上海市法人数据空间化及空间分析研究
探索性空间数据分析
地统计方法
• 变异函数
基台值：反映最大变异情 况，越高表明空间异质性越 高； 变程：空间相关性的作用 范围，超出变程则空间相关 性不存在； 块金值：反映随机变化， 受不确定性因素影响部分。
60.37 55.
地统计方法
表4 预测点（1，4）的g向量计算结果
(1,5) (3,4) (1,3) (4,5) (5,1)
距离 1 2 1
3.162 5
g向量 13.5 27 13.5 42.69 67.5
1
(1.5) (3,4) (1,3) (4,5) (5,1) (1,4)
• 直方图 • Normal QQ Plot • 趋势分析 • Voronoi Map • 半变异/协方差云图 • General QQ Plot • 正交协方差云图
直方图
• 将数据分为若干区 间，统计每个区间 内的要素个数
• 给出一组统计量 • 检验数据是否符合
正态分布以及发现 离群值
Normal QQ Plot
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表1 半变异值计算结果
半变异值 12.5 12.5 0 112.5 0 12.5 112.5 12.5 50 112.5
距离计算 Sqrt[(1-3)2+(5-4)2] Sqrt[(1-1)2+(5-3)2] Sqrt[(1-4)2+(5-5)2] Sqrt[(1-5)2+(5-1)2] Sqrt[(3-1)2+(4-3)2] Sqrt[(3-4)2+(4-5)2] Sqrt[(3-5)2+(4-1)2] Sqrt[(1-4)2+(3-5)2] Sqrt[(1-5)2+(3-1)2] Sqrt[(4-5)2+(5-1)2]
探索性空间数据分析模型研究_张学良
ｎｎ
(( ｗｉｊ（ｘｉ－ ｘ* ）（ｘｊ－ ｘ* ）
Ｉ＝ ｉ＝１ ｊ≠ｉ ｎｎ
（ ４）
(( Ｓ２
ｗｉｊ
ｉ＝１ ｊ＝ｉ
( ( 其中，
Ｓ２
ห้องสมุดไป่ตู้１ ｎ
ｎ
（ｘｉ－
ｘ）２，
ｘ＝
１ ｎ
ｎ
ｘｉ
ｉ
《2024年基于R语言的空间统计分析研究与应用》范文
《基于R语言的空间统计分析研究与应用》篇一一、引言空间统计分析是地理学、环境科学、生态学等多个领域的重要研究工具。
随着大数据时代的到来，空间数据的获取和分析变得越来越重要。
R语言作为一种强大的统计分析工具，其在空间统计分析领域的应用也日益广泛。
本文将介绍基于R语言的空间统计分析的基本原理、方法及其在实践中的应用。
二、空间统计分析的基本原理空间统计分析是通过分析空间数据的分布、模式和关系，揭示空间现象的内在规律。
其基本原理包括空间自相关、空间插值、空间聚类、空间异常检测等。
1. 空间自相关：通过分析空间数据的分布模式，探究空间单位之间的依赖性和相似性。
2. 空间插值：根据已知的空间数据，推算未知区域的数据值。
3. 空间聚类：将空间数据按照其相似性进行分组，揭示空间数据的聚集特征。
4. 空间异常检测：通过比较空间数据与背景数据的差异，发现异常现象。
三、R语言在空间统计分析中的应用R语言作为一种强大的统计分析工具，其在空间统计分析领域的应用非常广泛。
下面将介绍R语言在空间统计分析中的常用包及其应用。
1. sp包：sp包是R语言中用于处理空间数据的常用包，提供了读取、编辑、可视化空间数据的功能。
2. rgeos包：rgeos包提供了各种空间几何运算功能，如点、线、面的距离计算、面积计算等。
3. raster包：raster包用于处理栅格数据，包括栅格数据的读取、插值、分析等。
4. spdep包：spdep包提供了各种空间自相关分析的功能，如全局自相关、局部自相关等。
在实践应用中，R语言可以用于城市规划、生态环境评估、地理信息系统等多个领域。
例如，在城市规划中，可以通过R语言对城市土地利用数据进行空间自相关分析，揭示土地利用的分布特征和趋势；在生态环境评估中，可以利用R语言对环境监测数据进行空间插值和聚类分析，评估环境质量的空间分布和变化趋势；在地理信息系统中，可以利用R语言对地理数据进行可视化处理和空间分析，提高地理信息的利用效率。
统计学中的空间数据分析方法及其应用
