借助Python来实现的定量城市研究

一、数据处理基础

（一）数据分析的概念

城市数据分析，可以从数据分析的广义和狭义两个角度来看：

狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对相关城市数据（包括统计数据和爬取的网络开放数据）进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果过程。可以用来进行城市的空间特征的计量分析、网络分析等。

更进一步，深层次的数据分析可以参照数据挖掘来认识，即是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的城市数据中，通过应用聚类、分类、回归和关联规则等技术，挖掘潜在价值的过程。可以用来实现智慧城市的更深层次应用，包括识别、预测等。

（二）数据分析的流程

1. 需求分析：城市数据分析中的需求分析也是分析环节的第一步和最重要的步骤之一，决定了后续分析的方向、方法。
2. 数据获取：数据是城市数据分析工作的基础，是指根据需求分析的结果提取，收集数据。
3. 数据预处理：数据预处理是指对城市相关数据进行合并，数据清洗，数据变换和数据标准化，数据变换后使得整体数据变为干净整齐，可以直接用于分析建模这一过程的总称。
4. 分析与建模：分析与建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法和聚类、分类、关联规则、智能推荐等模型与算法发现数据中的有价值信息，并得出结论的过程。
5. 模型评价与优化：模型评价是指对已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用不用的指标评价其性能优劣的过程。
6. 部署：部署是指将通过正式应用数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程，

（三）数据分析的典型应用

根据很多学术研究和实践应用可以看出数据分析可以实现了用户行为研究、社交媒体分析、交通物流分析等，如果这些数据多了一个poi的位置属性，就能够作为城市研究和区域研究的基础：

1. Linna等通过Twitter和Flickr数字足迹数据对不同职业用户的社交媒体关系进行了研究，揭示了不同职业对社交媒体的偏爱程度。
2. 陈宏飞等通过新浪微博平台提供的API接口，抓取了西安市居民百万条微博数据，并利用热点分析工具对居民夜间活动进行分析，研究表明西安市居民夜间活动分布呈现出个别区域有较为明显的时空聚集效应。
3. 冉斌以天津和上海两地为例，利用长时间手机信令数据，获取了大量个体的出行特征和城市整体的交通格局，进而分析出重点区域客流集散特征、关键断面交通流量、轨道交通客流特征等重要指标，为城市交通体系规划提供支撑。
4. 王开泳等提出一种新的基于微博数据判别城市之间空间联系强度的方法，并以河南省部分具有地理标记的微博数据作为数据源，通过微博使用推发地与注册地的差异，来描述人口的城际流动情况，从而表征两两城市之间的城际联系强度。
5. 赵映慧等利用东北三省34个城市两两之间的百度指数，采用Net Draw、优势流分析法以及C-Value、D-Value层级分析法,对东北三省城市网络联系格局进行了分析，同时又基于腾讯QQ群视角,查找联系两个城市的QQ群,利用社会网络分析法研究东北地区城市网络联系特征和层级结构，发现沈阳为大区中心城市,是东北地区的中心，七台河等4个城市为地方边缘城市,其他城市层级介于之间,分属另外5个层级。
6. 董超等以各地间固定电话通话时长为原始数据,采用主成分分析法、C-Value和D-Value层级分析法、优势流分析法、最小生成树法对吉林省流空间格局进行了分析。
7. 许泽宁和高晓路基于POI与城市空间结构和城市要素空间分布的关联性，提出了一种新的通过POI密度分布来判别城市建成区边界的技术方法，并基于2008年百度地图的POI数据，对全国所有城市的建成区边界进行识别分析。

总结来看，数据分析是定量城市研究的获得information乃至knowledge的重要工具，可以用来做：（1）居民时空研究；（2）城市交通网络研究；（3）城市功能分区研究；（4）区域联系和城市等级研究；（5）城市生态环境治理研究等。

（四）数据分析的常用工具

目前主流的数据分析语言有R、Python、Matlab三种程序语言，以及stata、spss、sas等统计分析工具，这里考虑到与Python的可比性，对R、Python、Matlab做对比分析。

Python语言具有语法简单精炼、可依赖库很多，同时Python程序能够以多种方式轻易地与其他语言的组件“粘接”在一起，拓展性很高，此外，Python在GIS中的应用非常之广，例如：（1）引用最为广泛的GIS桌面应用ArcGIS，从版本10开始不再支持原来的VBA，而改用python；(2)QGIS本身大部分的代码特别是插件部分可以采用python进行开发。这也是定量城市研究选用Python这一工具的重要理由。

基于Python的数据分析，是进行定量城市研究的一个重要方法，Python的简易、便捷和可开拓性，可以为我们更好实现城市经济与地理研究提供支撑。Python与定量城市研究有关的包如下：

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