扣扣空间数据分析怎么分析

❶ 数据分析的分析方法都有哪些

很多数据分析是在分析数据的时候都会使用一些数据分析的方法，但是很多人不知道数据分析的分析方法有什么？对于数据分析师来说，懂得更多的数据分析方法是很有必要的，而且数据分析师工作工程中会根据变量的不同采用不同的数据分析方法，一般常用的数据分析方法包括聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析等，我们要学会使用这些数据分析之前一定要懂得这些方法的定义是什么。
第一先说因子分析方法，所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奥典型抽因法等等。
第二说一下回归分析方法。回归分析方法就是指研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组变量的相依关系的统计分析方法。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析方法运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

接着说相关分析方法，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系。
然后说聚类分析方法。聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，不需要事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。
接着说方差分析方法。方差数据方法就是用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显着影响的变量。
最后说一下对应分析方法。对应分析是通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
通过上述的内容，我们发现数据分析的方法是有很多的，除了文中提到的聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析等分析方法以外，还有很多的数分析方法，而上面提到的数据分析方法都是比较经典的，大家一定要多多了解一下此类相关信息的发生，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

❷ 空间分析方法

空间信息量算是空间分析的定量化基础。空间实体间存在着多种空间关系，包括拓扑、顺序、距离、方位等关系。通过空间关系查询和定位空间实体是地理信息系统不同于一般数据库系统的功能之一。如查询满足下列条件的城市：在京九线的东部， 距离京九线不超过200公里， 城市人口大于100万并且居民人均年收入超过1万。整个查询计算涉及了空间顺序方位关系(京九线东部),空间距离关系（距离京九线不超过200公里），甚至还有属性信息查询(城市人口大于100万并且居民人均年收入超过1万）。间信息量算包括：质心量算、几何量算、形状量算。

2、空间信息分类

这是GIS功能的重要组成部分。对于线状地物求长度、曲率、方向，对于面状地物求面积、周长、形状、曲率等；求几何体的质心；空间实体间的距离等。空间分析常用的空间信息分类的数学方法有：主成分分析法、层次分析法、系统聚类分析、判别分析等；

缓冲区分析

缓冲区分析是针对点、线、面等地理实体，自动在其周围建立一定宽度范围的缓冲区多边形。

邻近度描述了地理空间中两个地物距离相近的程度，其确定是空间分析的一个重要手段。交通沿线或河流沿线的地物有其独特的重要性，公共设施的服务半径，大型水库建设引起的搬迁，铁路、公路以及航运河道对其所穿过区域经济发展的重要性等，均是一个邻近度问题。缓冲区分析是解决邻近度问题的空间分析工具之一。 所谓缓冲区就是地理空间目标的一种影响范围或服务范围。

叠加分析

大部分GIS软件是以分层的方式组织地理景观，将地理景观按主题分层提取，同一地区的整个数据层集表达了该地区地理景观的内容。地理信息系统的叠加分析是将有关主题层组成的数据层面，进行叠加产生一个新数据层面的操作，其结果综合了原来两层或多层要素所具有的属性。叠加分析不仅包含空间关系的比较，还包含属性关系的比较。

