06探索性空间数据分析PPT课件
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空间数据分析分析解析(课堂PPT)
2)极差
上下四分位数之间的差值为半极差(H):
H Q3 Q1 极差是度量数据分散性的指标.
36
若数据序列 x1, x2 , , xn 符合正台分布总
体
N (, 2 ) ,则其总体的上下四分位数为:
31
探索性空间数据分析与可视化
1.EDA ESDA与可视化
EDA技术的特点是数据不做假设,而是 利用统计图表,图形和统计概括方法对数据 特征进行分析与描述,从而对数据进行更为 复杂的建模分析.
ESDA技术是EDA的推广,空间数据存 在自相关性,使数据无法满足独立性假设.
32
1.1EDA 与可视化基本方法 包括两种类型:1)计算EDA,2)图形EDA技术 1.1.1箱线图
7
空间分析的研究内容
1)空间数据模型与地理世界的表示 2)探索性空间数据分析与可视化 3)空间数据的性质 4)空间数据分析的点模式方法 5)面数据的空间分析方法与空间回归模型 6)空间连续数据的分析方法 7)地图代数与栅格数据建模技术
8
8)地理模型与决策支持 第2章 空间数据的性质
2.1地理世界的概念模型与数据模型 对现实世界进行高度抽象,概括其概念模型,
然后建立适应于计算机存储与表示的数据模型. 2.1.1地理世界的概念模型
9
1)离散实体
通过其独特的局部化特征相互区别,通过特 定属性的个体被识别,如建筑物,街道等.
离散对象观的重要特征是可以计数.
维数是离散实体的显著特征,实体自然被 抽象为点(只有位置的0维实体),线(具有长 度属性的一维实体)和多边形(占据一定面积 的2维实体).
均海拔高 县的产值
度
份额
道路.河流 区域的人 长度 均收入
土地利用 类型
上下四分位数之间的差值为半极差(H):
H Q3 Q1 极差是度量数据分散性的指标.
36
若数据序列 x1, x2 , , xn 符合正台分布总
体
N (, 2 ) ,则其总体的上下四分位数为:
31
探索性空间数据分析与可视化
1.EDA ESDA与可视化
EDA技术的特点是数据不做假设,而是 利用统计图表,图形和统计概括方法对数据 特征进行分析与描述,从而对数据进行更为 复杂的建模分析.
ESDA技术是EDA的推广,空间数据存 在自相关性,使数据无法满足独立性假设.
32
1.1EDA 与可视化基本方法 包括两种类型:1)计算EDA,2)图形EDA技术 1.1.1箱线图
7
空间分析的研究内容
1)空间数据模型与地理世界的表示 2)探索性空间数据分析与可视化 3)空间数据的性质 4)空间数据分析的点模式方法 5)面数据的空间分析方法与空间回归模型 6)空间连续数据的分析方法 7)地图代数与栅格数据建模技术
8
8)地理模型与决策支持 第2章 空间数据的性质
2.1地理世界的概念模型与数据模型 对现实世界进行高度抽象,概括其概念模型,
然后建立适应于计算机存储与表示的数据模型. 2.1.1地理世界的概念模型
9
1)离散实体
通过其独特的局部化特征相互区别,通过特 定属性的个体被识别,如建筑物,街道等.
离散对象观的重要特征是可以计数.
维数是离散实体的显著特征,实体自然被 抽象为点(只有位置的0维实体),线(具有长 度属性的一维实体)和多边形(占据一定面积 的2维实体).
