Working with Spatial Data Using SAS/GIS Software, Version 8 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAS Institute

作者:SAS Publishing

出品人:

页数:160

译者:

出版时间:1999-12-24

价格:GBP 17.72

装帧:Paperback

isbn号码:9781580255196

丛书系列:

图书标签:

• Spatial
• Econometrics
• SAS/GIS
• Spatial Data
• Geographic Information Systems
• Data Analysis
• Mapping
• Statistics
• Version 8
• SAS Programming
• Data Management
• Remote Sensing

《空间数据处理实用指南：SAS与GIS的融合应用》 内容概述 本书是一本深入探讨如何利用SAS与GIS（地理信息系统）软件强大的数据处理和分析能力，来高效管理、转换、分析和可视化空间数据的实用指南。本书旨在为具有一定SAS和GIS基础，或希望将两者结合以解决复杂空间数据问题的专业人士、研究人员和学生提供一套系统性的方法和实践技巧。 本书内容涵盖了从基础的空间数据类型理解，到高级的空间统计分析和建模，再到地理信息可视化与报告生成的全过程。我们不仅会介绍SAS和GIS软件在处理点、线、面等几何对象时的核心功能，还将重点阐述如何将SAS强大的数据管理、统计分析能力与GIS直观的空间查询、空间分析功能相结合，从而实现更深入、更全面的空间数据洞察。 核心内容板块 1. 空间数据基础与SAS/GIS环境搭建： 空间数据的概念与表示： 详细介绍矢量数据（点、线、面、多边形）、栅格数据（像素、影像）的基本概念、数据模型和存储格式（如Shapefile, GeoTIFF, GeoJSON等）。理解不同空间参考系统（坐标系、投影）的重要性及其转换方法。 SAS/GIS软件概览： 介绍SAS/STAT, SAS/GRAPH, SAS/ETS等SAS模块如何与地理信息处理能力结合，以及ArcGIS, QGIS等主流GIS软件的基本操作界面和核心功能。 环境配置与数据导入导出： 指导读者如何配置SAS与GIS软件的环境，实现数据在不同软件间的无缝导入与导出，包括Shapefile到SAS数据集的转换，SAS数据集的空间化，以及GIS格式数据的读取。 2. SAS在空间数据管理与预处理中的应用： SAS数据集的空间化： 讲解如何将包含地理坐标（经纬度）的SAS数据集转化为具有空间几何信息的SAS数据集，利用SAS的宏语言和过程步实现批量处理。 空间数据的清洗与转换： 涵盖数据格式转换、坐标系校正、投影变换、几何对象简化与修复、拓扑检查等常用数据预处理操作，并示范如何在SAS环境中进行自动化处理。 地理编码与逆地理编码： 介绍如何利用SAS和外部服务（如地图API）实现地址与地理坐标之间的相互转换，为进一步的空间分析奠定基础。 空间数据库管理： 探讨如何利用SAS的数据步和SQL过程，结合GIS空间数据库（如PostGIS, Enterprise Geodatabase）进行高效的空间数据存储、检索和管理。 3. GIS在空间分析与建模中的强大能力： 空间查询与空间连接： 深入讲解各类空间查询（位置查询、属性查询、空间关系查询）和空间连接（相交、包含、邻近）的技术，以及如何在GIS软件中实现这些操作。 