ArcGIS环境下开源数据分析包使用指南

资源摘要信息: "GIS数据分析教程" 标题中提到的“gis-stat-analysis-py-tutor”指向了一个特定的资源包，它包含了关于如何在ArcGIS环境（一种流行的地理信息系统软件）中应用Python开源数据分析包的文档和工作流。这个资源包是为GIS专业人士和数据分析师设计的，旨在提升他们在使用ArcGIS进行地理空间数据分析时的技能。 描述部分详细阐述了资源包的核心内容和使用方法。其中提到的“数据”是指用于实践和学习的测试数据集，它们应该是简单易用的，以便于用户能够快速上手并理解GIS数据分析的过程。“文档”是指在IPython环境中记录的工作流，IPython Notebook是数据分析中非常流行的交互式计算环境，它允许用户在网页中创建并分享包含代码、可视化以及解释性文本的文档。这种格式非常适合于教学和知识传播，因为它能够将数据分析的过程和结果以互动的方式展现给用户。描述中还提到了“演示”，指的是如何在ArcPy中使用SciPy、PANDAS和PySAL这些强大的Python数据分析库。ArcPy是Esri公司推出的用于自动化ArcGIS地理空间分析任务的Python库，而SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，PANDAS是一个用于数据分析的库，PySAL则是一个专注于空间分析的Python库。这些工具的结合使用能够极大地提高GIS分析的效率和能力。 指示部分建议用户通过分叉和克隆存储库的方式来获取并使用这份教程。分叉（Forking）是指创建存储库的一个副本，并将其存储在GitHub用户的个人空间中，用户可以在自己的副本上进行修改而不会影响原始的存储库。克隆（Cloning）则是将存储库复制到本地计算机上，以便于进行离线的开发和学习。"运行并尝试IPython Notebook示例"提示用户实际操作IPython Notebook，通过实践来掌握相关的GIS数据分析技能。 接下来，描述中提及了使用该资源包的要求。用户需要具备安装有ArcGIS的环境，因为它是地理空间分析的基础平台。同时，用户还需要安装IPython、SciPy、PANDAS和PySAL这些开源库，它们为ArcGIS提供了额外的数据处理和分析功能。这些库都是基于Python语言开发的，因此用户还需要对Python有一定的了解和使用经验。此外，“R”语言也可能在某些分析中使用，但在这个资源包中并没有特别强调。 资源部分指出该教程以0.5MB的PDF格式提供，虽然在压缩包子文件的文件名称列表中没有提供这个PDF文档，但可以推测该文档是包含有上述内容的概述性材料。 最后，描述部分提出了“问题”和“贡献”的部分，鼓励用户在发现错误或者想要请求新功能时提交问题，同时也欢迎任何人对资源包作出贡献。这一点非常符合开源社区的精神，即通过社区的力量来共同完善和提升一个项目。版权信息表明了这份资源包的所有权归属于Esri公司，并且它是基于Apache许可证2.0版获得许可的，这意味着用户可以在遵守许可证条款的前提下自由地使用和分发这份资源包。 综上所述，这份资源包是为GIS分析师提供了一个利用Python开源数据分析包在ArcGIS环境中进行高级数据分析的平台，它通过实际的案例和工作流展示，配合互动式的IPython Notebook环境，帮助用户提升GIS数据分析的能力。这不仅有助于个人技能的提升，也对GIS行业的整体进步具有积极的推动作用。