具体描述
环境与社会科学的数据多存在于地理空间之中，空间数据分析方法是分析挖掘地理空间数据信息和知识的有效手段。本书包括了空间探索性分析、空间统计学、机器学习和时空分析，以及空间分析软件包和案例数据等内容。本书介绍的各种方法和模型均附有真实案例和数据，以及软件和数据下载地址和操作步骤，读者可以按照书中描述重复这一过程，然后输入自己的数据迅速得到自己的计算结果。阅读本书只需要概率统计的基本知识即可。
作者简介
目录信息
第二版前言
第一版前言
引论 1
0.1 举例 1
0.2 空间数据分析理论体系 5
0.3 模型选择与效果评估 6
0.4 本书结构 7
第一篇 空间探索性分析
第1章 GIS 简介 10
1.1 案例 10
1.2 GIS 原理 13
1.3 ArcGIS 软件使用步骤 16
第2章 地图分析 21
2.1 意念地图 21
2.2 图形分析 22
2.3 图谱分析 25
第二篇 空间统计学
第3章 空间总体特性 30
3.1 空间自相关性 31
3.2 空间分层异质性 38
3.3 可变面元问题 42
3.4 小结 43
第4章 空间抽样 45
4.1 空间简单随机抽样 48
4.2 空间系统抽样 49
4.3 空间分层抽样 50
4.4 空间三明治抽样 53
4.5 “三位一体”空间抽样理论 56
第5章 空间插值 61
5.1 核密度估计 61
5.2 趋势面 64
5.3 反距离加权法 66
5.4 Kriging 方法 69
5.5 CoKriging 方法 71
5.6 三明治插值 75
5.7 “3G”方法 77
第6章 空间格局 82
6.1 空间点格局 82
6.2 空间热点 90
6.3 空间分异 96
第7章 空间回归 97
7.1 通用模型 97
7.2 空间滞后模型 97
7.3 空间误差模型 100
7.4 地理加权回归(GWR) 101
第8章 地理探测器 107
8.1 原理 107
8.2 软件 110
8.3 案例 111
8.4 讨论和结论 117
第三篇 机器学习
第9章 决策树与随机森林 122
9.1 原理 122
9.2 案例 123
9.3 数学模型 129
第10章 贝叶斯网络推理 131
10.1 原理 131
10.2 案例 132
10.3 数学模型 139
第11章 深度学习 141
11.1 原理 141
11.2 案例 142
第12章 粗糙集 147
12.1 原理 147
12.2 案例 148
12.3 数学模型 154
第13章 支持向量机 156
13.1 原理 156
13.2 案例 156
13.3 数学模型 160
第14章 粒子群算法 161
14.1 原理 161
14.2 案例 161
14.3 数学模型 166
第15章 期望最大化算法 168
15.1 原理 168
15.2 案例 168
15.3 数学模型 177
第四篇 时 空 分 析
第16章 EOF 和小波分析 180
16.1 原理 180
16.2 案例 181
16.3 数学模型 191
第17章 贝叶斯最大熵 194
17.1 原理 194
17.2 案例 194
17.3 数学模型 200
第18章 贝叶斯层次模型 202
18.1 原理 202
18.2 案例 203
18.3 数学模型 209
第19章 地理演化树模型 211
19.1 原理 211
19.2 案例 212
19.3 讨论 219
第20章 Genbank 序列时空进化分析 221
20.1 序列收集与比对 221
20.2 进化分析 225
20.3 时空进化过程可视化 235
概念 238
参考文献 241
附录
附录A 空间统计学软件包 252
A1 GeoDa：空间统计分析软件 252
A2 CrimeStat：空间聚类软件 253
A3 WinBUGS 和GeoBUGS：贝叶斯层次建模软件 254
A4 SatScan：空间扫描软件 257
A5 Geodetector：地理探测器软件 258
A6 SSSI：空间抽样与统计推断软件 259
附录B 机器学习软件包 262