       叠加分析可以分为以下几类：视觉信息叠加、点与多边形叠加、线与多边形叠加、多边形叠加、栅格图层叠加。

❸ 空间数据分析方法的内容简介

本书既可用作高等院校地理、生态、环境、卫生、经济等专业的本科生教材，同时也可供相关领域的研究者和技术人员参考。
目录
前言
第1章绪论
1.1空间分析的概念与研究进展
1.2空间分析的研究内容
1.3空间分析与地理信息科学
1.4小结
第2章空间数据的性质
2.1地理世界的概念模型与数据模型
2.2空间数据的性质
2.3空间数据的不确定性
第3章探索性空间数据分析与可视化
3.1关于eda、esda与可视化
3.2eda与可视化的基本方法
3.3esda与空间数据可视化
3.4交互技术与esda
第4章空间点模式方法
4.1空间点模式的概念与空间分析技术
4.2基于密度的方法——样方计数法与核函数法
4.3基于距离的方法
4.4g函数与f函数
.4.5k函数与l函数
4.6k函数方法的扩展——二元模式与空间一时间模式
第5章面状数据空间模式分析方法
5.1空间接近性与空间权重矩阵
5.2面状数据中趋势分析
5.3空间自相关的概念
5.4名义变量的空间自相关测度——连接计数法
5.5空间自相关统计量——moran’s j和geary’sc
5.6广义g统计量
5.7局部空间自相关统计量
第6章空间回归分析
6.1回归分析方法
6.2空间自回归模型
6.3空间回归模型的实例
6.4地理加权回归模型
6.5gwr应用的实例研究
第7章空间连续数据分析方法
7.1探索性分析方法
7.2趋势面分析
7.3连续数据的空间依赖性测度——协方差图和半方差图
7.4克立格方法
7.5克立格建模方法实例研究
第8章地图代数与基本地理计算
8.1理解栅格数据
8.2地图代数中的基本运算
8.3地图代数中的函数与类型
8.4局部函数
8.5邻域函数
8.6类区函数
8.7块函数
8.8全局函数
第9章gis空间建模
9.1空间建模
9.2距离函数的应用——缓冲区、区位配置和最短路径
9.3地图的比较分析——交叉表和kia指数
9.4函数的综合应用
9.5栅格数据集的滤波处理
9.6空间决策与实例分析
主要参考文献

❹ 空间数据分析方法的介绍

本书较全面地介绍了空间数据的分析方法。在系统介绍空间分析的慨念、内容、结构体系和研究进展的基础上，对空间数据的性质进行了探讨；然后以空间数据的类型为线索，分别研究了空间点数据、面数据、连续数据的分析方法；并讨论了空间回归（包括地理加权回归）方法；最后介绍了gis软件系统中的地图代数语言及其建模技术。本书是一本面向gis专业空间分析课程的教材，通过大量的应用实例，展示了空间分析方法的应用价值，较系统地反映了空间分析方法和技术的最新进展与成果。

❺ 从数据分析探索QQ空间营销价值

从数据分析探索QQ空间营销价值

前不久，自己特意研究了一下QQ空间。大家对QQ空间已经是相当熟悉了，几乎只要上网的中国网民都会有这么一只可爱的小企鹅，也都会去玩上一玩QQ空间。据易观智库产业数据库发布的最新数据显示，主要集中于20-34岁人群，其中各SNS网站用户年龄各有侧重，20-34岁人群也正是中国互联网的中流砥柱。

图中可以看出，20-24岁年龄的用户是中国主要SNS网站的主流人群，其次为25-29岁人群。QQ空间人群分布与其他厂商相比相对平均。但19岁以下人群相对比例较高，这也正是QQ空间的和其他主要SNS网站不一样的地方， QQ空间未来的新生力量必将壮大起来。再加上一个企鹅绑定一切的特殊效果，QQ空间、腾讯微博、朋友网紧密的结合起来，可以说QQ空间具有无限的生命力和影响力。
通过谷歌趋势流量统计得到的最新数据：

2011年的朋友网用户访问流量具有明显优势，这也从侧面反映了QQ空间的也不可小觑。下面是我对20大行业QQ空间TOP10分析的一些具体数据，大家一看便知QQ空间营销的魅力所在了。
一、20大行业QQ空间关注粉丝数量(除去TOP1的黄钻官方团队19096.9万)和微博听众数量TOP10
QQ空间粉丝数量

QQ空间微博听众数量

空间粉丝和听众数量的多少反映了用户对该空间关注程度，或者反映说是你空间的知名度。从QQ空间粉丝和听众的兴趣也可以看出来，基本跟易观智库产业数据库发布的最新数据的用户年龄相吻合。其中，腾讯自家产品QQ空间就不用说了，而用户对体育、娱乐休闲、旅游、游戏、新闻事件都具有较浓兴趣。
二、20大行业QQ空间单篇日志最高转载和分享数量TOP10
QQ空间单篇日志最高转载数量

