4 点状数据分析
以Assault数据集为例。该数据集记录了某城市某一时间段内的犯罪时空信息。本文档将演示使用不同方式分析昼夜之间的犯罪行为的空间差异。
4.1 数据处理
为了方便分析，我们首先需要将数据分为昼间数据和夜间数据。我们以7:00和19:00作为昼夜划分的标准。分组可以细划为两个步骤：数据的筛选与数据的导出。
4.1.1 筛选日间数据
在选择数据之前，最好先使用清除选择功能：
打开数据表后，在表上方工具栏找到“按属性选择”，并点击。
由于我们关注昼夜差别，因此选择CTime字段作为筛选条件使用的变量。
在这里可以获取唯一值，概览数据。
上方的运算符，可以点击添加，也可以手动在框中输入。
使用“AND”连接条件。
按下确定，得到昼间犯罪578个。
4.1.2 导出日间数据
选择好数据后，我们将选择的数据导出为单独的昼间数据文件。右键图层上的数据源，选择数据-导出数据。
选择“所选要素”。
按下“Browse”浏览存储位置。
在文件浏览窗口中将导出数据改为Shapefile格式。
选择相应的目录，填写名字，点击“保存”。
点击“确定”，开始导出。
导出结束后，可以选择将导出的图层添加到我们的地图上。这里选择“是”。
4.1.3 筛选夜间数据
由于昼夜是二分变量，因此只需要做反向选择即可筛选夜间数据。在表视图的上方选择“切换选择”按钮。
4.1.4 导出夜间数据
以同样的方法导出并添加夜间数据。添加后，我们移除原始数据：在对应的数据源上右键，点击“移除”即可。
4.1.5 昼夜数据的符号显示
为了使昼夜数据对比更明显，我们可以更改符号显示。可以通过双击图层上的符号来更改。
也可以右键数据源，选择“属性”。
在“符号系统”一栏，选择符号的要素类型，这里以单一符号为例。
点击“符号”旁的按钮即可进入符号修改界面。
4.2 数据分析
4.2.1 打开工具箱
数据分析使用的工具大多数在工具箱中，因此我们需要先调出工具箱。在工具栏中点击“ArcToolBox”。
然后就可以看到工具箱了。
4.2.2 平均中心
4.2.2.1 计算平均中心
在工具箱中，选择空间统计-度量地理分布-平均中心，双击。
选择要素类和输出路径，点击“开始”。
完成后，会添加一个数据源到图层。我们发现这个中心点不够显眼，可以通过调整符号系统来让中心点显眼一些。
以同样方式计算夜间数据的平均中心，并更改符号。
取消昼间数据和夜间数据的显示，现在我们可以清楚地看到两个中心点。
4.2.2.2 调整显示单位
注意到，ArcMap中默认的单位是英尺。出于习惯，我们可以改为千米。点击菜单-视图-数据框属性。
切换到“常规”一栏。
在“显示”下拉框中选择单位。
点击确定即可。
4.2.2.3 昼夜平均中心的距离
我们想要测量两个平均中心的距离。
选择工具栏的“测量”工具。
连接两个点。我们发现显示的单位是英尺，设置为千米。
4.2.3 方向分布（标准差椭圆）
选择空间统计工具-度量地理分布-方向分布（标准差椭圆），打开。
选择输入的要素类和输出的路径。选择椭圆大小为1个标准差，这在理想情况下会包括大约68%的点。
点击“确定”。
生成后，我们更改标准差椭圆的填充色为无填充，仅保留轮廓，以保留点的显示。
打开属性表，可以查看椭圆的属性。
包括椭圆的几何中心、长短轴长度和旋转角度。
以同样的方式计算夜间数据的标准差椭圆。
4.2.4 标准距离
标准距离的操作方法与标准差椭圆类似，不再赘述。
4.2.5 空间自相关（Moran’s I）
4.2.5.1 计算空间自相关
选择空间统计工具-分析模式-空间自相关。
选择输入的要素类、输入的字段等配置，点击确定。
4.2.5.2 查看计算结果
在菜单的“地理处理”中打开结果窗口。
发现有一个报表文件。
双击后，浏览器会打开报表。
4.2.6 核密度
4.2.6.1 加载Spatial Analysis扩展
在核密度分析前，需要打开Spatial Analysis扩展。在菜单“自定义”栏点击“扩展模块”。
勾选“Spatial Analysis”。
4.2.6.2 分析核密度
选择Spatial Analysis工具-密度分析-核密度分析。
设置输入、输出、权重等，点击“确定”。
完成后会生成核密度栅格数据。
为了让结果更清楚，我们调整符号系统。
将最低水平的填充色设置为无颜色。
4.2.7 多距离空间聚类分析
选择空间统计工具-分析模式-多距离空间聚类分析（Ripleys K函数）。
完成后会跳出函数图。