空间叠加分析： 详细阐述Union, Intersect, Erase, Identity等空间叠加分析工具的应用，及其在土地利用规划、环境影响评估等领域的实际案例。 缓冲区分析与多环缓冲区： 讲解如何创建缓冲区，计算距离，以及生成多重距离缓冲区，并探索其在服务范围分析、污染扩散模拟等场景的应用。 空间统计分析（基础）： 介绍GIS软件内置的基础空间统计工具，如中心度计算、离散度分析、空间自相关（Moran's I, Geary's C）等，帮助理解空间数据的分布特征。 4. SAS与GIS的深度融合：协同解决复杂空间问题： 利用SAS进行空间数据转换与处理： 示范如何使用SAS的数据步和宏来自动化GIS数据处理流程，例如批量裁剪、重投影、属性合并等，提高工作效率。 SAS统计分析与GIS空间分析的结合： 回归分析与空间回归： 如何将GIS提取的空间特征（如密度、距离、邻近度）作为SAS回归模型的自变量，进行空间计量经济学分析。反之，也可将SAS模型结果可视化于GIS平台。 分类与聚类分析： 结合SAS的聚类算法（如K-means, Hierarchical clustering）与GIS的空间聚类分析，识别地理空间上的数据模式。 模式识别与异常检测： 利用SAS强大的统计模型和GIS的空间统计功能，识别空间数据中的热点、冷点和异常区域。 时空数据分析： 介绍如何整合SAS的时间序列分析能力与GIS的空间分析能力，处理和分析随时间和空间变化的地理数据，如交通流量变化、疫情传播模式等。 模型构建与模拟： 演示如何利用SAS构建预测模型，并将模型结果导出到GIS平台进行空间可视化和决策支持。例如，基于SAS的预测模型（如土地扩张预测），在GIS中生成未来土地利用图。 5. 空间数据可视化与报告生成： SAS/GRAPH与GIS制图： 介绍如何利用SAS/GRAPH过程生成统计图表，并将其与GIS地图结合。同时，详细讲解GIS软件强大的地图制作能力，包括符号化、标注、图层管理、比例尺设置等。 专题地图制作： 学习制作各类专题地图，如分级统计地图、等值线图、密度图、三维地形图等，有效传达空间信息。 交互式地图与Web GIS： 探讨如何利用SAS和GIS工具，结合Web技术，创建交互式地图应用，实现数据的在线查询和可视化。 报告与成果展示： 指导读者如何将分析结果、图表和地图整合到最终报告中，为决策者提供清晰、直观的地理信息洞察。 适用读者 本书适合以下人群： 地理信息系统（GIS）专业人士： 希望提升数据处理和分析能力，掌握更强大的统计分析工具。 统计学家与数据分析师： 希望将统计模型应用于地理空间数据，解决实际的地理数据问题。 环境科学家、城市规划师、社会学家、经济学家等： 需要处理和分析大量空间数据的研究人员和从业者。 对空间数据分析感兴趣的学生和初学者： 愿意系统学习SAS与GIS结合的应用方法。 需要进行空间数据自动化处理和高级分析的IT专业人士。 本书特色 理论与实践相结合： 每一章节都提供丰富的实际案例和代码示例，帮助读者快速掌握操作技巧。 流程化指导： 遵循从数据准备到结果可视化的完整工作流程，系统性强。 工具的有机整合： 强调SAS和GIS软件的优势互补，指导读者如何有效地整合利用这两类强大的工具。 解决实际问题： 聚焦于利用空间数据解决现实世界中的各类问题，如选址分析、风险评估、资源管理、市场分析等。 循序渐进，由浅入深： 从基础概念出发，逐步深入到高级分析技术，适合不同水平的读者。 通过本书的学习，读者将能够熟练运用SAS和GIS软件，实现对复杂空间数据的深度挖掘和价值转化，从而在各自的领域内做出更明智的决策。

