空間數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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畢碩本 著

圖書標籤:

• 空間數據分析
• GIS
• 地理信息係統
• 空間統計
• 空間建模
• 遙感
• 地圖學
• 數據挖掘
• Python
• R語言

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301255537

版次：1

商品編碼：11763267

包裝：平裝

叢書名： 21世紀全國高校應用人纔培養信息技術類規劃教材

開本：16開

齣版時間：2015-08-01

用紙：膠版紙

頁數：296

字數：460000

編輯推薦

本書內容豐富、結構閤理、針對性強，理論敘述嚴謹、能力培養目標明確.讀者學完本門課程後，能夠掌握空間數據分析的基本知識、基本原理與方法.

內容簡介

本書根據高等院校培養綜閤型交叉學科本科人纔的發展目標編寫，介紹空間數據分析的原理與方法.全書共分17章，主要內容包括緒論、空間數據的性質、空間數據的完備化、空間數據的標準化、探索性空間數據分析、空間點模式分析、地統計數據插值、格數據統計、格數據迴歸分析、空間迴歸分析、麵狀數據空間模式分析、空間連續數據分析方法、非參數統計、空間抽樣方法、空間度量算法、空間分析算法和空間統計分析算法.
本書可作為地理信息係統、計算機科學與技術、遙感科學與技術、測繪工程、地理科學等相關專業學生的教科書，同時也適閤於從事空間數據分析、地理信息係統應用的人員參考.

作者簡介

畢碩本，南京信息工程大學遙感學院，教授，ACM學會會員,IEEE學會會員,中國計算機學會高級會員，計算機教育專業委員會委員，目前主要從事計算機軟件、地理信息係統、空間數據挖掘、三維可視化等方麵的研究工作。已發錶學術論文60多篇。已齣版專著1部，編著2部，教材1部。

目錄

第1章緒論1
導讀1
1��1空間分析的概念與研究發展1
1��2空間數據分析的研究內容4
1��3小結8
思考及練習題8
參考文獻9
第2章空間數據的性質10
導讀10
2��1地理世界的概念模型與數據模型10
2��2空間數據的性質16
2��3空間數據的不確定性19
2��4小結22
思考及練習題23
第3章空間數據的完備化24
導讀24
3��1空間數據的缺值處理24
3��2空間數據的插值28
3��3算例39
3��4小結40
思考及練習題40
參考文獻41
第4章空間數據的標準化42
導讀42
4��1問題的提齣42
4��2基本原理42
4��3方法45
4��4算例50
4��5小結52
思考及練習題53
參考文獻53

第5章探索性空間分析55
導讀55
5��1綫性相關性分析55
5��2迴歸分析55
5��3主成分分析56
5��4層次分析56
5��5地理探測器58
5��6空間聚集探測檢驗與地理探測器的比較60
5��7小結60
思考及練習題60
參考文獻61
··空間數據分析目錄··第6章空間點模式分析62
導讀62
6��1空間點模式的概念與空間分析技術62
6��2基於密度的方法——樣方計數法與核函數法64
6��3最近鄰距離法73
6��4G函數與F函數77
6��5K函數與L函數84
6��6K函數方法的擴展——二元模式與空間�彩奔淠Ｊ�91
6��7小結94
思考及練習題95
參考文獻96
第7章地統計數據插值97
導讀97
7��1空間數據插值97
7��2空間數據插值原理97
7��3計算公式100
7��4趨勢麵方法108
7��5反距離加權法(IDW)109
7��6核心估計函數法109
7��7小結110
思考及練習題111
參考文獻111
第8章格數據統計112
導讀112
8��1概述112
8��2格數據統計原理113
8��3格數據的空間相關性計算方法115
8��4格數據相關性分析實例120
8��5可變麵元問題123
8��6空間熱點探測方法124
8��7小結126
思考及練習題126
參考文獻127
第9章格數據迴歸分析129
導讀129
9��1概述129
9��2地理加權迴歸129
9��3二階空間迴歸模型131
9��4空間迴歸方程的通用模型132
9��5二階空間迴歸模型似然函數求解133
9��6格數據迴歸計算實例134
9��7小結135
思考及練習題135
參考文獻136
第10章空間迴歸分析137
導讀137
10��1引言137
10��2迴歸分析方法137
10��3空間自迴歸模型138
10��4空間迴歸模型實例145
10��5地理加權迴歸模型148
10��6小結155
思考及練習題156
第11章麵狀數據空間模式分析157
導讀157
11��1引言157
11��2空間接近性與空間權重矩陣157
11��3麵狀數據的趨勢分析163
11��4空間自相關的概念167
11��5名義變量的空間自相關測度——連接計數法168
11��6局部空間自相關統計量172
11��7小結178
思考及練習題178
參考文獻179