均海拔高 县的产值
度
份额
道路.河流 区域的人 长度 均收入
土地利用 类型
探索性空间数据分析
示其空间关系
Analyzing Patterns
分析模式工具集 • 确定研究区域内的要素聚类、离散或随机分布的
程度
• 全局计算定量分析要素的地理模式 • 用于：
• 更好地了解要素的分布
• 研究区域内要素的聚类或离散程度
• 对比不同要素的分布 • 对比不同时相的要素分布的变化
Average Nearest Neighbor
• 对异常点敏感
入入室室盗盗窃窃案案与与汽汽车车盗盗窃窃案案的的分分布布对对比比
Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse)
方向性分布（标准差椭圆）工具
• 提炼要素离散的空间趋势 • 用于：
– 对比不同类别要素的分布 – 对比不同时相的同类要素的分布变化 – 显示出要素离散的方向性趋势
平均最近邻工具
• 计算每一个要素到其 最近邻要素的平均距 离
• 基于面积
• 分析结果：
最近邻比值 (观测值/期望值)
Ratio = 1 Ratio < 1 Ratio > 1
分布模式
随机 聚类 离散
Shipwrecks
The Florida Keys
Spatial Autocorrelation (Moran’s I)
发掘地图背后的秘密
——探析ArcGIS空间统计工具
讲座人：王珏 wangjue@
内容提要
• 什么是空间统计学 • 为什么要用空间统计 • 空间统计学基础 • 空间统计工具简介
什么是空间统计学
年收入大于20万的家庭占总数的百分比？
传统的统计学
年收入大于20万的家庭分布在哪些地方？
• 用于：
Analyzing Patterns
分析模式工具集 • 确定研究区域内的要素聚类、离散或随机分布的
程度
• 全局计算定量分析要素的地理模式 • 用于：
• 更好地了解要素的分布
• 研究区域内要素的聚类或离散程度
• 对比不同要素的分布 • 对比不同时相的要素分布的变化
Average Nearest Neighbor
• 对异常点敏感
入入室室盗盗窃窃案案与与汽汽车车盗盗窃窃案案的的分分布布对对比比
Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse)
方向性分布（标准差椭圆）工具
• 提炼要素离散的空间趋势 • 用于：
– 对比不同类别要素的分布 – 对比不同时相的同类要素的分布变化 – 显示出要素离散的方向性趋势
平均最近邻工具
• 计算每一个要素到其 最近邻要素的平均距 离
• 基于面积
• 分析结果：
最近邻比值 (观测值/期望值)
Ratio = 1 Ratio < 1 Ratio > 1
分布模式
随机 聚类 离散
Shipwrecks
The Florida Keys
Spatial Autocorrelation (Moran’s I)
发掘地图背后的秘密
——探析ArcGIS空间统计工具
讲座人：王珏 wangjue@
内容提要
• 什么是空间统计学 • 为什么要用空间统计 • 空间统计学基础 • 空间统计工具简介
什么是空间统计学
年收入大于20万的家庭占总数的百分比？
传统的统计学
年收入大于20万的家庭分布在哪些地方？
• 用于：
空间数据的分析
立数据恢复机制，以便于在必要时进行数据恢复。
03 空间数据分析方法
统计分析法
描述性统计
多元统计分析
对空间数据进行基本的统计描述，如 均值、方差、偏度、峰度等，以了解 数据的分布和特征。
运用多元统计方法，如主成分分析、因 子分析等，对空间数据进行降维和特征 提取，以揭示数据的主要特征和结构。
推论性统计
数据预处理与清洗
针对原始空间数据中存在的噪声、异常值和缺失值 等问题，需要进行有效的预处理和清洗。
数据质量评估与改进
建立数据质量评估体系，对空间数据进行定 期评估和改进，提高数据的可用性和可信度 。
算法复杂性与计算效率问题
算法优化与改进
针对空间数据分析中的复杂算法，研究算法优 化和改进方法，提高计算效率和准确性。
时空大数据分析与挖掘
发展时空大数据分析和挖掘技术，揭示时空数据的内在规律和潜在 价值，为决策提供支持。
跨平台、跨领域应用拓展
推动空间数据分析技术在跨平台、跨领域的应用拓展，促进其在智 慧城市、环境保护、公共安全等领域的广泛应用。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
缺失值处理
对于缺失的空间数据，可 以采用插值、填充等方法 进行处理，以保证数据的 完整性。
异常值处理
对于异常的空间数据，需 要进行识别和处理，以避 免对分析结果产生不良影 响。
数据转换与标准化
坐标转换
将不同坐标系下的空间数 据转换为统一的坐标系， 以便于进行空间分析和可 视化。
数据格式转换
