Pythonによる地理空間データ分析 ―例題で学ぶロケーションインテリジェンス

1章地理空間データ分析入門

あなたは地理学者、地質学者、あるいは、コンピュータサイエンティストですか？もしそうなら、素晴らしいことです。私はそのどれでもありません。私は空間データアナリストで、データを探索し、位置情報をデータ分析に統合することに興味があります。

地理空間データはあらゆるところで収集されています。データ分析において「場所」を考慮することで、特定の観測や結果に対するさまざまな特徴の影響を理解するという、新しい次元が生まれます。例えば、私は仕事上、公衆衛生や医療に関する大規模なオープンソースデータセットの調査に多くの時間を費やしています。ジオコーディングと空間ファイルに慣れれば、複数の領域にわたる洞察を得ることができるだけでなく、社会的・経済的に大きな格差が存在する領域を認識し、そこに狙いを定めることができます。

データアナリストとしてのキャリアを積み始めた頃、私はより大きく複雑な問題を検討する必要があり、より多くのリソースが必要であると考えるようになりました。そこで、国勢調査のデータを扱うことを視野に入れ、応用解析の講座を受講しました。それまでR言語を使用していましたが、この講座はPythonで行われました。数ヶ月の間に、Pythonの基礎と一緒に学んでおけばよかったと思うようなことがたくさんありました。この本は、私が教えてもらいたかったことを共有するためのものです。

ここで共有したいのは、Pythonの詳細なコーディング法でも、Python入門の講座でもありません。その代わりに、実践的なコードの書き方を紹介することで、Pythonの学習を補い、実践から学ぶことができるようにすることを目的としています。この本には、重要な概念を詳しく探る簡単な例が含まれています。前半の章にあるグラフィックは、地図がどのように見えるか、そしてさまざまなツールでどのように関係性をレンダリングできるかに慣れることができます。後半の章では、コードとさまざまなプラットフォームを探求し、地理空間に関する質問に答えるリソースとしてPythonを使用できるようにします。オープンソースとプロプライエタリなシステムの両方でデータを操作することが必要な場合、Pythonがその答えとなるかもしれません。Pythonは習得が非常に簡単で、ピボットや表の整形、データのマージ、プロットの生成など、さまざまなライブラリが用意されています。 ...