第12章空間連續數據分析方法180
導讀180
12��1引言180
12��2探索性分析方法180
12��3趨勢麵分析184
12��4連續數據的空間依賴性測度——協方差圖和半方差圖185
12��5小結192
思考及練習題193
第13章非參數統計194
導讀194
13��1非參數統計的概念194
13��2非參數統計的基本統計量195
13��3不同個數樣本的情形及其檢驗197
13��4非參數統計實例：洪水頻率分析205
13��5小結207
思考及練習題207
參考文獻207
第14章空間抽樣方法209
導讀209
14��1問題的提齣209
14��2經典抽樣方法209
14��3空間抽樣方法215
14��4應用實例224
14��5小結229
思考及練習題229
參考文獻230
第15章空間度量算法231
導讀231
15��1空間距離與方嚮度量算法231
15��2麵積度量算法235
15��3體積度量算法239
15��4坡度、坡嚮度量算法240
15��5小結242
思考及練習題243
第16章空間分析算法244
導讀244
16��1引言244
16��2路徑分析算法244
16��3資源分配分析算法251
16��4緩衝區分析算法254
16��5疊置分析算法264
16��6小結270
思考及練習題271
參考文獻272
第17章空間統計分析算法274
導讀274
17��1引言274
17��2多變量統計分析算法274
17��3空間分類統計算法279
17��4層次分析算法282
17��5小結285
思考及練習題286
參考文獻286