B1 Bayesian Belief Network：贝叶斯网络推理软件 262
B2 Rosetta：粗糙集计算软件 263
B3 SPSS：数据统计软件 264
B4 Weka：数据挖掘软件 265
B5 PSO/ACO2：粒子群算法软件 265
B6 MATLAB：科学计算软件 266
B7 MiniTab：智能统计分析软件 267
B8 BMEGUI：贝叶斯最大熵软件 267
B9 地理演化树模型 267
B10 BEAST：科学计算软件 268
B11 R：数据分析和图形显示的程序设计环境 269
附录C 数据集(Excel 和GIS 格式) 270
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读后感
评分
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用户评价
从学习体验的角度来看，《空间数据分析教程》的设计非常人性化。我一直认为，学习一门新的技术，最怕的就是枯燥和晦涩。然而，这本书成功地避免了这一点。作者巧妙地将理论知识与实际应用场景相结合，使得学习过程充满了趣味性。每一个章节都像是在解决一个真实世界的谜题，而我则是通过学习和运用空间数据分析的工具，一步步地揭开谜底。教程中对一些复杂概念的解释，也运用了大量的比喻和类比，让我能够更轻松地理解。比如，在讲解空间插值时，作者将它比作“填补地图上的空白”，这种生动的比喻一下子就抓住了核心。此外，教程的结构也非常清晰，每一章都围绕一个主题展开，并且有明确的章节目标和总结。这使得我在学习过程中能够清晰地知道自己学到了什么，还有哪些需要掌握。我感觉这本书更像是一次精心设计的探索之旅，而不是一场填鸭式的学习。它鼓励我去思考，去实践，去发现空间数据分析的无限可能。
评分《空间数据分析教程》在技术层面的指导性非常强，这对于我这样希望将理论知识转化为实践操作的人来说，是极其宝贵的。教程中对各类空间分析工具和技术的讲解，都非常具体和实用。例如，在介绍空间统计分析时，作者不仅讲解了 Moran's I 和 Geary's C 等全局空间自相关指标的计算方法，还详细指导了如何利用局部空间自相关（如Getis-Ord Gi*统计量）来识别空间热点和冷点区域。书中对ArcGIS和QGIS等主流GIS软件的操作步骤进行了细致的展示，配合大量的截图，让我能够轻松地跟着教程一步步完成实际操作。更令人惊喜的是，教程中还穿插了Python和R语言在空间数据分析中的应用，例如使用`geopandas`和`pysal`库进行数据处理和统计分析。这些代码示例不仅提供了直接可用的解决方案，还帮助我理解了这些编程语言在空间数据分析中的强大能力。作者对于不同算法的比较和选择建议，也让我能够根据具体问题选择最合适的分析方法，避免了“一刀切”的窘境。总而言之，这本书为我提供了一个坚实的技术基础，让我有信心能够独立地进行各种空间数据分析任务。
评分这本《空间数据分析教程》无疑为我打开了通往理解地理世界的新大门。在我开始阅读之前，我对“空间数据”的认知仅限于地图上的点线面，以及一些模糊的统计图表。然而，这本书以一种极其系统且深入浅出的方式，将我从一个旁观者变成了分析者。教程的开篇就为我构建了一个扎实的理论基础，从空间数据的基本概念、分类，到它们在现实世界中的具体体现，比如人口密度分布、交通网络优化、环境污染监测等，都进行了详尽的阐述。我尤其欣赏作者在介绍不同类型的空间数据时，不仅仅停留在理论层面，而是穿插了大量的实际案例，这些案例贴近生活，让我能够迅速理解理论知识的应用场景。例如，在讲解矢量数据时，作者就通过分析城市规划中的地块划分和道路网络，生动地展示了矢量数据在精确描绘地理要素边界和关系上的优势。又如，在讨论栅格数据时，作者结合了遥感影像的应用，解释了如何通过栅格数据来分析地表覆盖变化、植被覆盖度等宏观地理现象。教程的结构设计也十分合理，从基础概念到高级方法，层层递进，即使是初学者也能在清晰的逻辑脉络中逐步掌握。作者对于数学模型和算法的解释，也力求通俗易懂，避免了过多的抽象公式堆砌，而是通过图示和实际操作步骤来引导读者理解。我感觉自己不仅仅是在学习知识，更是在学习一种全新的思维方式，一种能够从空间维度审视和解决问题的能力。这本书真的让我明白了，数据不仅仅是冰冷的数字，当它们被赋予了地理位置的信息，它们就拥有了讲述故事、揭示规律的强大力量。
