Геопространственная наука о данных анализ шаблонов точек
Геопространственный анализ шаблонов точек в науке о данных
Быстрый учебник по анализу пространственных точечных данных в Python.
Введение
Геопространственная наука о данных – это подобласть области данных, которая занимается анализом точечных данных с учетом места, где произошло событие.
Допустим, у нас есть сеть розничных магазинов, которые продает смартфоны. У нас есть несколько центров распределения и мы собираемся открыть несколько новых магазинов. Где мы можем это сделать?
Такие понимания могут быть получены с помощью геопространственного анализа, который покажет нам, где сосредоточены продажи, есть ли кластеры, где продажи выше или ниже, и другие идеи.
Анализ точечных паттернов вступает в игру, когда мы хотим убедиться, что рассматриваемый нами набор данных пространственно сгруппирован. Как и многое из нашей работы в качестве ученых-исследователей данных, точечный паттерн предполагает создание гипотезы и устранение большей части неопределенности для ее подтверждения или опровержения с использованием статистики, примененной к данным. В этом случае это не исключение. Существует несколько статистических тестов, которые должны быть выполнены, что будет показано в этой статье.
- 10 лучших курсов временных рядов для освоения этого важного навыка в области науки о данных
- Топ-10 проектов по веб-скрапингу, которые можно выполнить в 2023 году
- 30 лет Data Science обзор от практикующего специалиста по Data Science
Кстати, мы недавно изучали геопространственную науку о данных здесь, на моем блоге. Если вы не знаете много о данной теме, вот две хорошие статьи, которые стоит прочитать перед тем, как приступить к этой статье.
Анализ геопространственных данных с помощью Python
Практическая статья по анализу данных с использованием Python кода.
towardsdatascience.com
Анализ геопространственных данных с помощью Python (Часть 2 – Тест гипотез)
Изучение геопространственного теста гипотез для объявлений Airbnb в Ашвилле.
towardsdatascience.com
Кодирование
Пакеты
Давайте начнем с пакетов, которые будут использоваться в этом упражнении. Если какой-либо из них не установлен в вашей среде, не забудьте использовать pip install или conda install (для пользователей Anaconda), а затем имя пакета.
import pandas as pd
import numpy as np
import geopandas as gpd
import seaborn as sns
...