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阅读过程中，我发现这本书在引导读者从“用户思维”转向“开发者思维”方面做得非常出色。对于那些希望将地理信息处理能力嵌入到更大、更复杂的企业级应用中的人来说，这本书提供的代码示例和API接口概述是极其宝贵的资源。它不仅仅停留在GUI（图形用户界面）的点击操作层面，而是深入到了通过编程脚本来驱动GIS流程的层面。例如，在数据可视化的高级定制部分，书中展示了如何编写脚本来动态生成带有特定业务逻辑标签和符号的地图输出，而不是依赖软件预设的样式。这对于需要生成大量、格式统一的报告或嵌入到Web应用中的地理图件的专业人士来说，无疑是效率的巨大飞跃。它鼓励读者去探索`PROC`语句的更多可能性，将空间处理视为SAS编程框架下的一个功能模块，而不是一个孤立的软件环境，这种整合视角是很多只关注GIS软件本身的读物所不具备的。

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这本书的标题虽然直接点明了主题，但对于一个真正想深入学习空间数据处理的读者来说，它更像是一个引人入胜的起点，而非终点。我最初接触这类软件时，最大的困惑在于如何将现实世界的地理信息有效地转化为可操作的数据模型。这本书在讲解SAS/GIS的基础操作界面和基本功能时，展现了一种非常务实的态度，它没有过多纠缠于晦涩的理论推导，而是直接带着读者动手操作，通过一系列精心设计的案例，逐步搭建起从数据采集、清洗到可视化输出的完整流程。例如，书中对于不同投影系统之间转换的实用技巧，以及如何处理边缘不规则的多边形数据，讲解得尤为细致入微，这对于处理实际项目中的“脏数据”来说，简直是救命稻草。我特别欣赏它在数据导入部分花费的篇幅，因为它深知，如果输入环节出了问题，后续所有的分析都将是空中楼阁。对于习惯了其他GIS平台的用户来说，理解SAS环境下的数据结构和逻辑关联，是跨越初始障碍的关键一步，这本书在这方面提供了非常清晰的路线图。

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作为一名对数据分析有较高要求的用户，我更关注的是如何利用SAS强大的统计和分析能力来挖掘空间数据的内在联系，而不仅仅是绘制漂亮的地图。这本书在这方面的潜力，在我看来，是其超越普通GIS入门指南的核心价值所在。它并没有将SAS/GIS仅仅视为一个绘图工具，而是强调了它与SAS核心分析模块的无缝集成。书中对空间统计函数的应用，例如对空间自相关性的检验（如Moran's I的实际操作演示），讲解得深入浅出，让人能清晰地看到如何将地理位置这一维度融入到标准的回归分析模型中。有一章专门探讨了如何利用宏（Macro）语言来自动化重复性的空间分析任务，这极大地提升了我的工作效率。我尝试按照书中的步骤构建了一个基于邻近度分析的风险评估模型，发现其流程的严谨性和结果的可重复性，是传统手动操作难以企及的。它真正教会我的是如何用分析的眼光去看待地理空间数据，而不是停留在表面的图层叠加。

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坦率地说，这本书的语言风格偏向于技术手册的严谨性，初次接触GIS的新手可能会觉得某些段落略显干燥，因为它没有采用那种过于轻松或故事化的叙述方式来引导学习。然而，正是这种直截了当、不绕弯子的风格，保证了信息的密度和准确性。我个人认为，对于已经具备一定数据处理基础，希望快速掌握特定工具集以解决实际工程问题的读者而言，这种风格是最高效的。它更像是一位经验丰富、一丝不苟的导师，直接告诉你“要做A，请执行步骤1、2、3，如果你遇到B情况，参考附注C”。例如，在处理三维地形数据时，书中对DEM（数字高程模型）的处理流程描述，清晰地划分了数据结构、插值方法选择与最终可视化的关系，每一步的技术选型都有明确的理论依据支撑，这帮助我建立起了一个非常扎实的技术决策框架。

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这本书的排版和案例选择，透露出一种浓厚的“工业级”实用主义色彩。它不追求花哨的视觉效果，而是专注于确保读者掌握的是在专业环境中能够立即投入使用的技能。我印象最深的是关于网络分析的章节。在处理交通流量预测或服务区覆盖范围界定时，网络拓扑的构建往往是最大的难点。这本书详尽地介绍了如何构建和优化网络数据集，包括处理单行道、转向限制等复杂的现实约束条件。这种对细节的关注，使得我们不再满足于教科书上那种理想化的二维平面分析。此外，书中对数据质量控制的强调也令人耳目一新；它不是简单地告诉你“数据要干净”，而是具体指导你如何利用SAS的查询语句和校验工具，主动发现并修复空间数据中的拓扑错误，比如悬挂节点或重叠线段。这种强调预防胜于补救的理念，对于维护长期、大型地理数据库的完整性至关重要。

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