将不同格式的空间数据转 换为统一的格式，以便于 进行数据处理和分析。
发展多源数据协同分析算法，挖掘多 源数据之间的关联和互补信息，提高
《空间数据的分析》PPT课件
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
查询分层存放的图形与 属性数据
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
查询区域内的图形与属 性数据
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
根据条件表达查询图 形与属性数据
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
又称拓扑查询，面与面， 线与线，点与点，点与线， 点与面，线与面
7.2.3缓冲区的生成
对于简单情形，缓冲区是一 个简单多边形，但当计算形状比 较复杂的对象或多个对象集合的 缓冲区时，就会产生假设干个自 相交多边形 。
7.2.3缓冲区的生成
缓冲区的重叠处理
一 是在缓冲区生成过程中解决，即在作参考线的平行线时， 考虑各种情况，确定相互间的交点，切断并去除重叠区内的弧段。
7.2 缓冲区分析
7.2.1 缓冲区分析的概念
点缓冲区是选择一组点状地物或一层点状地物，根据给定的 缓冲区距离，形成的缓冲区多边形图层〔如图 (a)〕。
《空间数据分析》课件
分析人口分布、消费水平、交通 状况等数据，评估潜在市场的规 模和需求。
为企业提供选址建议，优化资源 配置和提高市场占有率。
犯罪活动的空间数据分析
详细描述
总结词：通过空间数据分析，揭 示犯罪活动的时空规律和特征， 为预防和打击犯罪提供科学依据 。
利用警务数据和GIS技术，分析犯 罪活动的空间分布和热点区域。
探究犯罪活动与人口分布、社会 经济等因素的关联，揭示犯罪活 动的成因和规律。
为警务部门提供情报支持，制定 针对性的防控措施和巡逻计划。
THANKS
感谢观看
空间数据挖掘的方法
包括空间关联规则挖掘、空间聚类、空间分类、时空数据挖掘等 。
空间数据挖掘的应用
在城市规划、环境保护、灾害预测等领域具有广泛的应用价值。
机器学习在空间数据分析中的应用
监督学习
利用已知结果的数据进行训练，建立预测模型，对新的空间数据进行 预测。
无监督学习
通过对无标签数据进行学习，发现数据的内在结构和规律。
空间聚类分析
总结词
将相似的空间数据点聚集成群组
详细描述
空间聚类分析通过将相似的空间数据点聚集成群组，揭示数 据的内在结构和模式。聚类结果可以根据距离度量、密度等 指标进行评估，并用于分类、识别异常值和进行决策支持。
04
空间数据挖掘与机器学习
空间数据挖掘
空间数据挖掘的定义
空间数据挖掘是指从大量空间数据中提取有用信息的过程，这些 信息可以是隐藏的、未知的或非平凡的。
社交媒体数据的获取方式
社交媒体数据可以通过爬虫等技术获取，但需要遵 守相关法律法规和隐私保护原则。
社交媒体数据的处理和分 析
社交媒体数据处理和分析需要针对其特点进 行，包括文本挖掘、情感分析、用户行为分 析等。
《空间统计分析》课件
空间回归分析
总结词
适用于具有空间依赖性和异质性的数据
VS
详细描述
空间回归分析适用于具有空间依赖性和异 质性的数据。这些数据通常在地理位置上 存在相关性，并且可能受到局部环境、社 会经济等因素的影响。例如，在疾病地理 学中，可以利用空间回归分析来研究疾病 发病率与地理位置之间的关系。
空间回归分析
总结词
R软件介绍
统计计算和图形呈现的编程语言
01
R是一种开源的统计计算和图形呈现的编程语言，广泛应用于数
据分析和数据挖掘领域。
强大的统计分析功能
02
R提供了大量的统计分析函数和包，可以进行各种统计分析，如
回归分析、聚类分析、主成分分析等。
灵活的可视化功能
03
R支持多种图形绘制系统，如基础图形、lattice和ggplot2等，
传感器数据
通过各种传感器采集的环境监 测数据，如气象站、水文站等
。
其他数据
包括商业数据、政府公开数据 等，涵盖了各种与空间位置相
关的信息。
空间数据的处理方法
数据清洗
去除重复、错误或不完 整的数据，确保数据质
量。
坐标转换
将数据从一种坐标系转 换到另一种坐标系，以
便进行空间分析。
数据聚合
将小区域数据合并为较 大区域，以便进行更高
森林火灾风险的空间分析
总结词
评估森林火灾风险的区域差异
详细描述
利用空间统计分析方法，评估不同区 域的森林火灾风险，识别高风险区域 ，为森林防火和资源管理提供科学依 据。
气候变化对农业产量的影响研究
总结词
分析气候变化对农业产量的影响程度
详细描述
通过空间统计分析，研究气候变化对农业产量的影响程度， 分析不同地区的气候变化对农业产量的贡献，为农业可持续 发展提供决策支持。
空间数据基本特征与探索性分析
空间数据是地理空间的抽象-空间数据模型
