“大数据?有趣，……来了一阵白盔白甲的革命党，都拿着集群，云计算，hadoop，spark，bigTable，走过土谷祠，叫道，‘阿Q!同去同去!’于是一同去。”一夜之间，大数据风靡全球，实际上：仿佛大数据来了，数据库范式就不要了标准结构也不要了数据质量也不要了数据规范也不要了大数据嘛，就是要打破一切……但是标准化和数据质量真得不再重要么？今

空间查询与展示空间查询需要入口（屏幕触摸、文字输入，甚至绘制个Geometry进行查询），也需要展示容器，如果查询仅仅返回一条记录，在地图中弹出窗口展示信息足矣。当返回多条记录，特别是多个图层的多条记录便需要类似AnimatedExpandableListView的容器来放置查询结果。

2020年初，新型冠状病毒爆发，席卷全国、扑向全球，各国家、各省市、各行业均在开展抗“疫”行动。地理信息从业同仁也在不遗余力尽己所能，团结一致、众志成城...

空间自相关是学习空间统计学课程中的第一个拦路虎，据虾神所知，很多初学空间统计学的同学，在遇上这个词汇的时候，就准备放弃这一门本来可以很有意思的课程了。因为大家发现“空间自相关”这五个字，...

上一篇简单说了一下莫兰指数的计算原理和计算公式，如果是学生或者基础研究者，鼓励好好的学习一下手算或者编程计算，所谓的基础不牢，地动山摇……但是对于工程界...

实际上，除了辅助表以外，GWR还会生成一份全要素的表。对回归的每一个样本都给出相应的信息，今天就来看看这些信息代表了什么内容。生成的新的要素类字段信息如下：实际上，Coeffcient（系数）和Standard Error Conffcient （标准差系数）会对每一个解释变量都给出一个值，所以可以看成是两类值，下面把各个值的情况和意义做个简单描述：其中ArcGIS

本节对前面写的莫兰指数部分留下的一下小问题进行解答，里面包括一些读者朋友们通过邮件提出的一些问题。Q1：ArcGIS中，计算莫兰指数的工具里面的那个Row（行标准化）是拿来干嘛的？A：...

CSDN的被爬虫专用声明：虾神原创，公众号\知乎：虾神说D转发、转载和爬虫，请主动保留此声明。前文再续，书接上一回。上一回我们说到用GeoDa可以自定义空间权重矩阵和空间关系，那么空间关系到底在我们的分析中，会产生什么样的影响呢？今天我们通过一个简单的例子来给大家示例一下：首先我们用常规的方式演示一下在GeoDa里面如何做莫兰指数：打开GeoDa，打开我们需要分析的数据，比如还是中国的人口GDP的

Moran's I这个东西，官方叫做：莫兰指数，是澳大利亚统计学家帕特里克·阿尔弗雷德·皮尔斯·莫兰（Patrick Alfred Pierce Moran），在1950年提出的。一般是用来度量空间相关性的一个重要指标。

地理加权回归分析完成之后，与OLS不同的是会默认生成一张可视化图，像下面这张一样的：这种图里面数值和颜色，主要是系数的标准误差。主要用来衡量每个系数估计值的可靠性。标准误差与实际系数值相比较小时，这些估计值的可信度会更高。较大标准误差可能表示局部多重共线性存在问题。根据官方的说法，需要检查超过2.5倍标准差的地方……这些地方可能会有问题。虽然在软件里面，默认只显示这样一张图，但