COS数据分析沙龙第十二期(北京)

 

by 肖展航cos101

 

2013年7月28日,第十二期COS数据分析沙龙(北京站)在明德主楼1016如期举行。顶着这个夏天第二个高温橙色预警,本次嘉宾,来自中科院地理资源所的王江浩先生(@沐洲)为大家呈现了主题为“时空统计和时空数据可视化”的精彩讲座。

王江浩先生现为中国科学院地理科学与资源资源研究所,资源与环境信息系统国家重点实验室在读博士生;他的专业为遥感与地理信息系统,博士期间主要从事时空地统计学(Spatio-temporal Geostatistics)的相关研究工作;他现已发表学术论文10余篇,其中SCI收录6篇(第一作者2篇),EI检索2篇。他是GIS开源社区(OSGeo)的爱好者和推动者,熟练掌握R、Python、Javascript、IDL等开发语言;他长期关注遥感与地理空间大数据分析与可视化,乐于交流推崇开源与共享;雅安地震时,他第一时间制作了 四川雅安地震信息的可视化,方便关心雅安的网民及时了解雅安地震信息

本次嘉宾站在时空统计学发展演进路径的角度,从以概率论为基础,以独立同分布为假设的“经典统计学”到存在空间自相关、空间异质性和各向异性的“空间统计学”,再到更为复杂的“时空统计学”,依次呈现开来。

在与会者了解了基本的时空统计特征之后,嘉宾着重介绍了R中的时空数据分析。按照类型上讲,有三类:第一类是R中的时间序列分析,R中的基础包涉及到关于许多时间序列的函数,例如:stat包里定义了时间和日期的数据结构,forecast和tseries包里包含了预测和单变量建模等等。自动安装所有的时序相关的包的指令如下:


install.packages("ctv") 
library("ctv")
install.views(”TimeSeries") 
update.views("TimeSeries")

第二类是R中的空间数据分析,安装环境的指令如下:


install.views(“Spatial”)

在R中,空间统计核心包可以分成三类:输入输出数据(rgdal,maptools,maps等);空间数据清理和操作(sp,maptools,raster)以及空间统计分析(Spatstat,gstat,geoR等)。

值得注意的是,空间数据结构在sp基础包下定义为点、线、面、栅格。读入和写出空间数据,以rgdal为例,需要调用readGDAL() / writeGDAL() ,readOGR() / writeOGR() 函数。很多地理信息系统(GIS)软件可以跟R交互,例如:spgrass6包则为R和 GRASS GIS提供了接口,RPyGeo包则在R中通过Python和ArcGIS提供了借口。

 

第三类是R中的空间统计分析。嘉宾向大家讲述了地统计分析、点模式分析、格数据分析和轨迹数据分析这四类以及对应的R语言中的包的操作。

嘉宾对时空可视化钻研之深刻,从给大家带来了视觉上和思想上的冲击波可以窥见。

嘉宾在分享了自己专业方面的收获后,向大家展示了课余娱乐时间开发的可视化项目。R中的时序图、日历图和栅格数据、矢量数据、时空数据可视化,D3、Rchart等十八般武艺信手拈来。其中,mvtsplot包下的mvtsplot()函数更是让大家感受到可视化对于提取时空数据信息的重要作用。Web下的可视化主要利用到了网络地图,利用谷歌地图和R展示了H7N9和雅安地震的热力图ggmap{heatmap()},不禁让人想起了第六届R语言会议上萌主(@Yummy_zhou)为大家展示的动态交互图。

幻灯片下载

来自百度、新浪、豆瓣、微软、中航工业集团、京东商城、新华网、6City、友盟、随视传媒、中国统计信息咨询中心、际恒集团、博识教育、中科院、北京邮电大学、北京大学、清华大学、中国人民大学、北京理工大学、华中科技大学的业界人士和高校学生以及创业者逾30余人报名参与了此次活动,席间与嘉宾积极互动,围绕主题展开了深入精彩的讨论。

报名嘉宾中填写的报名理由如下图:

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