要素模型→矢量数据模型
点：维数为0，有位置，无宽度和长度 线：维数为1，有长度，无宽度和高度 面：维数为2，有长和宽 体：维数为3，有长、宽和高
9
1.概述
空间数据是地理空间的抽象-空间数据模型
场模型 VS 要素模型
要素模型
现实世界
场模型
一棵树在路旁
箱线图：采用图形描述空间数据的专题属性分布。
中位数：有序数据序列中位于中间位置的数值
M 0x.(5n21()x,(nn2为) 奇x( n数21) ), n为偶数
p分位数
Qp
x([np]1) , n为奇数 0.5(x(np) x(np1) ),n为偶数
极差：上四分位数与下四分位数之差
H Q3 Q1 异常值：距上下四分位值大于1.5倍的极差
负相关
Moran’s I： (-1~1)
随机模式 2
正相关
18
3.空间数据的基本性质
空间异质性：揭示空间数据变化的非平稳性，与空 间依赖项对应。
局部度量指标：局部Moran’s I、局部Getis’C等。 聚集类型：HH，LL，HL，LH。
局部Moran’s I：
局部Moran’s I 范围不限于-1~1!! 19
选择要素
选择一个位置 位置（x, y）有一棵树
它在哪里
那里怎么样
数据
10
空间数据基本特征与探索性分析
概述 空间数据的基本特征 空间数据的基本性质 空间数据探索性分析 空间数据可视化 本章小结
11
2.空间数据的基本特征
时空特征 多维结构
多尺度性
不确定性
海量性
空间数据的基本特征
12
要素模型→矢量数据模型
点：维数为0，有位置，无宽度和长度 线：维数为1，有长度，无宽度和高度 面：维数为2，有长和宽 体：维数为3，有长、宽和高
9
1.概述
空间数据是地理空间的抽象-空间数据模型
场模型 VS 要素模型
要素模型
现实世界
场模型
一棵树在路旁
箱线图：采用图形描述空间数据的专题属性分布。
中位数：有序数据序列中位于中间位置的数值
M 0x.(5n21()x,(nn2为) 奇x( n数21) ), n为偶数
p分位数
Qp
x([np]1) , n为奇数 0.5(x(np) x(np1) ),n为偶数
极差：上四分位数与下四分位数之差
H Q3 Q1 异常值：距上下四分位值大于1.5倍的极差
负相关
Moran’s I： (-1~1)
随机模式 2
正相关
18
3.空间数据的基本性质
空间异质性：揭示空间数据变化的非平稳性，与空 间依赖项对应。
局部度量指标：局部Moran’s I、局部Getis’C等。 聚集类型：HH，LL，HL，LH。
局部Moran’s I：
局部Moran’s I 范围不限于-1~1!! 19
选择要素
选择一个位置 位置（x, y）有一棵树
它在哪里
那里怎么样
数据
10
空间数据基本特征与探索性分析
概述 空间数据的基本特征 空间数据的基本性质 空间数据探索性分析 空间数据可视化 本章小结
11
2.空间数据的基本特征
时空特征 多维结构
多尺度性
不确定性
海量性
空间数据的基本特征
12
探索性数据分析PPT教学课件
四、几种常用的指标与参数
平陆圣人涧剖面HCO3-分析结果表 单位:mg/kg
平均值=473 众数=298 中位数=423.5
PPT教学课件
谢谢观看
Thank You For Watching
二、比较图：双环形
地壳和土壤的平均化学组成(重量%)
地壳中
土壤中 在地壳中植物生长所需要的营养元素含量很低，远不能满足植物和微 生物营养的需要。 土壤矿物的化学组成，一方面继承了地壳化学中的组成特点，另一方 面有的化学元素在成土过程中增加了，如氧、硅、碳、氮，有的显著下降 了，如钙、镁、钾、钠。这反映了成土过程中元素的分散、富集特性和生 物积累作用。
探索性数据分析实例
2020/12/11
1
一、展示分布的图形：饼图
地壳的平均化学组成(重量%)
地壳中氧、硅、铝、铁四种元素共占88.7%的重量，其余多种 元素和在一起，才只占到地壳重量的11.3%。所以，在组成地壳的 化合物中，绝大多数是含氧化合物，其中以硅酸盐最多，它在地 壳中分布极广，是构成多数岩石（如花岗岩）和土壤的主要成分。
三、识别变量依存关系的图形：散点图
某山区水土流失面积与土壤含氮量
土壤含氮量x/x) + 6.0462
4
3
2
1
0
0
2
4
6
8
10
水土流失面积y/km2
土壤剥蚀，肥力减退 。水土流失不仅减少了土壤中的氮、磷、钾主要养 分，也减少了土壤中硼、锌、铜、锰、铁等微量元素含量。
探索性空间数据分析
• 地统计核心：根据样本点来确定研究对象（某一变 量）随空间位置变化的规律，以此来推算未知点的 值。这个规律就是变异函数。
地统计方法
• 变异函数
基台值：反映最大变异情 况，越高表明空间异质性越 高； 变程：空间相关性的作用 范围，超出变程则空间相关 性不存在； 块金值：反映随机变化， 受不确定性因素影响部分。
60.37 55.
