這兩類資料，從分析上來說，第一類資料更接近於傳統的空間分析思想，最多就是時空分析，把時間序列加入到空間分析模型中。而第二類的資料分析更偏向於傳統的資料分析和資料探勘，有報表，有警報，但是如果不把空間的位置加入，無疑會漏掉很多的資訊。
lbs的資料，是gis資料裡面最符合大資料思想分支了，屬於傳統gis與網際網路思維的最佳合璧。無亂是老一代的三v，還是四v或者五v，到現在的11v，lbs都能夠靠上邊。
就拿gps資料來說，就看北京一地公交車來說，北京有2萬多輛公交車，如果每輛車都按時回傳gps位置資訊，那麼一天就是十幾個gb。這還不算各種計程車，各種公務車（當然，公務車是不可能把資料留下來的，這都是*******），還有數量龐大的私家車。
另外各種交通、安保的攝像頭、交通地感線圈感測器，各種智慧型電表……乙個現代化的城市每天產生的lbs資料龐大到無法想象，而限於it技術的發展，我們能夠分析，甚至能夠保留的微不足道，如果要算上使用關係型資料庫來進行保留的，那基本上就是小數點後面的若干個零了。
各種**部門一直都在鼓吹「數字城市」、「智慧型城市」，那麼這些資料就是組成我們的數字城市最基礎的磚瓦，沒有這些「原材料」，我們的城市也無從談起了。
待續未完.
駕馭大資料
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