前言/序言

《宇宙之眼：星辰的奧秘與人類的探索》 這本書並非關於我們賴以生存的地球的地理信息係統或遙感技術，而是將目光投嚮瞭更加浩渺的宇宙深處，揭示隱藏在星辰大海中的終極秘密。它是一部關於天文學、宇宙學以及人類探索未知邊界的史詩。 第一部分：仰望星空，初識宇宙的脈絡 我們從人類自古以來對星空的仰望講起。從早期文明的神話傳說，到伽利略的望遠鏡劃破黑暗，本書將帶領讀者迴顧天文學發展的壯麗曆程。我們將深入瞭解行星的運行規律，從哥白尼的日心說到開普勒的橢圓軌道，再到牛頓的萬有引力定律，人類如何一步步解開太陽係的謎團。 行星傢族的肖像： 我們將逐一描繪太陽係內各大行星的獨特風貌，從炙熱的水星，到神秘的金星，再到我們賴以生存的地球，以及紅色的火星、氣態巨行星木星和土星，還有冰冷的雙子星天王星和海王星。每個星球都有其獨特的地質構造、大氣成分和潛在的生命跡象（或缺乏）。 衛星的陪伴： 探索那些圍繞行星鏇轉的衛星，如月球的潮汐之力、木衛二冰層下的海洋、土衛六擁有液態甲烷的河流湖泊。這些衛星並非隻是行星的附屬品，它們自身可能蘊藏著令人驚嘆的科學奧秘。 小天體的舞蹈： 小行星帶、柯伊伯帶和奧爾特雲，這些數量龐大卻體積微小的天體，是太陽係形成初期留下的“化石”。它們可能攜帶瞭關於生命起源的關鍵信息，也曾對地球的演化産生過深遠影響。 第二部分：星辰的誕生與演化，宇宙的壯麗交響麯 本書將引領讀者穿越時間和空間，去理解恒星的生命周期。從星雲的塵埃氣體匯聚，到核聚變的點燃，再到白矮星、中子星或黑洞的終結，每一顆恒星都講述著一個宇宙級的生命故事。 恒星的搖籃： 探索星雲的神秘麵紗，那裏是恒星誕生的溫床。瞭解分子雲坍縮、原恒星形成以及年輕星團的演化過程。 恒星的生命綫： 深入剖析恒星內部的核聚變反應，這是恒星發光發熱的根本原因。我們將理解不同質量恒星的不同命運，以及它們如何通過元素閤成，為宇宙播撒更復雜的物質。 恒星的歸宿： 探尋超新星爆發的壯觀景象，它是宇宙中最劇烈的能量釋放之一，同時也是重元素産生和擴散的重要途徑。我們將認識到白矮星、中子星和黑洞這些極端天體的奇異屬性，以及它們在宇宙結構中的作用。 第三部分：星係的宏偉畫捲，宇宙的結構與動力學 宇宙並非隻是零散的恒星，而是由無數的星係組成的龐大網絡。本書將帶你領略不同類型星係的壯麗景象，並揭示它們之間相互作用的宇宙動力學。 星係的傢族： 從鏇渦星係、橢圓星係到不規則星係，我們將認識到星係的多樣性及其形成和演化的不同途徑。 星係的碰撞與閤並： 宇宙並非一片寜靜，星係之間的引力作用會引發碰撞和閤並。我們將探討這些宇宙級的“舞蹈”如何塑造星係的形態，並驅動恒星的形成。 暗物質與暗能量： 宇宙中約95%的物質是不可見的暗物質和暗能量。本書將深入探討它們的存在證據、潛在性質以及它們如何決定宇宙的命運。我們將瞭解宇宙膨脹加速的驚人發現，以及暗能量在其中扮演的關鍵角色。 第四部分：宇宙的起源與未來，人類的終極追問 我們將目光聚焦於宇宙最宏大的問題：它是如何開始的？又將走嚮何方？本書將詳細闡述現代宇宙學的兩大支柱：大爆炸理論和宇宙膨脹。 大爆炸的餘暉： 探索宇宙微波背景輻射，它是大爆炸留下的最古老的光，承載著宇宙誕生初期的信息。我們將理解宇宙如何從一個極熱、極密的奇點演化而來。 宇宙的演化軌跡： 瞭解宇宙膨脹的證據，以及不同宇宙學模型對宇宙未來的預測。是熱寂、大撕裂，還是大擠壓？我們將一起探索這些可能的結局。 搜尋地外生命： 恒星係是否是宇宙的孤例？本書將探討搜尋地外生命（SETI）的科學方法，以及尋找類地行星、分析係外行星大氣成分等前沿研究。我們將思考生命在宇宙中的普遍性問題。 第五部分：人類的宇宙之眼，探索的腳步永不停歇 最後，本書將迴歸到人類自身，審視我們作為宇宙中一個渺小的存在，是如何通過科學儀器和智慧，不斷拓展我們對宇宙的認知邊界。 望遠鏡的進化： 從地麵上的大型光學望遠鏡，到太空中的哈勃、詹姆斯·韋伯空間望遠鏡，再到射電望遠鏡、X射綫和伽馬射綫探測器，我們將迴顧人類觀測宇宙能力的飛躍式發展。 太空探測的徵程： 從早期的行星探測器，到火星車、太陽探測器，再到深入星際空間的旅行者號，我們將體驗人類太空探索的壯麗史詩，以及這些探測任務帶給我們的寶貴科學發現。 未來的展望： 展望人類在宇宙探索領域未來的發展方嚮，如建造更強大的太空望遠鏡、進行載人深空探測、甚至星際旅行的可能性。 《宇宙之眼：星辰的奧秘與人類的探索》是一本獻給所有對宇宙充滿好奇的讀者的書籍。它將帶領你超越日常的瑣碎，去感受宇宙的宏偉、生命的渺小與偉大，以及人類永不停歇的探索精神。在這本書中，你將獲得對宇宙最深刻的理解，重新審視我們在星辰大海中的位置。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗實在是太棒瞭！《空間數據分析》的作者擁有一種獨特的敘事方式，他能夠將復雜的空間統計學理論，通過生動形象的例子和比喻，變得極其易於理解。我尤其欣賞他對空間關係概念的闡述，他不僅僅是簡單地定義瞭鄰接關係、距離關係，更是深入探討瞭不同空間關係對分析結果的影響。例如，在講解空間自相關時，他用瞭一個“人多熱鬧的地方往往吸引更多人”的比喻，來形象地解釋瞭空間正相關的概念。他還詳細介紹瞭如何根據不同的研究對象和空間尺度，選擇閤適的空間權重矩陣，這對於保證分析結果的準確性和可靠性至關重要。書中還對空間數據的可視化技術進行瞭非常詳盡的介紹，作者不僅僅是教我們如何繪製地圖，更是強調瞭如何通過可視化來揭示數據背後的空間模式、趨勢和異常值。他舉瞭許多“壞”的可視化和“好”的可視化的例子，讓我們能夠從中學習到如何製作齣既美觀又具有信息量的地圖。我還看到瞭關於利用 GIS 和遙感數據進行多尺度空間分析的討論，作者展示瞭如何將不同分辨率、不同來源的空間數據進行融閤，並進行綜閤分析，以獲得更全麵、更深入的認識。整本書的案例都非常貼近實際，涵蓋瞭城市規劃、環境監測、資源管理等多個領域，讓我能夠看到空間數據分析在各個領域的強大應用。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我近期閱讀中最具啓發性的一本。作者在《空間數據分析》中，將空間數據的核心概念、分析方法以及前沿技術，都進行瞭係統而深入的闡述。我尤其欣賞作者在解釋空間迴歸模型時，所采用的類比和圖示。他不僅僅是給齣瞭公式，更是花瞭大量篇幅解釋瞭空間滯後模型和空間誤差模型背後的邏輯，以及如何通過模型的參數來理解空間相互作用和空間效應。例如，他用瞭一個“口碑效應”的例子，來形象地解釋瞭空間滯後模型中的鄰域影響，以及它如何影響變量的取值。這讓我對空間迴歸模型的理解，從“是什麼”提升到瞭“為什麼”。書中對空間數據不確定性的討論也讓我印象深刻，作者提醒我們，任何空間數據都存在誤差和不確定性，我們需要在分析過程中充分考慮這些因素，並采取相應的策略來減弱其對結果的影響。他還介紹瞭如何進行空間誤差傳播分析，以及如何評估不同數據源對最終分析結果的貢獻。我還在書中看到瞭關於利用深度學習技術進行空間預測和模式識彆的介紹，例如，如何利用捲積神經網絡（CNN）來分析衛星影像，識彆地物類型，或者如何利用圖神經網絡（GNN）來分析城市交通網絡，預測交通流量。這些前沿技術的內容，在作者的講解下，變得相對易於理解，為我打開瞭新的研究方嚮。總而言之，這本書不僅僅是傳授知識，更重要的是塑造瞭我的空間分析思維，讓我能夠更深刻地理解和運用空間數據。

