDS + Quick BI。
报表与自有系统集成。上手简单，快捷，极大提高看数据的效率，统一系统入口。搭配使用RDS + Quick BI。
交易数据权限管控。能够实现数据权限行级管控，适应多变的业务需求，跨源数据集成及计算性能保障。搭配使用Log + RDS + Quick BI + MaxCompute。
二、关系网络分析
1、产品概述
关系网络分析是基于大数据时空关系网络的可视化分析产品，产品围绕“大数据多源融合 、计算应用 、可视分析 、业务智能 ”设计实现，结合关系网络、时空数据，揭示对象间的关联和对象时空相关的模式及规律。产品提供关联网络（分析）、 时空网络（地图）、搜索网络、动态建模等功能 , 以可视分析的方式有效融合机器的计算能力和人的认知能力，获得对于海量数据的洞察力，帮助用户更为直观、高效地获取信息和知识。
关系网络分析产品采用组件化、服务化设计理念，分为存储计算层、数据服务层、业务应用层、分析展现层多层次体系架构。数据存储计算建立在阿里云自主研发的大数据平台上，支持 PB/EB 级别的数据规模，具有强大的数据整合、处理、分析、计算能力。
2、产品功能
关联网络
从网络视角辅助分析，帮助用户探索未知，洞察信息。提供关联反查、团伙分析等功能。
搜索网络
提供信息检索功能，帮助用户快速定位信息，完善“关联网络”、“时空网络”信息入口。
时空网络
从时空维度拓展分析，结合地理信息，深化信息在时空维度的轨迹变迁、关联规律。
动态建模
用OLP 模型动态建模，以实体(Object)、关系(Link)、属性(Property)实现异构数据整合。
3、产品优势
海量数据实时挖掘
支持在百亿节点、千亿边、万亿记录的PB量级数据，按照用户的业务指令进行关系挖掘和时空计算, 并且实时交互响应。
模型认知万物相连
基于 OLP 模型认知万物相连，以实体(Object)和关联(Link)对现实世界建模，通过属性(Property) 实现异构数据的整合。
可视分析高效体验
全面分析潜在用户体验要素和业务痛点，沉淀出数据、交互、结果的分阶可视化体验和协同共享，使得有证可查，有据可说。
三、日志服务 SLS
1、产品概述
日志服务（Log Service，简称 LOG）是针对日志类数据的一站式服务。能快捷完成日志数据采集、消费、投递以及查询分析等功能，提升运维、运营效率，建立 DT 时代海量日志处理能力。
2、产品功能
实时采集与消费（LogHub）
通过ECS、容器、移动端，开源软件，JS等接入实时日志数据（例如Metric、Event、BinLog、TextLog、Click等）。
提供实时消费接口，与实时计算及服务对接。
用途：数据清洗（ETL），流计算（Stream Compute），监控与报警，机器学习与迭代计算。
查询与实时分析（Search/Analytics）
实时索引、查询分析数据。
查询：关键词、模糊、上下文、范围。
统计：SQL聚合等丰富查询手段。
可视化：Dashboard + 报表功能。
对接：Grafana，JDBC/SQL92。
用途：DevOps/线上运维，日志实时数据分析，安全诊断与分析，运营与客服系统
投递数仓（LogShipper）
稳定可靠的日志投递。将日志中枢数据投递至存储类服务进行存储。
支持压缩、自定义Partition、以及行列等各种存储方式。
用途：数据仓库 + 数据分析、审计、推荐系统与用户画像。
8. 时空大数据与云计算
答：不值得买。大部分云算力不靠谱
云算力的坑很多，尤其是卖 Filecoin 这种主网还没上线的云算力期货产品。
现在卖 FIL 云算力的服务商，有很大一部分并没有真实的矿机和算力，而是在画大饼忽悠。当然，还有一部分之前卖矿机、云算力的服务商，Filecoin 项目的主网还没正式上线，就先跑路为敬了，这让很多人欲哭无泪。