统计学中的空间数据分析方法及其应用统计学是一门研究数据收集、处理、分析和解释的学科，而空间数据分析则是统计学中的一个分支，专门研究具有空间属性的数据。
随着技术的发展和数据的积累，空间数据分析在各个领域的应用越来越广泛。
本文将介绍统计学中的空间数据分析方法及其应用。
一、空间数据的特点空间数据具有一定的特点，主要包括空间相关性、空间异质性和空间自相关性。
空间相关性指的是空间上相邻地点的数据值之间存在相关性，即靠近的地点具有相似的属性。
空间异质性指的是地点之间的差异性，即不同地点的数据值有所不同。
空间自相关性指的是地点的数据值与其周围地点的数据值之间存在相关性。
二、空间数据分析方法1. 空间插值方法空间插值方法是一种通过已知数据点的观测值来估计未知地点的数据值的方法。
常见的空间插值方法包括反距离加权插值法、克里金插值法和样条插值法等。
这些方法可以根据数据的特点选择合适的插值方法，并利用已知数据点的观测值来推断未知地点的数据值。
2. 空间回归方法空间回归方法是一种用于分析空间数据中因果关系的方法。
它结合了经典的回归分析方法和空间统计方法，可以考虑空间相关性对回归模型的影响。
常见的空间回归方法包括空间滞后模型、空间误差模型和空间滞后误差模型等。
这些方法可以帮助我们理解空间数据中的因果关系，并提供预测和决策支持。
3. 空间聚类方法空间聚类方法是一种将空间数据划分为具有相似属性的区域的方法。
它可以帮助我们发现空间数据中的簇群结构和空间集聚现象。
常见的空间聚类方法包括DBSCAN、K-means和层次聚类等。
这些方法可以帮助我们理解空间数据中的空间分布特征，并为资源配置和规划提供参考。
三、空间数据分析的应用1. 环境监测空间数据分析在环境监测中有着广泛的应用。
通过收集和分析空气质量、水质、土壤质量等空间数据，可以评估环境污染程度和分布情况，为环境保护和治理提供科学依据。
2. 城市规划空间数据分析在城市规划中也发挥着重要作用。
人口数据空间化研究综述_柏中强
第32卷第11期2013年11月地理科学进展PROGRESS IN GEOGRAPHYV ol.32,No.11Nov.,2013收稿日期：2013-06；修订日期：2013-09.基金项目：国家科技基础性工作专项重点项目(2011FY110400)；国家科技基础性工作专项课题项目(2012FY111800-05)。
作者简介：柏中强(1988-)，男，博士研究生，主要研究方向为基于格网的区域人口时空模拟。
E-mail ：baizq@ 通讯作者：王卷乐(1976-)，男，博士，副研究员，主要从事格网化资源环境综合科学调查研究。
E-mail ：wangjl@1692-1702页1引言人口数据是表征人类活动最直接的指标之一，在生态环境保护、灾害风险评估与救援、商业决策、区域规划与开发等领域广泛运用。
人口统计数据通常以行政区为单元逐级统计和汇总而来，以严谨的统计学理论和方法作为支撑，具有权威、系统、规范的特点(胡云峰等,2011)。
但是当此类数据应用于空间分析或跨学科研究时，会出现如下问题：①人口统计数据所依赖的行政单元(省、市、县、乡镇等)与实际研究中的自然单元(流域、土壤类型单元、植被类型单元、样带等)边界不一致，从而造成地学研究中的“可变元问题”(Openshaw et al,1983;杨小唤等,2002)；②以行政区平均密度来表征的人口空间分布信息不能在小尺度上体现人口空间分布特征，其精度也无法达到许多科学研究和工程应用的要求；③时间分辨率低，更新周期长，中国国家层面的人口普查一般是每10年进行一次，而其他大多数发展中国家的更新周期更长；④不便于可视化和空间分析操作，不利于表现和挖掘人口的分布规律及其模拟和预测研究。
以现代对地观测技术和地理信息空间分析与模拟技术为支撑，“社会数据空间化”和“空间数据社会化”(Pixelizing the Social and Socializing thePixel)成为学界关注的焦点(Jacqueline et al,1998;蒋耒文,2002)，人口数据空间化作为其典型代表和重要研究领域，对人口统计数据形成了有益补充。
探索性空间数据分析