評分☆☆☆☆☆

《空間數據分析》這本書的內容之豐富，足以讓我反復研讀，每一次都有新的收獲。作者在構建知識體係方麵做得非常齣色，他不僅僅是羅列各種分析方法，而是將它們有機地組織起來，形成瞭一個完整的邏輯鏈條。我特彆喜歡書中關於空間數據的可視化技術和方法論的討論，作者強調瞭“可視化是分析的延伸”，而非簡單的圖形繪製。他詳細介紹瞭如何利用不同的可視化圖錶，如散點圖矩陣、箱綫圖、熱力圖等，來探索空間數據的分布特徵、識彆潛在的空間模式以及發現異常值。我還學到瞭如何利用分級符號、分色填充等可視化技巧，來直觀地展示空間數據的空間異質性。書中還對時空數據分析的挑戰進行瞭深入的探討，他指齣瞭傳統空間分析在處理時間維度上的不足，並介紹瞭一些先進的時空數據模型和分析方法，如動態聚類分析、時空預測模型等。這對於我理解和研究瞬息萬變的地理現象，如城市擴張、生態變化等，提供瞭寶貴的啓示。我還在書中看到瞭關於利用機器學習算法進行空間預測和分類的介紹，例如，如何利用隨機森林模型來預測土地利用類型，或利用支持嚮量機來識彆潛在的汙染區域。這些前沿的技術內容，在作者的講解下變得易於理解，讓我看到瞭空間數據分析的無限可能。這本書讓我對空間數據的理解提升到瞭一個新的高度。

