培训目标：
通过培训，使学员掌握空间统计与空间分析技术要点与应用，通过多种软件实操演练，使学员掌握ArcGIS、Geoda、R语言等重要的空间统计分析工具；通过大量案例实战，使学员掌握多种空间数据统计分析的应用方法，并且将所学方法应用到本行业的空间数据统计分析工作中。同时，针对海量空间数据分析，让学员熟悉空间大数据分析的方法和应用。
培训对象：
从事地理信息系统应用人员，规划、国土管理、地质、测绘、海洋、农业、林业、园林、城管、市政、交通、水利、公共卫生、等行业相关的政府主管部门及企事业研究院（所）、大专院校及勘察、勘探、设计、测绘、勘测院、所、队的领导与业务技术骨干。
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章节
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课程题目及说明
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一、
空间统计分析基础
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地理信息与空间思维
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简要介绍与回顾地理学以及地理信息的发展历程，了解空间思维方式与空间分析的一般情况。
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空间思维、地理科学
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空间分析与空间统计学基础
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1、介绍空间分析与空间统计学的一般基础知识，包括空间聚类的算法与应用、空间相关性的多种算法比较以及适用范围。不同算法中P值和Z得分的概念与意义。
2、在不同的研究中，获取数据的思想以及对数据的空间化分析思路。如何选择合适的分析算法以及分析工具。
3、ArcGIS软件中的空间分析、空间统计模块的应用、结果的解读以及应用方式。
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空间统计、开源软件、商业软件
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二、
数据分析初步与软件操作
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数据分析初步（数据处理与可视化）
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1、数据处理的一般流程包括介绍数据挖掘通用流程CRISP-DM以及空间数据挖掘与分析。
2、空间数据的获取方式以及可视化。
3、通过软件进行GIS专题图制作。
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CRISP-DM，专题图制作
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数据分析初步（软件实战）
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1、数据处理与分析业界第一语言Python基础讲解与应用。
2、R语言入门与基础操作。
3、ArcGIS与GEODA软件的基础操作。
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Python、R、ArcGIS、Geoda
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三、
空间统计应用及软件操作基础
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空间统计及其应用一（空间统计分析初步）
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1、空间关系概念化以及应用模式。
2、空间分布模式与趋势演变（时空一体）模型的识别。
3、空间自相关与空间异质性。
4、莫兰指数的概念以及应用。
5、案例说明。
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空间关系、空间自相关、空间异质性
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空间统计及其应用二（空间统计实战操作）
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1、在ArcGIS、GeoDa和R语言中对空间关系概念化、空间矩阵、空间自相关、空间分布等分析的实现与实际操作。
2、空间统计案例及实战操作：美国大选的票仓分析。
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实战分析
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四、
空间事件分析技术以及实战应用
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空间统计及其应用三（空间事件分析技术）
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1、空间点模式分析级应用。
2、样方分析、方向分布、中心及中位数、冷热点、密度、聚类等多种分析技术的说明与应用。3、案例说明：挪威历史上最臭名昭著的案件“The Pocket Man”的侦破及抓捕
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点数据分析模式
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空间统计学其应用四（点模式分析实战操作）
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1、在ArcGIS、GeoDa和R语言中对点模式分析实现与实际操作。
2、空间统计案例及实战操作：事故分析与疾病流行分析。
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实战分析
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五、
空间大数据基础
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空间大数据分析入门
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1、大数据主流应用以及在空间分析上的现状。
2、简介一般空间大数据分析技术，包括Hadoop和Spark。
3、空间大数据应用案例：北京市交通热点的分析
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大数据、hadoop、spark
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大数据分析基础
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1、搭建大数据分析基础环境。
2、分布式并行计算三大基础概念HDFS、MapReduce、Big Table的简介和实现说明。
3、Hadoop与Spark开发的编程实现。
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HDFS、MapReduce、Big Table
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六、
空间大数据分析实践
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大数据及空间大数据分析（hadoop篇）
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1、使用HIVE实现空间数据筛选功能。
2、在hadoop上使用MapReduce实现海量数据的交通流量分析全过程的编码以及功能操作。
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HIVE、MapReduce、空间分析
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大数据及空间大数据分析（Spark篇）
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1、Spark基础开发模式（Python篇）。
2、利用Spark with Python进行大数据分析。
3、SparkR简介以及实践。
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Spark、Python、SparkR
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