研究生课程探索性空间数据分析杜世宏北京大学遥感与GIS研究所提纲一、地统计基础二、探索性数据分析•地统计（Geostatistics）又称地质统计，是在法国著名统计学家Matheron大量理论研究的基础上逐渐形成的一门新的统计学分支。
它是以区域化变量为基础，借助变异函数，研究既具有随机性又具有结构性，或空间相关性和依赖性的自然现象的一门科学。
凡是与空间数据的结构性和随机性，或空间相关性和依赖性，或空间格局与变异有关的研究，并对这些数据进行最优无偏内插估计，或模拟这些数据的离散性、波动性时，皆可应用地统计学的理论与方法。
•地统计学与经典统计学的共同之处在于：它们都是在大量采样的基础上，通过对样本属性值的频率分布或均值、方差关系及其相应规则的分析，确定其空间分布格局与相关关系。
但地统计学区别于经典统计学的最大特点是：地统计学既考虑到样本值的大小，又重视样本空间位置及样本间的距离，弥补了经典统计学忽略空间方位的缺陷。
•地统计分析理论基础包括前提假设、区域化变量、变异分析和空间估值。
• 1. 前提假设–⑴随机过程。
与经典统计学相同的是，地统计学也是在大量样本的基础上，通过分析样本间的规律，探索其分布规律，并进行预测。
地统计学认为研究区域中的所有样本值都是随机过程的结果，即所有样本值都不是相互独立的，它们是遵循一定的内在规律的。
因此地统计学就是要揭示这种内在规律，并进行预测。
–⑵正态分布。
在统计学分析中，假设大量样本是服从正态分布的，地统计学也不例外。
在获得数据后首先应对数据进行分析，若不符合正态分布的假设，应对数据进行变换，转为符合正态分布的形式，并尽量选取可逆的变换形式。
• 1. 前提假设–（3）平稳性。
对于统计学而言，重复的观点是其理论基础。
统计学认为，从大量重复的观察中可以进行预测和估计，并可以了解估计的变化性和不确定性。
–对于大部分的空间数据而言，平稳性的假设是合理的。
其中包括两种平稳性：•一是均值平稳，即假设均值是不变的并且与位置无关；•另一类是与协方差函数有关的二阶平稳和与半变异函数有关的内蕴平稳。
人口数据空间化模型方法_概述及解释说明
人口数据空间化模型方法概述及解释说明1. 引言1.1 概述人口数据空间化模型方法是一种用于研究和分析人口数据地理分布特征的有效工具。
随着城市化进程的加速和城市规划需求的增长，人口数据空间化模型方法在城市规划、社会经济研究以及环境保护与资源管理等领域中得到了广泛应用。
本文将就这种方法进行概述并提供详细解释说明。
1.2 文章结构本文主要包括如下几个部分：引言、正文、方法概述、模型应用场景分析以及结论与展望。
在引言部分，我们将介绍人口数据空间化模型方法的背景和意义，并对全文进行简要说明。
在正文部分，我们将详细探讨该方法的内涵和基本原理。
在方法概述部分，我们将介绍该方法的定义、使用案例说明以及数据处理与分析步骤。
在模型应用场景分析部分，我们将阐述该方法在城市规划与发展、社会经济研究以及环境保护与资源管理等领域中的重要应用。
最后，在结论与展望部分，我们将总结文章内容，并探讨未来研究的发展方向。
1.3 目的本文旨在为读者提供一个全面了解人口数据空间化模型方法的基础，并介绍其在实际应用中的重要性和价值。
通过分析该方法的使用案例以及与其他研究领域的关联，我们希望能够揭示其潜在的贡献和未来发展方向。
同时，该文章也可以作为相关领域研究者和决策者参考的资料，从而推动该方法在实践中的广泛应用和进一步探索。
2. 正文人口数据空间化模型方法是指将人口数据与空间信息相结合，通过建立数学或统计模型来分析和预测人口分布、人口迁移和人口增长的方法。
这种方法可以有效地帮助我们理解人口现象的时空特征以及其影响因素，进而为城市规划、社会经济研究、环境保护和资源管理等领域的决策提供科学依据。
在构建人口数据空间化模型前，首先需要对人口数据进行处理和分析。
常用的处理方式包括数据清洗、变换和插值等，以确保数据的准确性和完整性。
分析步骤则涉及探索性空间数据分析、地理加权回归和空间插值等方法。
这些步骤可以帮助我们发现与空间有关的模式，并推断其背后的驱动力。
基于POI数据的天津市三生空间演化分析研究