評分☆☆☆☆☆

從一個對空間數據分析知之甚少的初學者，到如今能夠初步運用各種工具和方法進行研究，《空間數據分析》這本書起到瞭至關重要的作用。作者的寫作風格非常務實，他注重理論與實踐的結閤，每一項技術的介紹都配有詳細的案例分析，讓我能夠親身感受到這些方法在解決實際問題中的強大威力。我特彆喜歡書中關於空間點模式分析的章節，作者詳細介紹瞭不同類型的點模式（隨機分布、聚集分布、均勻分布），以及如何利用濛特卡羅模擬、Ripley's K函數等方法來檢驗和描述點模式。他還用瞭一個關於公園綠地分布的案例，來展示如何分析城市綠地的空間可達性，並評估其分布是否均衡。這讓我對如何科學地分析和評價空間數據的分布規律有瞭更深入的認識。書中對空間異質性處理的探討也讓我受益匪淺，作者詳細介紹瞭核密度估計、局部空間自相關等方法，並解釋瞭它們在識彆空間熱點和冷點方麵的作用。我還看到瞭關於如何利用空間迴歸模型來解釋空間數據的變異性，比如如何處理遺漏變量、空間依賴性等問題。整本書的結構清晰，循序漸進，即使是對於初學者來說，也能夠逐步掌握其中的知識。這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本能夠啓發思維、引導研究的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

我必須要說，《空間數據分析》這本書的內容實在是太豐富瞭，幾乎涵蓋瞭我對這個領域的所有期待。作者在內容的組織上，采取瞭一種非常巧妙的結構，從基礎理論到高級應用，層層遞進，但又不會讓人感到枯燥乏味。我最喜歡的是書中關於空間迴歸模型的講解，他不僅僅介紹瞭OLS迴歸，還深入闡釋瞭空間滯後模型（Spatial Lag Model）和空間誤差模型（Spatial Error Model）的原理和應用。他通過一個關於房價和周邊設施的案例，生動地展示瞭如何在OLS迴歸模型中引入空間因素，以及如何通過解釋空間迴歸係數來理解空間溢齣效應。這讓我對空間迴歸模型有瞭更深層次的理解，也對如何處理空間相關性問題有瞭更清晰的思路。書中對趨勢麵分析的講解也讓我受益匪淺，作者用圖形化的方式展示瞭如何通過多項式擬閤來揭示空間數據的宏觀趨勢，並討論瞭如何評估擬閤的優劣。他還提醒我們，趨勢麵分析僅僅是一種簡化的描述，並不能完全解釋空間變異的驅動因素，這是一種非常審慎的研究態度。我還在書中看到瞭關於地理信息係統（GIS）和遙感（RS）數據在空間分析中的整閤應用，作者展示瞭如何將不同來源的空間數據進行融閤、處理，並進行多維度分析。這種跨學科的視角，讓我看到瞭空間數據分析在解決復雜問題中的巨大潛力。整本書給我最大的感受是，它不僅僅是一本“如何操作”的書，更是一本“如何思考”的書，它教會我如何用空間分析的思維去解讀世界。

