地理数据分析
地图帮2026-02-06
地理数据分析
地图帮支持多种经典地理分析模型，覆盖产业结构、空间分布与密度分析，让科研与商业用户都能高效完成复杂的空间推理任务。
热点分析
识别数据中统计显著的高值（热点）和低值（冷点）聚集区域：
- 导入含经纬度和数值的点数据
- 选择「数据分析 → 热点分析」
- 设置分析参数（距离阈值、置信度）
- 结果以红-蓝色带标注热点和冷点
应用场景
- 犯罪热点区域识别
- 商业活跃度分析
- 疫情聚集区监测
缓冲区分析
围绕地理要素生成指定距离的缓冲区域：
- 选择目标点/线/面要素
- 设置缓冲距离（如 500m、1km、3km）
- 生成缓冲区多边形
- 统计缓冲区内的其他要素数量
应用场景
- 学校周边 500m 范围内的商铺统计
- 工厂 3km 辐射范围的居民区评估
- 地铁站 1km 步行圈覆盖分析
核密度分析
开发中
此功能正在开发中，敬请期待
通过核密度估计生成连续的密度表面，直观展示事件的空间分布模式。
产业集中度分析
分析特定产业在不同区域的集中程度：
- 导入企业/门店 POI 数据
- 选择行政区边界作为分析单元
- 计算各区域的产业集中度指数
- 以分级设色图展示结果
指标说明
- 区位熵：衡量某产业在某区域的专业化程度
- 集中度指数：产业在空间上的聚集程度
选址评价模型
基于多因子加权评分进行最优选址：
- 确定评价因子（如人流量、交通便利性、竞品密度、租金）
- 为每个因子设置权重
- 对候选地点逐一评分
- 生成综合得分排名
多因子综合评价
支持自定义评价体系：
- 导入多维度数据
- 设置因子权重和正/负向指标
- 系统自动计算加权得分
- 以地图和表格双视角展示结果
空间自相关分析（Moran's I）
检验地理数据是否存在空间聚集模式：
- 导入含区域边界和数值属性的数据
- 选择「数据分析 → 空间自相关」
- 设置空间权重矩阵类型（邻接/距离）
- 计算全局 Moran's I 指数
结果解读
- I > 0：正空间自相关，相似值聚集（高高聚集/低低聚集）
- I ≈ 0：随机分布，无明显空间模式
- I < 0：负空间自相关，相异值交错分布
空间同位分析
分析两类地理要素是否倾向于共同出现：
- 导入两组 POI 数据（如"奶茶店"和"写字楼"）
- 设置分析距离阈值
- 计算同位指数
- 判断两类要素的空间关联强度
应用场景
- 奶茶店与写字楼是否同位聚集
- 连锁药店与社区诊所的空间关系
- 停车场与商业综合体的共生模式