Geographical Data Science and Spatial Data Analysis (Paperback)
Langue : anglais
Edité par SAGE Publications Ltd, London, 2020
- Livre broché
- Neuf
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Paperback. We are in an age of big data where all of our everyday interactions and transactions generate data. Much of this data is spatial - it is collected some-where - and identifying analytical insight from trends and patterns in these increasing rich digital footprints presents a number of challenges.Whilst other books describe different flavours of Data Analytics in R and other programming languages, there are none that consider Spatial Data (i.e. the location attached to data), or that consider issues of inference, linking Big Data, Geography, GIS, Mapping and Spatial Analytics. This is a 'learning by doing' textbook, building on the previous book by the same authors, An Introduction to R for Spatial Analysis and Mapping. It details the theoretical issues in analyses of Big Spatial Data and developing practical skills in the reader for addressing these with confidence. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
N° de réf. du vendeur 9781526449368
- Titre
- Geographical Data Science and Spatial Data Analysis (Paperback)
- Auteur
- Lex Comber
- Éditeur
- SAGE Publications Ltd, London
- Année de publication
- 2020
- État de l'article
- new
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1526449366
- ISBN à 13 chiffres
- 9781526449368
- Série
- Livre 6 sur 6: Spatial Analytics and GIS
Whilst other books describe different flavours of Data Analytics in R and other programming languages, there are none that consider Spatial Data (i.e. the location attached to data), or that consider issues of inference, linking Big Data, Geography, GIS, Mapping and Spatial Analytics.
This is a ‘learning by doing’ textbook, building on the previous book by the same authors, An Introduction to R for Spatial Analysis and Mapping. It details the theoretical issues in analyses of Big Spatial Data and developing practical skills in the reader for addressing these with confidence.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Lex's research interests span many different application areas including environment, land cover / land use, demographics, public health, agriculture, bio-energy and accessibility, all of which require multi-disciplinary approaches. His research draws from methods in geocomputation, mathematics, statistics and computer science and he has extended techniques in operations research / location-allocation (what to put where), graph theory (cluster detection in networks), heuristic searches (how to move intelligently through highly dimensional big data), remote sensing (novel approaches for classification), handling divergent data semantics (uncertainty handling, ontologies, text mining) and spatial statistics (quantifying spatial and temporal process heterogeneity).
He has co-authored (with Chris Brunsdon) An Introduction to R for Spatial Analysis and Mapping, the first 'how to book' for spatial analyses and mapping in R, the open source statistical software, now in its second edition.
Outside of academic work and in no particular order, Lex enjoys his vegetable garden, walking the dog and playing pinball (he is the proud owner of a 1981 Bally Eight Ball Deluxe).
Chris Brunsdon is Professor of Geocomputation and Director of the National Centre for Geocomputation at the National University of Ireland, Maynooth, having worked previously in the Universities of Newcastle, Glamorgan, Leicester and Liverpool, variously in departments focusing on both geography and computing. He has interests that span both of these disciplines, including spatial statistics, geographical information science, and exploratory spatial data analysis, and in particular the application of these ideas to crime pattern analysis, the modelling of house prices, medical and health geography and the analysis of land use data. He was one of the originators of the technique of geographically weighted regression (GWR).
He has extensive experience of programming in R, going back to the late 1990s, and has developed a number of R packages which are currently available on CRAN, the Comprehensive R Archive Network. He is an advocate of free and open source software, and in particular the use of reproducible research methods, and has contributed to a large number of workshops on the use of R and of GWR in a number of countries, including the UK, Ireland, Japan, Canada, the USA, the Czech Republic and Australia.
When not involved in academic work he enjoys running, collecting clocks and watches, and cooking - the last of these probably cancelling out the benefits of the first.
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