基于POI数据的天津市三生空间演化分析研究摘要：“三生空间”是人们保护、利用自然以实现自身发展的载体，反映出人们改造自然的能力和自身发展的水平。
以天津市为例，综合遥感资料和POI数据，采用网格分析法和GIS空间分析法，剖析天津市2010年至2020年“三生空间”的演化分析，在此基础上揭示天津市“三生空间”变化特征和时空分布。
结果表明：(1)基于核密度分析表明：天津市生产空间占主导地位，生活空间次之，最后是生态空间。
(2)天津市“三生空间”之间相互转化情况非常明显，整体上生产空间变化以增加为主，相反生态空间和生活空间主要表现出减少的情况。
(3)2010~2020年间，天津市生产空间的范围逐渐扩大；生活空间在南-北方向上的扩张显著上升；生态空间向东-西方向发展，具有较强的方向性。
基于研究结果，本文有益于对中观省域的“三生空间”演变模式的研究，从而为处于城市化进程中的城市提供更多可靠的规划依据，借此为更多其他城市的存量规划提供蓝本。
关键词：核密度；三生空间；格局演化Spatial Evolution Analysis of "Ecological-Production-Living" Space in Tianjin Based on POI DataWupeng(Xiangyang surveying and mapping Research Institude,xiangyang 441000, China;)Abstract:"E cological-Production-Living" space is the carrier for people to protect and use nature to realize their own development, reflecting people's ability to transform nature and the level of their own development. Taking Tianjin as an example, integrating remote sensing data and POI data, using grid analysis method and GIS spatial analysis method, this paper analyzes the evolution of "Ecological-Production-Living" space in Tianjin from 2010 to 2020, and reveals the change characteristics and temporal andspatial distribution of "Ecological-Production-Living" space in Tianjin. The results show that: (1) based on the nuclear density analysis, the production space is dominant, the living space is second, and the last is the ecological space. (2) The mutualtransformation between the "Ecological-Production-Living" space in Tianjin is very obvious. On the whole, the change of production space is mainly increased, on the contrary, the ecological space and living space are mainly reduced. (3) From 2010 to 2020,the scope of production space in Tianjin gradually expanded; The expansion of livingspace from south to North increased significantly; The development of ecological