Hoy en día es normal el uso de técnicas de data minning para conocer la tipología de nuestros clientes, por ejemplo, su Índice de Capacidad Ecónomica, Edad, Sexo, etc, pero se pueden estudiar las variables espaciales, también conocido por Análisis Exploratorio de Datos Espaciales (AEDE), que explican su distribución en el espacio.
Para ello existen diferentes softwares y módulos para programas comerciales, como el caso de GeoStatical Analyst de ESRI, el PDM de GeoConcept o el caso del programa que me gustaría presentar, GeoDA, desarrollado por Luc Anselin (Universidad de Illinois). El programa se presentó en 2002 y se puede descargar de manera gratuita desde aquí.
El programa se puede dividir en:
- 1. Entrada de datos y edición. Trabaja con puntos y polígonos, y permite la edición de los mismos, la creación de grids, centroides y polígonos de Thiessen. Compatible con el formato shp de ESRI.
- 2. Transformación de variables y creación de nuevas variables a paritr de funciones log, exp. Permite la creación de consultas (joins) y cálculos algebráicos
- 3. Mapeo. Mapas temáticos, cartogramas y animaciones. Cuartiles, Desviaciones, percentiles, "box map", cartograma circular...
- 4. Gráficos estadísticos. Histogramas, "box plot", "scatter plot", ·D "scatter plot".
- 5. Autocorrelación espacial o dependencia. Coincidencia de valores altos/bajos de una variable en el espacio. La técnica usada es la dispersión de Moran, que representa en el eje X la variable previamente estandarizada y en el Y la variable espacialmente retardada de dicha varaible estandarizada. También permite estudiar las concentraciones espaciales, también denominadas zonas frias/calientes. La técnica usada es LISA (Local Indicator of Spatial Asociation) basado en la dispersión local de Moran.
- 6. Regresión Espacial.
Para más información se pueden consultar los siguientes artículos y manuales:
* Fuente: Blog de GeoMarketing de Jesus Lagos
* Análisis Estadístico de datos geográficos en GeoMarketing: el programa GeoDa. Coro Chasco Irigoyen.
* GeoDa: An Introduction to Spatial Data Analysis. Luc Anselin.
* Manual de GeoDa.
* Web de GeoDa.
