1. 培訓目標：
   通過培訓，使學員掌握空間統(tǒng)計與空間分析技術要點與應用，通過多種軟件實操演練，使學員掌握ArcGIS、Geoda、R語言等重要的空間統(tǒng)計分析工具；通過大量案例實戰(zhàn)，使學員掌握多種空間數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的應用方法，并且將所學方法應用到本行業(yè)的空間數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析工作中。同時，針對海量空間數(shù)據(jù)分析，讓學員熟悉空間大數(shù)據(jù)分析的方法和應用。
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   培訓對象：
   從事地理信息系統(tǒng)應用人員，規(guī)劃、國土管理、地質(zhì)、測繪、海洋、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、園林、城管、市政、交通、水利、公共衛(wèi)生、等行業(yè)相關的政府主管部門及企事業(yè)研究院（所）、大專院校及勘察、勘探、設計、測繪、勘測院、所、隊的領導與業(yè)務技術骨干。
   章節(jié)
   課程題目及說明
   一、
   空間統(tǒng)計分析基礎
   地理信息與空間思維
   簡要介紹與回顧地理學以及地理信息的發(fā)展歷程，了解空間思維方式與空間分析的一般情況。
   空間思維、地理科學
   空間分析與空間統(tǒng)計學基礎
   1、介紹空間分析與空間統(tǒng)計學的一般基礎知識，包括空間聚類的算法與應用、空間相關性的多種算法比較以及適用范圍。不同算法中P值和Z得分的概念與意義。
   ? 2、在不同的研究中，獲取數(shù)據(jù)的思想以及對數(shù)據(jù)的空間化分析思路。如何選擇合適的分析算法以及分析工具。
   ? 3、ArcGIS軟件中的空間分析、空間統(tǒng)計模塊的應用、結(jié)果的解讀以及應用方式。
   空間統(tǒng)計、開源軟件、商業(yè)軟件
   二、
   數(shù)據(jù)分析初步與軟件操作
   數(shù)據(jù)分析初步（數(shù)據(jù)處理與可視化）
   1、數(shù)據(jù)處理的一般流程包括介紹數(shù)據(jù)挖掘通用流程CRISP-DM以及空間數(shù)據(jù)挖掘與分析。
   ?? 2、空間數(shù)據(jù)的獲取方式以及可視化。
   ?? 3、通過軟件進行GIS專題圖制作。
   CRISP-DM，專題圖制作
   數(shù)據(jù)分析初步（軟件實戰(zhàn)）
   1、數(shù)據(jù)處理與分析業(yè)界第一語言Python基礎講解與應用。
   2、R語言入門與基礎操作。
   3、ArcGIS與GEODA軟件的基礎操作。
   Python、R、ArcGIS、Geoda
   三、
   空間統(tǒng)計應用及軟件操作基礎
   空間統(tǒng)計及其應用一（空間統(tǒng)計分析初步）
   1、空間關系概念化以及應用模式。
   2、空間分布模式與趨勢演變（時空一體）模型的識別。
   3、空間自相關與空間異質(zhì)性。
   4、莫蘭指數(shù)的概念以及應用。
   5、案例說明。
   空間關系、空間自相關、空間異質(zhì)性
   空間統(tǒng)計及其應用二（空間統(tǒng)計實戰(zhàn)操作）
   1、在ArcGIS、GeoDa和R語言中對空間關系概念化、空間矩陣、空間自相關、空間分布等分析的實現(xiàn)與實際操作。
   ?? 2、空間統(tǒng)計案例及實戰(zhàn)操作：美國大選的票倉分析。
   實戰(zhàn)分析
   ?
   四、
   空間事件分析技術以及實戰(zhàn)應用
   空間統(tǒng)計及其應用三（空間事件分析技術）
   1、空間點模式分析級應用。
   2、樣方分析、方向分布、中心及中位數(shù)、冷熱點、密度、聚類等多種分析技術的說明與應用。3、案例說明：挪威歷史上最臭名昭著的案件“The Pocket Man”的偵破及抓捕
   點數(shù)據(jù)分析模式
   空間統(tǒng)計學其應用四（點模式分析實戰(zhàn)操作）
   1、在ArcGIS、GeoDa和R語言中對點模式分析實現(xiàn)與實際操作。
   ?? 2、空間統(tǒng)計案例及實戰(zhàn)操作：事故分析與疾病流行分析。
   實戰(zhàn)分析
   五、
   空間大數(shù)據(jù)基礎
   空間大數(shù)據(jù)分析入門
   1、大數(shù)據(jù)主流應用以及在空間分析上的現(xiàn)狀。
   2、簡介一般空間大數(shù)據(jù)分析技術，包括Hadoop和Spark。
   3、空間大數(shù)據(jù)應用案例：北京市交通熱點的分析
   大數(shù)據(jù)、hadoop、spark
   大數(shù)據(jù)分析基礎
   1、搭建大數(shù)據(jù)分析基礎環(huán)境。
   2、分布式并行計算三大基礎概念HDFS、MapReduce、Big Table的簡介和實現(xiàn)說明。
   3、Hadoop與Spark開發(fā)的編程實現(xiàn)。
   HDFS、MapReduce、Big Table
   六、
   空間大數(shù)據(jù)分析實踐
   大數(shù)據(jù)及空間大數(shù)據(jù)分析（hadoop篇）
   1、使用HIVE實現(xiàn)空間數(shù)據(jù)篩選功能。
   2、在hadoop上使用MapReduce實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的交通流量分析全過程的編碼以及功能操作。
   HIVE、MapReduce、空間分析
   大數(shù)據(jù)及空間大數(shù)據(jù)分析（Spark篇）
   1、Spark基礎開發(fā)模式（Python篇）。
   2、利用Spark with Python進行大數(shù)據(jù)分析。
   3、SparkR簡介以及實踐。
   Spark、Python、SparkR
3. 
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4. 
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