地统计方法
表4 预测点（1，4）的g向量计算结果
(1,5) (3,4) (1,3) (4,5) (5,1)
距离 1 2 1
3.162 5
g向量 13.5 27 13.5 42.69 67.5
1
(1.5) (3,4) (1,3) (4,5) (5,1) (1,4)
• 直方图 • Normal QQ Plot • 趋势分析 • Voronoi Map • 半变异/协方差云图 • General QQ Plot • 正交协方差云图
直方图
• 将数据分为若干区 间，统计每个区间 内的要素个数
• 给出一组统计量 • 检验数据是否符合
正态分布以及发现 离群值
Normal QQ Plot
感谢聆听! 请关注培训中心更多精彩讲座
表1 半变异值计算结果
半变异值 12.5 12.5 0 112.5 0 12.5 112.5 12.5 50 112.5
距离计算 Sqrt[(1-3)2+(5-4)2] Sqrt[(1-1)2+(5-3)2] Sqrt[(1-4)2+(5-5)2] Sqrt[(1-5)2+(5-1)2] Sqrt[(3-1)2+(4-3)2] Sqrt[(3-4)2+(4-5)2] Sqrt[(3-5)2+(4-1)2] Sqrt[(1-4)2+(3-5)2] Sqrt[(1-5)2+(3-1)2] Sqrt[(4-5)2+(5-1)2]
地统计方法
• 变异函数
基台值：反映最大变异情 况，越高表明空间异质性越 高； 变程：空间相关性的作用 范围，超出变程则空间相关 性不存在； 块金值：反映随机变化， 受不确定性因素影响部分。
60.37 55.
地统计方法
表4 预测点（1，4）的g向量计算结果
(1,5) (3,4) (1,3) (4,5) (5,1)
距离 1 2 1
3.162 5
g向量 13.5 27 13.5 42.69 67.5
1
(1.5) (3,4) (1,3) (4,5) (5,1) (1,4)
• 直方图 • Normal QQ Plot • 趋势分析 • Voronoi Map • 半变异/协方差云图 • General QQ Plot • 正交协方差云图
直方图
• 将数据分为若干区 间，统计每个区间 内的要素个数
• 给出一组统计量 • 检验数据是否符合
正态分布以及发现 离群值
Normal QQ Plot
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表1 半变异值计算结果
半变异值 12.5 12.5 0 112.5 0 12.5 112.5 12.5 50 112.5
距离计算 Sqrt[(1-3)2+(5-4)2] Sqrt[(1-1)2+(5-3)2] Sqrt[(1-4)2+(5-5)2] Sqrt[(1-5)2+(5-1)2] Sqrt[(3-1)2+(4-3)2] Sqrt[(3-4)2+(4-5)2] Sqrt[(3-5)2+(4-1)2] Sqrt[(1-4)2+(3-5)2] Sqrt[(1-5)2+(3-1)2] Sqrt[(4-5)2+(5-1)2]
空间数据基本特征与探索性分析共38页文档
空间数据基本特征与探索性分析
16、人民应该为法律而战斗，就像为 了城墙 而战斗 一样。 ——赫 拉克利 特 17、人类对于不公正的行为加以指责 ，并非 因为他 们愿意 做出这 种行为 ，而是 惟恐自 己会成 为这种 行为的 牺牲者 。—— 柏拉图 18、制定法律法令，就是为了不让强 者做什 么事都 横行霸 道。— —奥维 德 19、法律是社会的习惯和思想的结晶 。—— 托·伍·威尔逊 20、人们嘴上挂着的法律，其真实含 义是财 富。— —爱献 生
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
16、人民应该为法律而战斗，就像为 了城墙 而战斗 一样。 ——赫 拉克利 特 17、人类对于不公正的行为加以指责 ，并非 因为他 们愿意 做出这 种行为 ，而是 惟恐自 己会成 为这种 行为的 牺牲者 。—— 柏拉图 18、制定法律法令，就是为了不让强 者做什 么事都 横行霸 道。— —奥维 德 19、法律是社会的习惯和思想的结晶 。—— 托·伍·威尔逊 20、人们嘴上挂着的法律，其真实含 义是财 富。— —爱献 生