spacefrom east to West has strong directionality.Based on the research results,it isbeneficial to the study of the evolution pattern of urban "Ecological-Production-Living" space in the middle province and provide more reliable planning basis for cities in the process of urbanization, so as to provide a blueprint for the stock planning of moreother cities.Key words:nuclear density; living space; pattern evolution1引言近年来，随着各个方面的不断发展以及城镇化的加速推进，引起了关于自然、经济、社会三者不协调一系列问题。
基于GIS技术的规划方案空间分析方法研究
基于GIS技术的规划方案空间分析方法研究引言：随着城市化进程的加速，城市规划和土地利用规划成为城市可持续发展的关键。
为了实现有效的规划方案，需要利用地理信息系统（GIS）技术进行空间分析。
本文将探讨基于GIS技术的规划方案空间分析方法，旨在为城市规划决策提供科学依据。
一、GIS技术在规划方案中的应用1.1 GIS技术概述地理信息系统（GIS）是一种集成了地理信息采集、存储、管理、分析和展示等功能的信息系统。
它具有空间数据处理和空间分析的能力，可以对地理现象进行综合分析和决策支持。
1.2 GIS技术在规划方案中的作用GIS技术可以帮助规划者对城市空间进行全面的分析和评估，包括土地利用、交通网络、环境质量等方面。
通过GIS技术，规划者可以获取大量的数据信息，进行空间模拟和预测，进而制定出科学合理的规划方案。
二、规划方案空间分析方法2.1 空间数据获取与处理在进行规划方案空间分析之前，首先需要获取和处理相关的空间数据。
这些数据可以包括地形地貌、土地利用、交通网络、人口分布等信息。
通过GIS技术，可以将这些数据进行数字化处理和整合，形成空间数据集。
2.2 空间数据可视化与分析利用GIS软件，可以将空间数据可视化为地图或者三维模型，以直观形式展示城市空间特征。
同时，可以进行空间分析，如缓冲区分析、叠加分析、网络分析等，从而揭示城市空间的关系和特征。
2.3 空间模拟与评估基于GIS技术，可以进行规划方案的空间模拟和评估。
通过建立模型和设定参数，可以模拟出不同规划方案下的城市发展情景，并进行评估。
这样可以为规划者提供不同方案的优劣比较，帮助其做出决策。
三、案例分析：基于GIS的城市交通规划以城市交通规划为例，探讨GIS技术在规划方案中的应用。
3.1 数据获取与处理收集城市交通网络、人口分布、道路状况等数据，并进行数字化处理和整合，形成空间数据集。
3.2 空间数据可视化与分析利用GIS软件，将交通网络、人口分布等数据可视化为地图，分析交通流量、交通瓶颈等问题，为交通规划提供参考。
空间数据与属性数据的整合方法
空间数据与属性数据的整合方法随着信息技术和数据分析的快速发展，空间数据和属性数据的整合方法越来越受到重视。
空间数据指的是地理位置相关的数据，例如地理坐标、地图等，而属性数据则是指具体物体、现象或事件的各种属性特征数据，例如人口统计数据、气象数据等。
将这两种不同类型的数据进行整合，可以为决策制定者提供更全面和准确的信息，增强数据分析的能力。
一、数据源的选择与获取在整合空间数据和属性数据之前，首先需要选择和获取相关的数据源。
这涉及到对数据的来源和质量进行评估。
对于空间数据来说，我们可以从卫星遥感、航拍影像、地理信息系统等途径获取；而属性数据则可以从政府统计、调查研究、企业数据库等渠道获得。
在选择数据源时，需要综合考虑数据的时效性、准确性、完整性等因素。
二、数据预处理在对数据进行整合之前，需要对数据进行预处理。
这包括空间数据的地理坐标转换、属性数据的清洗和标准化等工作。
