探索性空间数据分析常用的可视化方法包括哪些？需要注意和解决哪些问题？

探索性空间数据分析（Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA）是一种用于发现空间数据中的空间模式和趋势的方法。可视化是一种重要的ESDA方法，常用的可视化方法包括：

1. 散点图：将地理空间上的数据点在散点图上展示，可以帮助我们观察空间分布趋势和聚集情况。

2. 热力图：将地理空间上的数据点在地图上用颜色深浅表示数据密度，可以直观地发现空间分布模式。

3. 等值线图：将地理空间上的数据点在地图上用连续的等值线表示数据分布，可以帮助我们观察空间分布趋势和聚集情况。

4. 空间分布图：将数据点按照不同颜色或符号在地图上表示，可以帮助我们观察空间分布趋势和聚集情况。

5. 空间统计图表：将空间数据进行统计分析后，在图表上展示，可以帮助我们观察空间分布趋势和聚集情况。

在使用可视化方法进行ESDA时，需要注意以下问题：

1. 数据的准确性和完整性：需要确保数据的准确性和完整性，否则可视化结果会受到影响。

2. 数据的尺度问题：不同尺度的数据需要使用不同的可视化方法，否则会影响观察结果。

3. 空间自相关性：空间数据中的自相关性会影响可视化结果，需要进行空间自相关性分析。

4. 空间偏差效应：空间数据中存在的偏差效应会影响可视化结果，需要进行空间偏差效应分析。

总之，ESDA中的可视化方法可以帮助我们深入了解空间数据中的空间模式和趋势，但在使用可视化方法进行ESDA时，需要注意数据的准确性和完整性、数据的尺度问题、空间自相关性和空间偏差效应等问题，以获得准确的可视化结果。