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
《大数据探索性分析》教学课件—第4章探索性数据分析方法
• 平行坐标聚簇。
• 常用的刷技术有两种，基于角度的刷技术以及基于 结构的刷技术。
刷技术
• 基于角度的刷技术是根据相邻的两坐标轴间线段的 斜率范围来确定需要刷的数据。在两条线段夹角范 围内的数据将被突显，而没有涉及到的数据将不明 显，便于用户具有针对性的分析和研究。
• 折线的抽象基于边缘数据的汇总，在普通平行坐标 中，用一系列折线的平均值来取代这些折线。
• 当折线彼此交叠，数据直观分析比较困难时，用这 种方式可以增强对数据变化趋势的理解，减少折线 带来的混乱影响。
维放缩
• 主要应用在需要对局部数据放大观察的情况下。 • 比如在完成刷的操作后，刷出的数据范围比较小，
• 漫游法是典型的基于动画的多维可视化技术
• 漫游法可以在二维空间平面上投影多维数据，其基 本思想主要是基于在高维数据空间中移动投影平面 的这样一个简单构思，即设计一个时间参数，该参 数类似于 维空间中的2个平面。
• 也就是说，假设我们有 个变量的数据，取出其中的 一个变量作为动画的时间参数，并且根据时间参数 的变化，在二维空间的平面上迅速连续的投影其余 的 个变量。
这个条件。 • 一般的，我们使用中心化观测变量这一技术，即减
去样本均值。 • 混合矩阵在预处理之后保持不变，因此我们可以进
行中心化而不影响混合矩阵的估计。
不相关和白化
• 独立和不相关（uncorrelated）是紧密相关的概念， 因此，可以设想使用估计不相关变量的方法来同样 估计独立成分，这样的典型方法为白化（whitening） 或球化（sphering），通常由主成分分析来进行。 但用这样的方法来估计独立成分通常是不可行的， 一般的，白化是以独立成分分析的预处理技术身份 出现的。
• 这样做的优点是能够减小平行坐标图的复杂程度， 同时还能减低不重要数据对结果的干扰，便于我们 更好地对数据进行分析。
• 常用的刷技术有两种，基于角度的刷技术以及基于 结构的刷技术。
刷技术
• 基于角度的刷技术是根据相邻的两坐标轴间线段的 斜率范围来确定需要刷的数据。在两条线段夹角范 围内的数据将被突显，而没有涉及到的数据将不明 显，便于用户具有针对性的分析和研究。
• 折线的抽象基于边缘数据的汇总，在普通平行坐标 中，用一系列折线的平均值来取代这些折线。
• 当折线彼此交叠，数据直观分析比较困难时，用这 种方式可以增强对数据变化趋势的理解，减少折线 带来的混乱影响。
维放缩
• 主要应用在需要对局部数据放大观察的情况下。 • 比如在完成刷的操作后，刷出的数据范围比较小，
• 漫游法是典型的基于动画的多维可视化技术
• 漫游法可以在二维空间平面上投影多维数据，其基 本思想主要是基于在高维数据空间中移动投影平面 的这样一个简单构思，即设计一个时间参数，该参 数类似于 维空间中的2个平面。
• 也就是说，假设我们有 个变量的数据，取出其中的 一个变量作为动画的时间参数，并且根据时间参数 的变化，在二维空间的平面上迅速连续的投影其余 的 个变量。
这个条件。 • 一般的，我们使用中心化观测变量这一技术，即减
去样本均值。 • 混合矩阵在预处理之后保持不变，因此我们可以进
行中心化而不影响混合矩阵的估计。
不相关和白化
• 独立和不相关（uncorrelated）是紧密相关的概念， 因此，可以设想使用估计不相关变量的方法来同样 估计独立成分，这样的典型方法为白化（whitening） 或球化（sphering），通常由主成分分析来进行。 但用这样的方法来估计独立成分通常是不可行的， 一般的，白化是以独立成分分析的预处理技术身份 出现的。
• 这样做的优点是能够减小平行坐标图的复杂程度， 同时还能减低不重要数据对结果的干扰，便于我们 更好地对数据进行分析。
第二课 探索性数据分析_图表法
• 散点图—用于模型拟合检验（在后面章节中介 绍）
0.5
ห้องสมุดไป่ตู้
0.8
0
0
-0.5
-0.8
拟合较好的情况
模型中考虑的变量不足情况
补充：统计初步分析应提供信息
• 样本量大小 • 均值 • 中值 • 方差 • 标准差
Thanks !
