空间数据分析理论与实践

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出版者:武汉大学出版社
作者:罗伯特·海宁
出品人:
页数:352
译者:李建松
出版时间:2009-11
价格:48.00元
装帧:平装
isbn号码:9787307073951
丛书系列:
图书标签:
  • 空间分析
  • 城市
  • 地质
  • 空间数据分析
  • GIS
  • 地理信息系统
  • 空间统计
  • Python
  • 数据挖掘
  • 空间建模
  • 遥感
  • 地图学
  • 数据分析
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具体描述

《空间数据分析理论与实践》对空间数据分析领域进行了广泛的论述。《空间数据分析理论与实践》综述了空间数据分析和位置(地点、背景和空间)在科学以及决策相关研究方面的重要性。涵盖了人们所关注的最新的探索性空间数据分析和空间建模方法,以及如何表达在地理空间中的属性的基本问题。引领读者进入支撑空间数据分析的关键领域,为读者了解和领会这个领域的诸多关键问题提供了一个平台。此书部分内容适合大学本科生和硕士研究生,还包含了让从事空间分析领域研究的地理、社会、经济、环境和统计等学科的科学工作者感兴趣的、具有足够挑战性的内容。

《时空序列数据挖掘与可视化》 内容简介: 在信息爆炸的时代,我们被海量数据所包围,其中蕴含着揭示事物运行规律、预测未来趋势的宝贵信息。而当这些数据具有时间维度和空间维度时,其复杂性与分析难度呈指数级增长。本书《时空序列数据挖掘与可视化》正是应此需求而生,致力于为读者提供一套系统、深入的时空序列数据分析理论框架与实践方法。 本书并非对单一领域进行浅尝辄止的介绍,而是力求从理论的深度和实践的广度出发,全面解析时空序列数据的独特性质、挑战以及应对之道。我们从最基础的时空数据表示、预处理方法入手,引导读者理解数据噪声、缺失值、异常点等常见问题如何影响分析结果,并提供行之有效的解决方案。随后,我们将深入探讨各种经典的以及前沿的时空序列数据挖掘算法,包括但不限于: 时空关联规则挖掘: 探索不同时空区域或不同时间点之间存在的潜在联系,例如,分析特定区域的交通拥堵是否会影响相邻区域的商贸活动,或者某项政策的实施在何时何地会产生显著的连锁反应。 时空聚类分析: 识别具有相似时空行为模式的数据点或区域,例如,在城市管理中,找出犯罪高发区域或疫情传播的聚集地,以便进行精准干预。 时空预测模型: 基于历史时空数据,预测未来的发展趋势,例如,预测未来一段时间内的天气变化、股票价格波动、商品销量变化等。我们将介绍线性模型、状态空间模型、深度学习模型(如LSTM、GRU)在时空预测中的应用,并重点讲解如何处理时空依赖性。 时空异常检测: 识别偏离正常时空模式的事件或数据点,例如,检测网络攻击、金融欺诈、环境污染事件等,并分析其可能的原因和影响。 时空模式识别: 发现数据中隐藏的、具有特定时间和空间特征的模式,例如,识别交通流量的周期性变化、人口迁徙的季节性规律等。 除了丰富的挖掘算法,本书还将花费大量篇幅介绍时空序列数据的可视化技术。我们深知,再强大的分析模型,如果不能以直观易懂的方式呈现,其价值将大打折扣。因此,本书将详细介绍如何利用各种图表和交互式技术,将复杂时空数据及其分析结果可视化。读者将学习到如何绘制: 热力图(Heatmaps): 直观展示数据在不同时空区域上的密度或强度。 轨迹图(Trajectory Maps): 追踪物体或个体在时间和空间上的运动路径。 动画可视化: 动态展示数据随时间的变化过程,如城市人口分布的演变、天气系统的发展。 交互式地图: 允许用户在地图上缩放、平移,并根据时间滑块查看不同时刻的数据状态。 多维时间序列图: 同时展示多个相关时空序列的变化趋势。 本书的特点在于理论与实践并重,紧密结合实际应用场景。我们将通过一系列真实世界案例,如智慧城市建设、环境保护监测、交通流量管理、灾害预警系统、市场营销分析等,来阐释各种时空序列数据挖掘与可视化技术的应用。这些案例不仅能够帮助读者理解理论知识的实际用途,更能激发读者将所学知识应用于解决现实问题的灵感。 此外,本书还将探讨一些在时空序列数据分析中面临的挑战,例如: 数据规模庞大与实时性要求: 如何高效处理PB级别乃至EB级别的时空数据,并满足实时分析的需求。 时空异质性: 不同的时空区域可能呈现出不同的规律和行为,如何捕捉和建模这种异质性。 数据稀疏性: 在某些时空区域,数据可能非常稀疏,如何从中提取有意义的信息。 解释性与可信度: 如何确保时空预测和挖掘结果具有良好的解释性,并得到用户的信任。 本书适合以下读者群体: 数据科学家与分析师: 希望提升在时空数据分析领域的专业技能,掌握先进的挖掘与可视化技术。 地理信息系统(GIS)专业人士: 寻求将GIS技术与大数据分析相结合,实现更高级的空间分析。 计算机科学与工程领域的研究生: 对时空数据挖掘、机器学习、可视化等方向感兴趣,需要扎实的理论基础和实践指导。 对时空数据应用感兴趣的各行业从业者: 如城市规划师、环境工程师、交通管理者、市场研究员等,希望利用时空数据优化决策。 通过阅读《时空序列数据挖掘与可视化》,读者将不仅能够理解时空数据的独特魅力,更能掌握一套行之有效的分析工具和方法,从而在日益增长的时空数据浪潮中,发掘价值、洞察规律、引领未来。