QQ空间单篇日志最高分享数量

虽然，转载和分享有所区别。但我觉得模式还是一样的，都是感觉空间里面内容对自己有帮助的东西进行一种收藏并且可以使自己空间好友看到和好友互动。甚至QQ好友、朋友网好友、微博听众等等都能看到你所转载和分享的内容进行交流。从转载和分享这两张示图可以看出，网友对饮食健康、软件应用、时尚休闲的喜爱度最高
从上面种种数据可以看出，QQ空间营销价值是巨大的，可以说用户活跃度并不比微博差多少。从人群来看，它聚集70后、80后、90后等诸多用户资源。同时00后也相应加入这个的用户阵营。可想而知，QQ空间用户量是何等惊人。而且加上QQ空间、朋友网、腾讯微博等等平台运用的是“一号互通”的模式更是提高了空间用户的互动性和影响力。虽然，QQ空间在内容上不能够被网络收录。但是，单就它持续保持较高的独立访问用户数量，特别是开放平台推进以来，平台应用与内容的丰富使得平台用户活跃度不断提升，也给QQ空间营销提供了便捷之路

❻ 数据分析，应该怎么做主要是不知道该怎么去分析

数据分析难在分析思路，并不难在技术和工具，同一份数据，高手能通过数据一针见血指出其中的问题，当然，这个思路也不是一朝一夕就能拥有的，但是可以在平时的分析过程中总结积累，比如通过环比，同比，对数据进行分组对比，聚类和预测操作等

❼ 2、简述空间分析的主要步骤

简述空间分析的主要步骤：

一、 矢量空间分析

矢量空间分析主要通过空间数据和空间模型的联合分析来挖掘空间目标的潜在信息，而这些空间目标的基本信息，无非是其空间位置、分布、形态、距离、方位、拓扑关系等，其中距离、方位、拓扑关系组成了空间目标的空间关系。

它是地理实体之间的空间特性，可以作为数据组织、查询、分析和推理的基础。通过将地理空间目标划分为点、线、面不同的类型，可以获得这些不同类型目标的形态结构。将空间目标的空间数据和属性数据结合起来，可以进行许多特定任务的空间计算与分析。

1，图元合并

图元合并即矢量空间聚合，是根据空间邻接关系、分类属性字段，进行数据类型的合并或转换以实现空间地域的兼并（数据的综合）。空间聚合的结果往往将较复杂的类别转换为较简单的类别，当从地点、地区到大区域的制图综合变换时常需要使用这种分析处理方法。

2，空间查询

空间查询是将输入图层与查询图层的要素或是交互输入的查询范围进行空间拓扑判别（包含、相离、相交、外包矩形相交），从输入图层中提取出满足拓扑判别条件的图元。

3，叠加分析

覆盖叠加分析是将两层或多层地图要素进行叠加产生一个新要素层的操作，其结果将原来要素分割生成新的要素，新要素综合了原来两层或多层要素所具有的属性。也就是说，覆盖叠加分析不仅生成了新的空间关系，还将输入数据层的属性联系起来产生了新的属性关系。覆盖叠加分析是对新要素的属性按一定的数学模型进行计算分析，进而产生用户需要的结果或回答用户提出的问题。

二、 栅格空间分析

基于栅格数据的空间分析是GIS空间分析的基础，主要包括：距离制图、 密度制图、表面分析、统计分析、重分类、栅格计算、可视性分析，地形因子分析，水文分析等功能。

1，距离制图

距离制图即根据每一栅格相距其最邻近要素（也称为“源”）的距离来进行分析制图，从而反映出每一栅格与其最邻近源的相互关系。通过距离制图可以获得很多相关信息，指导人们进行资源的合理规划与利用。
2，密度制图

密度制图主要根据输入的已知点要素的数值及其分布，来计算整个区域的数据分布状况，从而产生一个连续的表面。它主要是基于点数据生成的，以每个待计算格网点为中心，进行环形区域的搜寻，进而来计算每个格网点的密度值。

3，表面分析

表面分析主要通过生成新数据集，诸如等值线、坡度、坡向、山体阴影等派生数据，获得更多的反映原始数据集中所暗含的空间特征、空间格局等信息。

❽ 如何做数据分析

数据分析是网站排名后一项非常重要的工作，数据分析是以现有网站的内容为基础，分析那些内容是用户点击比较多以及哪些内容用户更加受欢迎。从而更多展示用户喜欢的内容，降低网站的跳出率增加网站黏性。数据分析能从很大程度上促进网站关键词排名。以下小熙SEO来帮你解决这个问题：

1：发现问题。数据分析的前提是发现问题，如果只是盲目的寻找不同是难以发现数据体现的问题的。比如为什么这个页面访问量很大，而另外一个本应该访问量大的页面却没有访问。

