资源介绍
(英文版电子书）
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在空间数据科学中，彼此距离更近的事物往往比相距较远的事物具有更多共性。通过这本实用书籍，地理空间专业人士、数据科学家、商业分析师、地理学家、地质学家以及其他熟悉数据分析与可视化的从业者，将学习空间数据分析的基础知识，从而更深入地理解自身面临的数据问题。
作者邦妮・P・麦克莱恩（Bonny P. McClain）阐释了为何检测并量化地理空间数据中的模式至关重要。无论是专有平台还是开源平台，都能支持你处理和可视化空间信息。本书面向熟悉数据分析或可视化、且渴望探索 Python 地理空间集成应用的读者。
本书将帮助你：
理解在数据科学中应用空间关系的重要性
选择并应用栅格与矢量图形的数据分层技术
运用位置数据发挥空间分析的价值
设计信息丰富且精准的地图
利用 Python 脚本实现地理数据自动化处理
探索 Python 扩展包以获取更多功能
处理多边形、Shapefile、投影等特殊数据类型
理解空间数据科学的图形语法，激发探索欲