評分☆☆☆☆☆

這本《空間數據分析》簡直是一場智識的盛宴！從翻開第一頁開始，我就被作者嚴謹的邏輯和清晰的條理深深吸引。書中對於空間數據采集、處理、可視化以及分析方法，進行瞭極為詳盡的闡述。我特彆喜歡其中關於地理加權迴歸（GWR）的章節，作者不僅僅羅列瞭公式，更是結閤瞭大量現實世界的案例，比如房地産價值的空間異質性分析、環境汙染的空間分布規律探討，讓我對GWR的應用場景有瞭更為直觀和深刻的理解。那些看似復雜的數學模型，在作者的筆下變得易於理解，甚至充滿瞭優雅的美感。書中對空間自相關性的講解也十分到位，從Moran's I到Geary's C，再到局部空間自相關分析，每一種方法的原理、適用條件以及結果的解讀都做瞭深入淺齣的剖析。我印象最深的是作者在討論空間聚類時，用一個關於犯罪率的案例，一步步引導讀者如何識彆高犯罪區域，並分析其潛在的空間影響因素。這種循序漸進的教學方式，讓我能夠真正掌握這些強大的分析工具，而不是停留在理論層麵。此外，書中對於空間數據的不確定性、誤差傳播以及數據質量的討論，也充滿瞭前瞻性和實用性，這在很多同類書籍中是很難見到的。作者提醒我們，任何分析都離不開對數據質量的審視，這是一種非常負責任的態度。閱讀過程中，我時常會停下來，對照自己正在進行的項目，思考如何運用書中介紹的方法來解決實際問題。這本書不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，在我探索空間數據分析的道路上，給予瞭我源源不斷的啓迪和指引。我迫不及待地想把書中的知識運用到我的研究中，去發現那些隱藏在數據背後的空間規律。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度是我之前從未預料到的。《空間數據分析》不僅僅是羅列瞭各種技術和方法，更重要的是，它構建瞭一個完整的知識體係，讓我能夠係統地學習和掌握空間數據的奧秘。作者對於空間統計學的梳理，從描述性統計到推斷性統計，再到高階的空間計量經濟學模型，都做到瞭層層遞進，邏輯嚴謹。我特彆喜歡書中關於空間異質性與空間相關性的辨析，這在我過去的研究中常常感到混淆，而作者通過精妙的闡述，讓我清晰地認識到它們之間的內在聯係與區彆。書中還花瞭相當大的篇幅討論瞭空間數據的可視化，不僅僅是地圖的繪製，更是關於如何通過可視化來揭示數據中的模式、趨勢和異常值。作者強調瞭“好”的可視化不是“好看”的，而是“會說話”的，它能夠清晰地傳達研究者的意圖和分析結果。我從中學習到瞭許多關於顔色選擇、符號大小、圖例設計等方麵的實用技巧。此外，書中對空間數據的機器學習應用也進行瞭初步的探索，比如利用隨機森林、支持嚮量機等算法進行空間預測和分類。雖然這部分內容相對前沿，但作者的講解方式非常易於理解，為我打開瞭新的研究思路。整本書的案例都非常貼切，涵蓋瞭環境科學、社會學、經濟學等多個領域，讓我能夠看到不同學科背景下的研究者如何運用空間數據分析解決問題。我感到自己的思維方式被極大地拓展瞭。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，在閱讀《空間數據分析》之前，我對空間數據的理解還停留在比較淺顯的層麵。直到這本書的齣現，纔徹底顛覆瞭我過去的認知。作者的寫作風格非常獨特，他善於將抽象的理論概念，通過生動的比喻和形象的例子，變得觸手可及。比如，在解釋空間插值技術時，他用瞭“畫地圖補全缺失區域”的類比，讓我瞬間明白瞭剋裏金插值和反距離加權插值之間的核心區彆。更讓我驚喜的是，書中對於不同空間分析模型的優劣勢對比，以及在特定情境下如何選擇最適閤的模型，都給齣瞭非常有價值的建議。我特彆關注瞭關於網絡分析的章節，作者詳細介紹瞭路徑分析、服務區域分析等在城市規劃、物流配送等領域的應用。他甚至模擬瞭一個緊急救援車輛的調度場景，通過不同的網絡分析算法，展示瞭如何優化救援路綫，縮短響應時間。這種實踐導嚮的講解，讓我看到瞭空間數據分析的強大力量，它不僅僅是學術研究的工具，更是解決現實世界問題的利器。書中還穿插瞭一些關於 GIS 軟件操作的提示和技巧，雖然不是詳盡的軟件教程，但這些零散的提示卻能幫助我更高效地利用軟件進行數據處理和可視化。我對書中關於空間統計學的基礎理論部分也進行瞭仔細研讀，作者對概率分布、假設檢驗在空間數據分析中的應用做瞭清晰的闡述，這對於我深入理解各種統計模型的背後原理至關重要。總而言之，這本書提供瞭一個非常全麵的視角，讓我從不同維度去理解和運用空間數據。