评分《空间数据分析教程》对我而言，不仅仅是一本教材，更是一次思维的启蒙。在我阅读之前，我总觉得空间数据分析是一个非常专业且高深的领域，离我的实际工作和生活比较遥远。然而，这本书用一个个生动的案例，将空间数据分析的魅力展现得淋漓尽致。作者通过对城市交通拥堵的分析，让我看到了如何利用空间数据来优化交通流量，缓解城市病；通过对自然灾害风险的评估，让我了解了如何运用空间技术来预警和应对灾害；甚至通过对消费者行为的分析，让我明白了如何利用空间数据来制定更精准的市场营销策略。这些案例的广泛性和贴近性，极大地激发了我对空间数据分析的兴趣。教程中对不同分析方法的介绍，也并非是孤立的，而是强调了它们之间的相互联系和集成应用。比如，在介绍空间自相关分析时，作者就联系了点模式分析和空间回归模型，说明了它们在揭示空间现象规律上的协同作用。这种系统性的讲解，让我能够从更宏观的视角来理解空间数据分析的全貌，而不仅仅是零散的知识点。这本书让我意识到，空间数据分析并非只属于地理学家或城市规划师，它已经渗透到我们生活的方方面面，并且正在成为解决许多现实问题的关键工具。
评分这本书带给我最深层次的收获，是它塑造了我对“空间”的全新认知。《空间数据分析教程》让我明白，空间不仅仅是承载地理要素的容器，它本身就蕴含着丰富的、可被分析的信息。通过学习，我开始关注数据之间的空间关系，比如邻近性、聚集性、连通性等，并认识到这些关系对理解现象至关重要。教程中对空间交互作用的讲解，比如引力模型在城市间相互作用分析中的应用，让我看到了空间距离和吸引力如何共同影响着人口流动和经济联系。这种对空间维度的深刻理解，让我能够更全面、更系统地看待各种地理现象。它不仅仅是一本关于如何分析空间数据的书，更是一本关于如何用空间思维去观察和理解世界的书。我感觉到，通过这本书的学习，我获得了一种“空间感”的提升，让我能够从一个更加宏观、更加动态的视角来审视周遭的一切，这对我个人思维方式的提升有着长远的影响。
评分这本书的实用性是我最为看重的一点，而《空间数据分析教程》在这方面做得相当出色。它不仅仅是理论的堆砌，更是一本手把手的操作指南。我发现，教程中提供的案例分析和实践步骤，都紧密结合了当前主流的空间数据分析软件，例如GIS软件（如ArcGIS, QGIS）和相关的编程语言（如Python、R）。作者在书中详细讲解了如何导入、清洗、转换以及可视化各类空间数据，并逐步引导读者运用各种分析工具解决实际问题。比如，在介绍缓冲区分析时，作者不仅解释了其原理，还提供了如何在软件中实际操作的截图和详细步骤，让我能够轻松地创建一个指定半径的缓冲区，并以此来分析某个设施的覆盖范围或潜在影响区域。又比如，在探讨网络分析时，书中通过模拟公交线路优化和最短路径查找的实例，让我理解了如何运用这些工具来提高效率、降低成本。更令我惊喜的是，教程中还涉及了一些更高级的空间统计方法，比如空间自相关分析和回归分析，这些方法在揭示空间现象的内在联系和驱动因素方面具有重要作用。作者对这些方法的介绍，并没有止步于理论，而是提供了具体的代码示例和结果解读，让我能够亲自动手实践，并学会如何解释分析结果，从中获得有价值的见解。我感觉这本书将抽象的空间分析概念转化为具体的、可操作的任务，极大地降低了学习的门槛，同时也提升了学习的效率。
