仙鸢,煤矿工人工作总结,天使寻羽毛
一、数据处理基础
城市数据分析,可以从数据分析的广义和狭义两个角度来看:
狭义的数据分析是指根据分析目的,采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法,对相关城市数据(包括统计数据和爬取的网络开放数据)进行处理与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用,得到一个特征统计量结果过程。可以用来进行城市的空间特征的计量分析、网络分析等。
更进一步,深层次的数据分析可以参照数据挖掘来认识,即是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的城市数据中,通过应用聚类、分类、回归和关联规则等技术,挖掘潜在价值的过程。可以用来实现智慧城市的更深层次应用,包括识别、预测等。
(二)数据分析的流程
根据很多学术研究和实践应用可以看出数据分析可以实现了用户行为研究、社交媒体分析、交通物流分析等,如果这些数据多了一个poi的位置属性,就能够作为城市研究和区域研究的基础:
总结来看,数据分析是定量城市研究的获得information乃至knowledge的重要工具,可以用来做:(1)居民时空研究;(2)城市交通网络研究;(3)城市功能分区研究;(4)区域联系和城市等级研究;(5)城市生态环境治理研究等。
目前主流的数据分析语言有r、python、matlab三种程序语言,以及stata、spss、sas等统计分析工具,这里考虑到与python的可比性,对r、python、matlab做对比分析。
python语言具有语法简单精炼、可依赖库很多,同时python程序能够以多种方式轻易地与其他语言的组件“粘接”在一起,拓展性很高,此外,python在gis中的应用非常之广,例如:(1)引用最为广泛的gis桌面应用arcgis,从版本10开始不再支持原来的vba,而改用python;(2)qgis本身大部分的代码特别是插件部分可以采用python进行开发。这也是定量城市研究选用python这一工具的重要理由。
基于python的数据分析,是进行定量城市研究的一个重要方法,python的简易、便捷和可开拓性,可以为我们更好实现城市经济与地理研究提供支撑。python与定量城市研究有关的包如下:
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