作者简介

目录信息

第一部分 空间数据分析的背景
第1章 空间数据分析:科学和决策背景
1.1 科学领域的空间数据分析
1.1.1 科学解释领域中地点、背景和空间的一般性问题
1.2 科学解释特定领域中的地点和空间
1.2.1 空间分支学科的定义
1.2.2 举例:选择的研究领域
1.2.3 问题求解中的空间数据分析
1.3 决策领域的空间数据分析
1.4 空间数据分析中产生的问题举例
1.4.1 描述和地图解释
1.4.2 信息冗余
1.4.3 建模
1.5 小结
第2章 空间数据的性质
2.1 空间数据矩阵:概念化和表达问题
2.1.1 地理空间:对象、空间域和地理几何表达
2.1.2 地理空间:属性值的空间相关性
2.1.3 变量
2.1.4 样本还是样本总体
2.2 空间数据矩阵:它的形式
2.3 空间数据矩阵:它的质量
2.3.1 模型质量
2.3.2 数据质量
2.4 空间相关性的量化
2.5 小结
第二部分 空间数据:数据获取及质量问题
第3章 通过采样获取空间数据
3.1 空间数据源
3.2 空间采样
3.2.1 空间采样的目的和方法
3.2.2 基于模型和设计的空间采样方法
3.2.3 采样方案
3.2.4 选择采样方法的问题
3.3 模拟制图
第4章 数据质量:对空间数据分析的影响
4.1 数据和空间数据分析中的误差
4.1.1 测量误差模型
4.1.2 粗差
4.1.3 误差传播
4.2 数据分辨率与空间数据分析
4.2.1 变量的精度和显著性检验
4.2.2 支持改变问题
4.2.3 使用聚合数据分析关系
4.3 数据一致性和空间数据分析
4.4 数据完整性与空间数据分析
4.4.1 缺失数据问题
4.4.2 空间插值和空间预测
4.4.3 边界、权重矩阵和数据完整性
4.5 小结
第三部分 探索性空间数据分析
第5章 探索性空间数据分析:概念模型
5.1 探索性数据分析和探索性空间数据分析
5.2 空间变化的概念模型
第6章 探索性空间数据分析:可视化方法
6.1 数据可视化和探索性数据分析
6.1.1 数据可视化:方法和任务
6.1.2 数据可视化:通过计算机的发展
6.1.3 数据可视化:选择的技术
6.2 空间数据可视化
6.2.1 聚合数据的数据准备问题:变量值
6.2.2 聚合数据的数据准备问题:空间框架
6.2.3 空间可视化的特殊问题
6.3 数据可视化和探索性空间数据分析
6.3.1 空间数据可视化:为单变量数据选择的技术
6.3.2 空间数据可视化:为双变量或多变量选择的技术
6.3.3 谢菲尔德地区乳腺癌筛查数据的摄取
6.4 小结
第7章 探索性空间数据分析:数值方法
7.1 平滑方法
7.1.1 图形绘图的约束平滑
7.1.2 空间相关性的约束描述
7.1.3 地图平滑
7.2 全局地图特性的探索性识别:整体聚类
7.2.1 区域数据的聚类
7.2.2 标记点模式的聚类
7.3 局部地图特性的探索性识别
7.3.1 聚类探测
7.3.2 焦点检验
7.4 地图比较
第四部分 假设检验和空间自相关
第8章 存在空间相关性的假设检验
8.1 空间自相关和空间数据均值检验
8.2 空间自相关和二元关联检验
8.2.1 皮尔森积矩相关系数
8.2.2 列联表的卡方检验
第五部分 空间数据建模
第9章 空间数据统计分析建模
9.1 描述性建模
9.1.1 大尺度空间变化模型
9.1.2 小尺度空间变化模型
9.1.3 空间变化的多尺度数据模型
9.1.4 层次贝叶斯模型
9.2 解释性模型
9.2.1 连续取值响应变量模型:正态回归模型
9.2.2 离散取值区域数据模型:广义线性模型
9.2.3 层次模型
第10章 空间变化统计建模:描述性建模
10.1 表达空间变化的模型
10.1.1 连续取值变量模型
10.1.2 离散取值变量模型
10.2 空间变化建模中若干一般性问题
10.3 层次贝叶斯模型
第11章 空间变化统计模型:解释性建模
11.1 空间数据建模的方法
11.1.1 经典方法
11.1.2 计量经济学方法
11.1.3 数据驱动方法
11.2 空间数据线性建模的一些应用
11.2.1 地区收入收敛检验
11.2.2 二元响应模型
11.2.3 多级模型建模
11.2.4 谢菲尔德入室盗窃的贝叶斯建模
11.2.5 被开除学生的贝叶斯建模
11.3 小结
附录1 软件
附录2 剑桥郡肝癌数据
附录3 谢菲尔德盗窃数据
附录4 谢菲尔德被开除的学生数据
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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与王劲峰老师的《空间分析》大段公式推理的难不同,这本书难在论述内容之广泛,思路之活跃。集各家之言论,其中的每句话都需要认真去想,去思考。 学习空间分析,还是先看看汤国安老师的《ArcGIS 地理信息系统空间分析实验教程》,再看Michael J. de Smith《地理空间分析:原理...

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用户评价

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翻译的很差,还是看原版书比较好。

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