Обсудить в форуме Комментариев 8Редактировать в вики
Краткая описание возможностей R по работе с пространственными данными
R - бесплатный, свободно распространяемый и очень активно развивающийся статистический пакет. Благодаря своей гибкости, настраиваемости и открытом коду пакет практически признан стандартом де-факто и используется в огромном количестве проектов, учебных учреждений, компаний. Параллельно основному пакету, энтузиастами разрабатываются сотни дополнительных модулей для каждого направления статистики.
До недавнего времени главной проблемой было наведение "моста" между самими пространственными данными и той массой аналитических возможностей, предоставляемой R. Новые пакеты осуществляющие импорт/экспорт данных максимально облегчили этот переход.
Будучи изначально статистическим пакетом, R предоставляет неизмеримо большие возможности по моделированию и статанализу любых, а в наших случаях и пространственных данных, что делает его интересным инструментом для изучения. Однако, как обычно, необходимо подчеркнуть, что главной фигурой в процессе анализа все же является аналитик, и то насколько он понимает задачу и алгоритм решения как правило будет определять результат.
Задача этой заметки указать и дать некоторое описание функциональности R по работе с пространственными данными. При этом очень сложно избежать дублирования и некоторой избыточности, как сложно их избежать при любой попытке классифицировать средства анализа, управления и создания пространственными данными, особенно одновременно со статистическими алгоритмами, поэтому эта заметка, в угоду упоминанию большего количества модулей к R ставит полноту их описания. Мы оставляем за Читателем необходимость выяснения деталей (как касающихся пространственных технологий, так и статистических методов), но будем стараться создавать более подробные описания по конкретным модулям по мере появления в них необходимости у авторов.
Мы не ставим перед собой невозможную задачу упоминания всех возможных статистических операций с пространственными данными, начиная с гистограмм и заканчивая классификациями типа ISODATA, все это также реализовано в пакете R на базовом уровне и не требует установки дополнительных пакетов. Таким образом главным вопросом на который пытается ответить эта статья является: "Можно ли работать с пространственными данными в R и что с ними можно там делать?". Ответить на которые которко можно: "ДА" и "ПОЧТИ ВСЕ".
Необходимым напомнить, что использование любого из упомянутых ниже пакетов требует базовых статистических/специальных знаний, а также знакомства с тем как работает R, только в этом случае использование этих пакетов может быть максимально эффективно.
Помимо этого, полезными могут оказаться следующие пакеты:
Главным недостатком работы с пространственными данными в R, на текущий момент, является ограничение на работу с большими наборами данных.
Если у вас есть свои интересные примеры использования R в анализе пространственных данных, пожалуйста, пишите, мы с удовольствием их опубликуем у нас на сайте.
В статье использованы материалы CRAN Task View: Analysis of Spatial Data
Обсудить в форуме Комментариев 8Редактировать в вики
Последнее обновление: 2015-10-10 10:46
Дата создания: 19.06.2007
Автор(ы): Максим Дубинин
© GIS-Lab и авторы, 2002-2021. При использовании материалов сайта, ссылка на GIS-Lab и авторов обязательна. Содержание материалов - ответственность авторов. (подробнее).