地理坐标转换可以将不同坐标系统的数据转换为统一的坐标系统，以实现数据的一致性。
属性数据清洗则是对数据中的噪声、异常值等进行检测和修正，保证数据质量。
同时，对属性数据进行标准化可以使不同数据源的数据具有一致的格式和单位，方便进行后续的整合和分析。
三、空间数据与属性数据的匹配空间数据和属性数据之间存在一定的关联性，通过将它们进行匹配，可以实现数据的整合。
一种常用的方法是根据地理坐标进行匹配，将空间数据和属性数据根据其位置信息进行对应。
这可以通过空间叠加分析、空间插值等技术实现。
另外，还可以通过共有的标识符，如地理编码、行政区划等将两类数据进行关联。
通过这样的方法，我们可以将空间数据和属性数据联系起来，形成一个一体化的数据集。
四、空间数据与属性数据的融合空间数据和属性数据的融合是整合的关键步骤。
融合可以通过统计分析、空间分析等方法实现。
在融合过程中，需要考虑数据的权重和精度。
对于不同来源的属性数据，可以根据质量和权威性进行加权处理，以提高整合结果的准确性和可信度。
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上海市法人数据空间化及空间分析研究
摘要：法人库、空间库和人口库是城市信息化建设中的三大基础信息库。
探
索法人数据的空间化，并对法人空间数据进行空间分析具有重要意义。
本文基于
地址匹配技术对法人数据空间化进行探索，并进行法人空间数据的空间分析研究，对法人空间数据进行多维度的空间可视化展示，更加形象、直观的展示各类法人
信息，使法人专题数据得到更充分和高效的展示、利用，让各项管理更智能，各
类服务更便利。
关键字：数据空间化；空间分析；空间可视化
1.
引言
上海正在持续推进政府信息资源开发利用,持续建设人口、法人、空间地理
三大领域的基础信息库[1]。
法人数据库的内容包括了所有企业、机关、事业单位、社会团体以及其他组织机构的基本信息[2]。
地理信息则是反映城市发展布局的最
直观的数据，两者在政府管理决策、国民经济建设、区域经济规划等方面均发挥
着越来越重要的作用。
在上海加快推进“一网通办”以及长三角一体化发展国家
战略的大背景下，加快智慧城市建设和大数据发展战略[3]，探索法人数据的空间化，并对法人空间数据进行空间分析，是搭建大数据公共服务载体的重要举措。
法人数据空间化能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，提升数据分析能力。
对法人空间信息进行空间分析，并将分析结果直观的在地图上展示，更好的支撑
城市运行。
1.
法人数据空间化处理
1.
1.
空间化处理流程设计
法人数据的空间化处理需要对法人库数据的注册地址和经营地址进行空间匹配，实现法人信息的空间定位。
传统的法人地址信息是基于文本描述的地址，一
般是采用XX区XX路XX弄XX号这样的地址结构。
根据法人数据的地址字段情况，设计了法人数据的空间匹配处理流程，即通过法人地址标准化预处理、自动化的
地址匹配、内业人工匹配和外业实地核查结合的方式进行数据的空间匹配处理，
实现法人库的空间匹配处理工作。
1.
法人数据空间化处理流程
1.
1.
法人信息标准化预处理
法人数据库中，与空间位置相关联的注册地址、经营地址等属性信息是由申
报人自行填写申报的。
因此地址描述方面存在不够规范的情况，如会出现错字漏
字的情况。
针对法人库中地址描述存在的此类问题，对法人库中地址描述信息进
行梳理和预处理。
采用程序判断的方法，对缺少“路”、“弄”等字的地址，进
行自动判读和修正。
对存在的地址描述模糊、错别字、地址缺乏、乱码等情况进
行筛选和人工核实。
形成较为规范、清晰的法人地址描述。
1.
1.
基于地名地址编码的地址自动匹配
通过研究法人库地址描述与空间库地址之间的匹配方法，开发了批量匹配工具。
匹配时基于地址分词，将地址字符串切分不同级别的地址单词。
然后利用分
词后的地址要素组成查询条件在标准地址库进行匹配，并返回标准地址库中相应
记录的地理坐标。
同时在匹配过程中对精准度进行加权计算[4]。
通过此方法，在
法人库地址描述与空间库的门址数据之间建立关系，利用地名地址批量匹配定位
工具，实现了法人地址的批量匹配。
1.
