什么是探索性的空间数据分析模型

探索性空间数据分析模型帮助研究者发现地理数据中的隐藏模式。这类模型通过空间自相关分析，如莫兰指数，识别数据聚集区域。热点分析工具Getis-Ord Gi*能找出高值或低值集中区域。半变异函数用于测量空间相关性随距离的变化。这些方法不需要预设假设，直接从数据中提取空间结构信息。研究人员还使用空间插值技术，如克里金法，生成连续表面，填补数据空白点。

空间数据挖掘模型包含多种可视化技术。箱线地图展示不同区域的数据分布差异。泰森多边形分析每个数据点的影响范围。网络分析模型研究地理要素间的连接关系，如交通流量。主成分分析减少空间数据的维度，保留主要变异信息。这些工具组合使用，能全面揭示空间数据的多层次特征，为决策提供科学依据。