探索性空间数据分析 DSDA 解释

探索性空间数据分析（Exploratory Spatial Data Analysis，通常缩写为ESDA），是一种利用统计技术和图形方法分析空间数据的模式和关系，以获取对数据的初步理解的方法。ESDA主要用于检测和解释空间数据中的各种现象和结构，如空间异质性、相关性以及趋同或分歧的趋势等。ESDA的核心理念是，在进行预测或执行高级别的模型分析之前，先对数据的空间分布和模式进行全面的探索和理解。

具体来说，ESDA包括以下几个关键方面：

1. 空间统计描述：提供关于数据浓度或分布范围的基本统计描述，例如平均值、中位数、偏度等。

2. 空间可视化：通过地图和其他图表形式展示空间数据的分布情况。

3. 空间自相关性检验：分析数据中是否存在显著的空间聚类，例如通过莫兰指数（Moran's I）来定量度量。

4. 异常值检测：识别空间数据中的异常值和非典型模式。

5. 空间关联性分析：研究不同变量之间的空间相关性。

6. 空间模式探测：如空间集聚、空间异常、热点分析、来源-接收地分析等。

7. 空间分位分类：将数据根据其空间位置特性分成不同的类别。

ESDA与DSDA有所不同，DSDA一般指的是描述性空间数据分析（Descriptive Spatial Data Analysis），它更多关注用定性和定量方法描述数据的空间结构和属性。

请注意，尽管DSDA这一术语在某些资料中被使用，但它不似ESDA那样被广泛应用和接受。因此，在具体研究中，更多的是使用ESDA来进行探索性的空间数据分析。