空间数据的爆炸式增长，逼得不得不考虑怎么从里头挖出点有用的东西。像做前端你得看 UI 逻辑一样，搞空间数据的就得看数据背后的模式和关系。空间数据挖掘这玩意儿，挺像在地图上玩“找规律”的游戏，位置、距离、方向啥的，全是你要琢磨的点。

空间关联规则是它的拿手好戏。比如一个区域有多便利店，那附近的住宅区也多——这就是一条规则。可以设定最小支持度和最小可信度来筛选，效率还挺高，用的算法像 Agrawal 那种，属于数据挖掘圈的老前辈技术了。

另外还有空间特征规则，说白了就是总结一下某片区域的数据特征。比如平均收入、房价密度、绿地率，用数据立方这种方式，效率会高不少，结果还能直接可视化。

不过也不是没有坑。数据质量差、变化太快、隐私问题多……这些都得小心。尤其现在数据源一多，光一个地图不够看了，还得拉上社交媒体、卫星图啥的一起用。

想要玩得更高级？可以研究下深度学习在空间数据挖掘里的玩法，比如图神经网络空间关系。或者整点实时流，像 IoT 设备每秒刷新的位置数据，那才叫硬核。

如果你是 GIS 方向的，或者做城市规划、位置推荐这类应用，空间数据挖掘这个方向真挺值得深入研究一下。下面这几个资源我觉得还不错：

如果你刚接触，可以从这些资料开始慢慢啃，理解了规则怎么挖，再上手写个 demo 就不远了。