1.
在线地址纠偏
由于法人库中操作地址描述模糊、不准确等情况，部分法人地址数据无法自
动匹配到准确的空间位置信息。
针对此类匹配后空间位置准确度较低的法人数据，采用内业人工核查的方法进行处理。
搭建在线地址纠偏系统，作业员通过解读原
始法人地址的描述信息，通过查阅系统中的地形图、影像图等各种地图资料，查
找相应的地理位置，在线完成法人地址的人工定位，将空间位置坐标与法人信息
相关联。
1.
1.
外业人工核查
对于法人库地址描述采用自动匹配处理和人工在线纠偏处理方式均无法准确
定位的情况，采用了现场人工核查的方法，实地查找并采集相应地址坐标，做到
法人信息和空间位置信息的关联存储。
1.
法人空间数据分析
1.
1.
空间分析方案设计
通过法人空间化处理，得到具有空间坐标的法人数据，可以对其进行空间分析，揭示法人数据在空间上的分布规律。
通过对行政区、法人类别以及时空变化进行热力分析、聚合分析、撒点分析等分析方法，得到相应空间分析结果。
1.
1.
区域分析
区域分析采用了空间聚合技术，以行政区为聚合条件，将同一行政区的数据聚合在一起，并显示具体的聚合点数目。
实现了法人信息的区域性综合分析和统计功能，并将分析结果利用统计图表和专题图的方式进行全方位的直观展示。
避免了由于法人数据总数量较多而对数据展示效率的影响。
利用空间聚合技术，在视觉效果上提高了地图的交互性与美观程度，使得信息展示简单明了。
在数据请求上，优化做法只需统计个数，不需要详细的信息，更不需要将所有的点在地图上展示，大大提高了程序的效率与速度。
根据区县、街道镇、村居委三级行政区划进行划分，结合法人的各项属性数据，统计各行政区法人的注册数量、注册资金以及最近一个月法人增长的情况。
1.
区域分析
1.
1.
法人信息统计分析
基于法人空间大数据，根据法人信息具备的行业属性信息，结合各类专业的
范围面，分析区域内各项指标的统计汇总情况。
形成了多种分析模型，对行政区、自贸区、产业区等专题范围面进行时间和空间的多维度分析，对各行业类型的法
人数量、注册资金数量、法定代表人等指标进行统计，以折线图、柱状图、饼图、金字塔图与表格相结合的数据展现形式，将各类法人统计结果进行展示。
提供了
直观、高效的可视化展示手段，丰富了数据展示形式，使数据价值得到最大化利用。
1.
统计信息分析
1.
1.
类别分析
基于空间聚合方法，将空间区域划分为连续规则的网格单元，根据落入每个
网格的法人数量进行统计，使每个网格都具有统计信息，通过色带对网格单元进
行色彩填充。
针对注册法人单位的不同行业，集成法人信息和空间信息，实现法
人分行业的网格聚合统计功能。
根据不同的行业类别，统计特定区域的法人聚集
情况，以发现城市区域发展的趋势，可作为城市未来规划的参考依据。
1.
类别分析
1.
1.
时空变化
基于对法人时间序列的分析，可以对法人变化情况进行时间序列展示。
通过分析法人的创立时间，对每日新增的法人进行汇总。
可以得到每日的法人注册情况，通过对时间轴的选择，可以选择要展示的时间点或时间段，从而分析该时间段内法人新增的热点地区。
1.
时空变化分析
1.
结语
本研究将地理信息与法人信息数据相融合，得到法人空间化数据，并针对此数据进行空间分析和展示，将传统的法人数据在地图上用聚类图、热力图等方式表达出来，更加形象、直观的了解各种法人相关信息，使法人专题数据得到更充分和高效的展示和利用，服务于上海的一网通办，加快整体协同、高效运行、精准服务、科学管理的智慧政府建设，让各项管理更智能，各类服务更便利。
参考文献
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