空间数据分析软件Geoda

Geoda

GeoDa是一个免费、开源的空间数据分析软件。 通过探索和建模空间模式，GeoDa向用户提供了全新的空间数据分析视角。

GeoDa是由 Luc Anselin 博士和其团队开发的. 该程序提供了友好的用户界面以及丰富的用于探索性空间数据分析(ESDA)的方法，比如空间自相关统计(spatial autocorrelation statistics)和基本的空间回归分析(spatial regression analysis)。

从2003年2月GeoDa发布第一个版本以来， GeoDa的用户数量 成倍的增长。截止2017年6月，GeoDa的用户数量已经超过了20万。

GeoDa最新发布的版本是1.14。新版本包含了很多新的功能，比如：单变量和多变量的局部Geary聚类分析，集成了经典的（非空间）聚类分析方法（PCA，K-Means,Hierarchical聚类--详细请参考Hoon et al's 2013 "C Clustering Library"）。同时GeoDa也支持更多的空间数据格式，支持时空（space-time)数据，支持包括Nokia和Carto提供的底图(Basemap)显示，均值比较图表(averages charts)，散点图矩阵(scatter plot matrices)，非参数的空间自相关图(nonparametric spatial autocorrelation--correlogram)，以及灵活的数据分类方法(flexible data categorization)。

下载地址：

http://geodacenter.github.io/download_windows.html

案例数据下载：https://geodacenter.github.io/data-and-lab/

这里以克利夫兰房价数据为例进行展示

 打开属性表

 绘制等间隔地图

 绘制散点矩阵图

 创建空间权重矩阵

 

 绘制Moran散点图

 运用空间误差模型（SEM）分析经纬度与房价的关系：

总体感觉用户界面很友好，有很多能进行空间分析的功能

 

 

参考：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMDE3ODYyNw==&mid=2649202974&idx=1&sn=259e67a1413d59a893a83e2820cb552a&chksm=8f7b8632b80c0f246317f47f37b0ba7d91dcb34c0e330cbab1c2a043eb1de18a03f2696387c7&scene=21#wechat_redirect