应用SPSS软件
• 应用SPSS软件可以对观测数据进行描述性分析 • 分析步骤：完全可以借助于菜单实现 • 步骤1：打开要分析的数据（略）
单击OK按钮后，弹出如下对话框，可 以选择要计算的统计量，选择后单击 OK按钮即可。
练习
• 不用在步骤3中，不选择Descriptives，选 择exploring试一试，结果如何? • 数据：立交区合流区车辆速度\流量描述性 分析
应用spss绘制图表功能
• 绘图功能在GRAPH 模块中实现，其步骤和描述 性分析几乎雷同。
• 4）箱形图
• 箱形图数字特征：
– 中位数 – 上四分位数 – 下四分位数 – 离群值
• 图形信息：
– 分布对称性 – 偏度 – 数据离散特性
• 箱形图作法：
– 箱体：作一个长方形，长方形的上、下端分别为上、 下四分位数位置（盒子长度就是四分位间距），中间 横线是样本观测值的中位数。 – 从上、下端边向外各画一条线延长到不是离群值的最 远点（即线的端点为正常值的最大和最小值），把离 群值用“х”在离群值截断点以外标出。
• 箱形图应用：
– 样本总体的分布 – 诊断异常值
• 5）P-P图
• SPSS、SAS和S-plus都提供了P-P和Q-Q散点图 的自动作图方法。这里主要介绍作图原理。
速度数据的正态- P-P散点图
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2
空间数据可视化的分类问题
• 为什么要分类和如何分类？ • 地图表达方式与数据尺度的关系
– 名义、序数、间隔、比率（定性 vs. 定量） – 独立值，分级分类 – 等间距，等面积，自然分割，分位数，百分比，
标准差，自定义
• 在对数据了解的基础上选用分类方法
– 图简单方便很少能获得对数据富有意义的表达
4
ArcView中独立值表达
5
等间距和等面积分类法比较
6
自然分割和分位数分类法比较
7
GeoDa中的百分比分类地图
目的是突出强调最小值 和最大值的空间位置
8
宝山区海滨新村 （200,467人）
南市区豫园（97,234人） 南市区老西门（89,115人） 卢湾区淮海中路（89,982人）
9
上海市人口密度箱线地图
3
属性数据的分类分级
• 定性数据分类已定
– 独立值（Unique Value）
• 定量数据分级方法
– 等间距法：所有级别具有相同的间隔 – 等面积法：所有级别所占的图面面积大致相同 – 自然分割法：以数据分布的断点作为相邻级别的界线 – 分位数法：所有级别所分配的数据点个数大致相等 – 标准差法：以均值为中心的等量标准差间隔来分级 – 百分比法：对排序数据值的累积百分比进行分割定级
22
谢谢你的到来
学习并没有结束，希望大家继续努力
Learning Is Not Over. I Hope You Will Continue To Work Hard
演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
23
探索性空间数据分析与可视化
百分比地图 箱线地图 比较统计地图
1
ESDA与地学可视化
• 地学可视化
– 使用地理空间视觉显示来探索空间数据 – 目的在于启发思考，提出问题，产生假设，寻
找问题解答方案，构建领域知识
• 探索性空间数据分析（ESDA）
– 基于计算机的统计图形和地学可视化的结合 – 动态联系和交互技术 – 搜索和揭示数据的空间与非空间结构和趋势
10
折叶点从 1.5 改为 3.0 后的效果
11
对数变换后的人口密度箱线地图
12
对数变换后的人口密度百分比地图
13
比较统计地图（Cartogram）
• 一种用地图图形面积来表示属性数据值量度的可 视化方法（地理单元的面积与其属性值成正比）
• 三种类型的比较统计地图
– 邻接：拓扑关系保持，形状严重扭曲 – 非邻接：形状得以保持，拓扑关系丧失 – Dorling（发明者的姓）：既不保持形状，也不保持拓
扑，甚至不保持制图对象的重心位置
• GeoDa 仅支持 Dorling 型
– 用圆形表示地理单元，大小表示属性值，颜色区分异 常值和非异常值。
14
1996年美国分州人口统计比较地图 制作过程动态演示
目标：根据各州人口数调整面积的同时尽量保持多边形原形
15
16
Dorling及类Dorling比较统计地图
17
上海市人口比较统计地图
杨浦区殷行
18
人口密度箱线地图 vs.比较统计地图
19
比较统计地图与箱线图联结使用
20
Dorling 圆形位置的递归优化
• Geoda 使用非线性递归算 法来确定圆在地图上的位 置
• 可以通过增加递归次数来 优化圆的位置
• 可选递归次数有 100, 500, 1000
• 通过位移将重叠的制图对 象调整为非重叠
21
写在最后
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
You Know, The More Powerful You Will Be
空间数据可视化的分类问题