評分☆☆☆☆☆

這本《空間數據分析》簡直是我近年來讀到的最令人振奮的技術類書籍之一。作者的敘事風格充滿激情，他不僅僅是傳授知識，更是在傳遞他對空間科學的熱愛。書中對空間分析算法的解釋，並非簡單地復製粘貼 textbook 的內容，而是融入瞭他自己的理解和獨到的見解。例如，在講解DBSCAN聚類算法時，他用瞭一個比喻，將空間中的數據點想象成一個個散落的城市，算法就像一個聰明的城市規劃師，能夠識彆齣人口密集、聯係緊密的城市群，並找齣那些孤立的“飛地”。這種生動的講解方式，讓我在理解復雜算法時感到輕鬆愉快。書中對時空數據分析的探討也讓我眼前一亮，他指齣瞭傳統空間分析在處理時間維度上的局限性，並介紹瞭一些處理時空數據的模型和方法，比如時空立方體（Spatiotemporal Cube）和時空熱點分析。這對於研究動態變化的地理現象，如傳染病的傳播、城市交通流量的變化等，具有極其重要的意義。我尤其欣賞作者對於不同分析方法之間的比較，他會深入分析每種方法的適用範圍、優缺點以及可能存在的偏見，並給齣如何權衡選擇的建議。這種批判性的思維方式，在同類書籍中是難能可貴的。我還注意到書中對一些“非主流”的空間分析技術也進行瞭介紹，比如空間句法（Space Syntax），這讓我有機會接觸到一些之前從未瞭解過的分析工具，拓寬瞭我的視野。總的來說，這本書不僅僅教授瞭“怎麼做”，更重要的是啓發瞭我“為什麼這樣做”以及“還有什麼更好的方法”。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，在開始閱讀《空間數據分析》之前，我對這個領域的許多概念都感到十分模糊，甚至有些畏懼。然而，這本書的齣現，徹底改變瞭我對空間數據分析的看法。作者的寫作風格非常平易近人，他善於用通俗易懂的語言，將復雜的科學概念解釋清楚。我尤其欣賞他對空間鄰接矩陣（Spatial Adjacency Matrix）和空間權重矩陣（Spatial Weight Matrix）的講解，他通過圖示和文字說明，讓我清晰地理解瞭不同類型的空間權重是如何構建的，以及它們在空間統計分析中起到的關鍵作用。他還詳細介紹瞭如何根據不同的研究問題和空間關係類型，選擇閤適的空間權重矩陣，這對於我進行精確的空間分析至關重要。書中對空間自相關檢驗的深入探討，讓我有機會學習到多種不同的檢驗方法，並理解它們各自的側重點。我印象深刻的是，作者在討論全局空間自相關時，不僅給齣瞭Moran's I指數的計算公式，還詳細解釋瞭其背後的統計學意義，以及如何解讀其P值和Z值。這讓我不僅僅是停留在計算結果層麵，而是能夠真正理解分析的含義。此外，書中對空間異質性的處理也提供瞭許多實用的方法，比如分區域迴歸分析（Geographically Weighted Regression, GWR）的變種，如核函數（Kernel function）的選擇，帶寬（Bandwidth）的確定等，都進行瞭細緻的闡述。這本書真的像一本寶藏，每一次翻閱都能發現新的知識和啓發。

評分☆☆☆☆☆

全部是一些理論的東西，沒有什麼用處！！！！！！！！！！！沒有一個操作實例！！！！！！！！買來和垃圾差不多！

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

好書，內容比較新

評分☆☆☆☆☆

內容全麵，案例豐富，價格不貴

評分☆☆☆☆☆

內容講的不深，類似幾個綜述釘起來，章節間關聯不明確，方法學異同不明顯，不太推薦

評分☆☆☆☆☆

好書，內容比較新

評分☆☆☆☆☆

好書，內容比較新

評分☆☆☆☆☆

全部是一些理論的東西，沒有什麼用處！！！！！！！！！！！沒有一個操作實例！！！！！！！！買來和垃圾差不多！

評分☆☆☆☆☆

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