评分这本书的文字风格和排版设计也为我的阅读体验增色不少。《空间数据分析教程》采用了清晰、简洁的语言，避免了冗余的学术术语堆砌，使得复杂的空间分析概念变得易于理解。作者的叙述方式亲切而富有逻辑，仿佛是一位经验丰富的导师在循循善诱。每章的开头都会清晰地阐述本章的学习目标，并在结尾处进行总结，方便我回顾和巩固所学知识。书中大量的图表、示意图和代码片段，都经过精心设计，直观地展示了空间数据的结构、分析过程和结果。这些视觉化的辅助材料，对于理解抽象的空间概念起到了至关重要的作用。我尤其喜欢书中对流程图和数据流图的运用，它们能够清晰地勾勒出数据分析的整体框架和各个环节之间的关系。排版方面，字体大小适中，行间距舒适，章节划分清晰，页眉页脚信息齐全，这些细节都使得长时间的阅读不易产生疲劳。此外，书中还提供了丰富的参考文献和进一步阅读的建议，这为我深入研究特定主题提供了宝贵的资源。整体而言，这本书在内容呈现上做到了理论与实践的完美结合，同时在阅读体验上也力求优化，这让我能够更高效、更愉快地学习空间数据分析。
评分《空间数据分析教程》在内容深度和广度上都给我留下了深刻的印象。它涵盖了空间数据分析的多个重要方面，从基础的空间数据模型和数据结构，到复杂的空间插值、空间聚类、以及面向对象和基于Agent的建模方法。我特别欣赏作者在处理诸如空间异质性和空间相关性等复杂概念时的细致入微。在讲解空间插值时，作者不仅介绍了反距离加权（IDW）和克里格（Kriging）等常用方法，还深入探讨了它们的适用条件、优缺点以及如何根据具体数据特性选择最合适的方法。在讨论空间聚类时，书中通过对犯罪热点区域的分析和对疾病传播模式的探究，清晰地展示了不同聚类算法的原理和应用。最让我感到振奋的是，教程中还涉及了对地理空间大数据和时空数据分析的前沿话题的探讨。作者没有回避这些日益增长的挑战和机遇，而是提供了一些入门的思路和方法，这对于希望跟上时代步伐的我来说，无疑是一份宝贵的指引。书中对地理信息科学（GIScience）核心理论的阐释，比如空间关系、空间尺度、空间格局等，都为我理解更深层次的空间现象提供了理论支撑。它不仅仅是教授“如何做”，更是引导我思考“为什么这样做”以及“这样做会有什么意义”。
评分《空间数据分析教程》在理论深度上给我带来了极大的启发。它并没有满足于浅尝辄止的介绍，而是深入挖掘了空间数据分析背后的科学原理和数学基础。我特别喜欢作者在讨论空间模型的章节，对模型假设、参数估计和模型诊断等方面进行了详细的阐述。这让我明白了，任何的分析结果都不是凭空而来的，而是建立在一系列严谨的理论基础之上的。例如，在讲解克里格插值时，作者详细阐述了变异函数（variogram）的构建过程，以及如何通过它来描述空间数据的变异性，这让我对插值的准确性有了更深入的理解。此外，教程中对一些统计学概念，如假设检验、置信区间等在空间分析中的应用，也进行了清晰的讲解，这让我能够更科学地解读分析结果，并评估其统计显著性。这本书让我意识到，空间数据分析不仅仅是掌握一些软件操作，更重要的是理解其背后的理论逻辑，这样才能做出更合理、更可靠的分析。
评分这本书最大的价值在于，它为我提供了一种全新的视角来理解和解决问题。在接触《空间数据分析教程》之前，我习惯于从单一的、线性的角度去思考问题，而这本书则教会我如何将“空间”这一维度引入分析过程。例如，在处理任何涉及地理位置的数据时，我都会不自觉地去思考：“这些数据在空间上有什么样的分布特征？它们之间是否存在空间上的关联？空间上的差异是由哪些因素驱动的？”这种转变，极大地拓宽了我的分析思路。教程中对空间模型的详细讲解，让我明白了如何利用数学工具来描述和预测空间现象。例如，在学习空间自回归模型时，我不仅理解了空间滞后和空间误差项的概念，还学会了如何通过这些模型来捕捉空间依赖性，从而得出更准确的分析结果。作者在介绍这些模型时，并没有直接给出复杂的公式，而是通过对模型假设、应用场景和解释方法的详细说明，让我能够理解其背后的逻辑。这种注重概念理解和实际应用的方法，让我觉得学到的知识是活的，是能够真正应用于解决问题的。这本书就像一个“空间分析的翻译器”，将我原本模糊的地理感知转化为清晰的、可量化的分析结果。
评分这是一本初级教程。 全书从空间数据的三大特性（空间自相关、空间异质性和可变面元）说起，从四大部分，介绍了很多方法。 简练而经典，跟踪了很多新方法。 推荐！
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评分一星保护
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