比如：用户为什么不点击这个栏目，是用户根本对这个内容不感兴趣还是栏目的名称模糊不清还是栏目放置问题呢？关于网站的各种问题都可以提出然后带着问题去分析数据。

2：分析pv、uv、ip、跳出率和平均访问时长
pv、uv、ip是互相关联的。pv是用户流量的页面数，uv是访问的用户数（即有多少台机器访问网站），uv是真实的用户量，ip是访问的ip段数量。

（1）通常情况下uv要大于ip，如果出现uv远远小于ip有可能网站被刷或者是内容被采集。pv是uv的倍数关系，如果pv跟uv的倍数接近于1，说明大部分用户只浏览一个页面就走了，这种情况下的网站跳出率也非常高。

而pv：uv多少合适呢？要看同行业的平均数据，比如羊羊吧是一个论坛，pv：uv的比例接近10:1，而如果是企业站，可能3:1或者4:1

（2）跳出率越高说明网站内容质量越差，跳出率的合理值跟行业有关，社区或交流类、图片、视频、小说、笑话类的网站跳出率相对更低（羊羊吧跳出率在40%以下）。跳出率的突然升高和降低跟网站最近更新内容或者竞价页面的调整有关系。（比如：研究中心论坛一片娱乐帖子引来大量流量，同时跳出率非常高），降低跳出率的方法是提升内容质量和布局内链系统。

（3）平均访问时长也体现网站的内容质量。时长越长说明网站内容质量越高、内链系统越好。访问时长跟跳出率一样跟行业和网站类型有关系。美食、旅游、技术、图片、小说、视频、动画这些行业访问时长会更长，而企业类的产品站、服务类站点访问时长会更短。

3：分析来源、地域和搜索引擎

明白网站用户来源、地域以及来自于哪个搜索引擎可以方便做针对性的优化，并且可以节省大量时间获取更加精准的用户。

（1）从来源分析可以评测外链和推广效果，可以选择效果更好的推广和外链方式，节省时间。

（2）地域分析可以帮我我们做地域关键词，如果用户大多是北方地区在选择空间时可以选择联通，相反可以选择电信。并且地域词可以帮助网站获取良好排名，得到精准用户，地域词比全国词更好容易做排名。

（3）搜索引擎分析用于明白用户的搜索习惯，比如羊羊吧很大一群用户来自于360搜索，因为养羊的用户对计算机知道非常少，而360卫士强装的360搜索正好把这一群用户笼络了，所以羊羊吧应该更加注重360优化。

4：.受访页面、着陆页和搜索词

分析受访页面可以看出推广、外链以及内链效果，分析搜索词可以得出现在内容排名效果。受访页面和搜索词结合分析就是推广、外链和内链布局的真实效果。着陆页是刚开始访问网站进入的页面，来自于外链、推广和排名入口。

（1）受访页面主要来自于外链、推广链接、排名页面和内链布局。受访页面越高的网页说明展示次数越多，被用户看到的概率越大。

（2）着陆页分数据纯碎的体现外链、推广链接和排名的效果，如果没有关键词排名，可以直接评测推广、外链的效果。

（3）搜索词。对于中大型站点很多长尾词有了排名SEO依然不知道，这时候可以通过搜索词得知那些关键词给我们带来了流量，以及访问的页面是哪些，访问页的跳出率是多少，是不是应该推广这个页面帮助它提升排名。

5：分析页面点击图和页面上下游

页面点击图直观形象的展示用户的点击习惯，用户点击越多的地方颜色越趋向于深红色，浅一点的地方是绿色。页面上下游反应的是用户从一个页面到另一个页面的浏览轨迹，页面上下游可以用谷歌分析工具分析。

（1）页面点击图，可以根据页面点击图调整网站首页布局。颜色越深的内容放置的位置越靠近左上角，颜色越浅的内容位置越靠近右下角。点击很少或者没有点击的内容可以从首页移除，或者放置在栏目页。

（2）页面上下游是体现用户浏览网页的轨迹，从上下游的数据可以统计布局的内链用户点击最多的文章是哪一篇，以及哪些页面的跳出率高。页面上下游数据最能说明内链布局效果。小熙SEO竭诚为你解答，你还有疑虑的话，可以随时来联系我。

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