• 为什么要分类和如何分类？ • 地图表达方式与数据尺度的关系
– 名义、序数、间隔、比率（定性 vs. 定量） – 独立值，分级分类 – 等间距，等面积，自然分割，分位数，百分比，
标准差，自定义
• 在对数据了解的基础上选用分类方法
– 图简单方便很少能获得对数据富有意义的表达
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ArcView中独立值表达
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等间距和等面积分类法比较
6
自然分割和分位数分类法比较
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GeoDa中的百分比分类地图
目的是突出强调最小值 和最大值的空间位置
8
宝山区海滨新村 （200,467人）
南市区豫园（97,234人） 南市区老西门（89,115人） 卢湾区淮海中路（89,982人）
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上海市人口密度箱线地图
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属性数据的分类分级
• 定性数据分类已定
– 独立值（Unique Value）
• 定量数据分级方法
– 等间距法：所有级别具有相同的间隔 – 等面积法：所有级别所占的图面面积大致相同 – 自然分割法：以数据分布的断点作为相邻级别的界线 – 分位数法：所有级别所分配的数据点个数大致相等 – 标准差法：以均值为中心的等量标准差间隔来分级 – 百分比法：对排序数据值的累积百分比进行分割定级
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探索性空间数据分析与可视化
百分比地图 箱线地图 比较统计地图
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ESDA与地学可视化
• 地学可视化
– 使用地理空间视觉显示来探索空间数据 – 目的在于启发思考，提出问题，产生假设，寻
找问题解答方案，构建领域知识
• 探索性空间数据分析（ESDA）
– 基于计算机的统计图形和地学可视化的结合 – 动态联系和交互技术 – 搜索和揭示数据的空间与非空间结构和趋势
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折叶点从 1.5 改为 3.0 后的效果
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对数变换后的人口密度箱线地图
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对数变换后的人口密度百分比地图
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比较统计地图（Cartogram）
• 一种用地图图形面积来表示属性数据值量度的可 视化方法（地理单元的面积与其属性值成正比）
• 三种类型的比较统计地图
– 邻接：拓扑关系保持，形状严重扭曲 – 非邻接：形状得以保持，拓扑关系丧失 – Dorling（发明者的姓）：既不保持形状，也不保持拓
扑，甚至不保持制图对象的重心位置
• GeoDa 仅支持 Dorling 型
– 用圆形表示地理单元，大小表示属性值，颜色区分异 常值和非异常值。
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1996年美国分州人口统计比较地图 制作过程动态演示
目标：根据各州人口数调整面积的同时尽量保持多边形原形
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Dorling及类Dorling比较统计地图
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上海市人口比较统计地图
杨浦区殷行
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人口密度箱线地图 vs.比较统计地图
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比较统计地图与箱线图联结使用
20
Dorling 圆形位置的递归优化
• Geoda 使用非线性递归算 法来确定圆在地图上的位 置
• 可以通过增加递归次数来 优化圆的位置
• 可选递归次数有 100, 500, 1000
• 通过位移将重叠的制图对 象调整为非重叠
21
写在最后
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
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