ArcGIS中的探索性数据分析：工具与应用

"探索性数据分析.pdf"文档详细介绍了在ArcGIS平台中进行探索性数据分析的方法和技术。这个过程涉及对数据的深入理解，包括确定插值统计数据属性、检测数据分布、识别异常值、探索全局趋势、研究空间自相关性和理解数据集间的关联性。文档着重讲解了两种关键数据分析工具：刷光与链接和直方图。 刷光和链接是交互式的数据查看手段，允许用户在ArcMap数据视图或特定的ESDA工具中选择数据点，被选中的对象会高亮显示，这种操作能够帮助分析者快速定位和理解数据集中的重点。例如，在直方图、Voronoi图、QQplot图以及趋势分析等工具中，刷光操作会实时更新ArcMap数据视图中的对应样本。 直方图是通过将采样数据按照预设的分级方案（如等间距或标准差）划分，统计每个级别的样本数量或占比，以柱状图或条形图形式展示，便于观察数据分布特性、寻找离群值。在ArcGIS中，生成直方图的步骤包括加载数据层、选择Explore Data和Histogram功能，设置参数如分级数、数据变换（如无变换、对数变换或博克斯-考克斯变换）、分析图层和所需属性字段。通过比较图3.1a和3.1b，可见原始GDP数据不符合正态分布，但经过对数变换后，其分布呈现出明显的对数特性，同时直方图还提供了各种统计信息，如最小值、最大值、平均值等，用于评估数据的中心趋势和分布形状。 Voronoi图则是通过在样点周围生成一系列多边形来展示数据的空间分布关系，相邻样点共享相同的连接边，有助于理解空间关联。整个过程旨在通过这些可视化工具帮助用户更好地理解数据，从而支持更精准的问题分析和决策制定。 这份文档为从事地理信息系统分析的专业人士提供了一套全面的探索性数据分析工具和技术，强调了数据可视化在理解和解读复杂数据集中的重要作用。通过实际操作和理解这些工具，用户能够有效地探索数据背后的故事，发现潜在模式和洞察有价值的信息。"