Python for Geospatial Data Analysis : Theory, Tools, and Practice for Location Intelligence
Idioma: inglés
Editorial: O'reilly Media Nov 2022, 2022
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - In spatial data science, things in closer proximity to one another likely have more in common than things that are farther apart. With this practical book, geospatial professionals, data scientists, business analysts, geographers, geologists, and others familiar with data analysis and visualization will learn the fundamentals of spatial data analysis to gain a deeper understanding of their data questions. Author Bonny P. McClain demonstrates why detecting and quantifying patterns in geospatial data is vital. Both proprietary and open source platforms allow you to process and visualize spatial information. This book is for people familiar with data analysis or visualization who are eager to explore geospatial integration with Python. This book helps you: - Understand the importance of applying spatial relationships in data science - Select and apply data layering of both raster and vector graphics - Apply location data to leverage spatial analytics - Design informative and accurate maps - Automate geographic data with Python scripts - Explore Python packages for additional functionality - Work with atypical data types such as polygons, shape files, and projections - Understand the graphical syntax of spatial data science to stimulate curiosity.…
N° de ref. del artículo 9781098104795
- Título
- Python for Geospatial Data Analysis : Theory, Tools, and Practice for Location Intelligence
- Autor
- Bonny P McClain
- Editorial
- O'reilly Media Nov 2022
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 109810479X
- ISBN 13
- 9781098104795
- Peso del artículo
- 612 gramos
- Dimensiones
- 231x174x21 mm
In spatial data science, things in closer proximity to one another likely have more in common than things that are farther apart. With this practical book, geospatial professionals, data scientists, business analysts, geographers, geologists, and others familiar with data analysis and visualization will learn the fundamentals of spatial data analysis to gain a deeper understanding of their data questions.
Author Bonny P. McClain demonstrates why detecting and quantifying patterns in geospatial data is vital. Both proprietary and open source platforms allow you to process and visualize spatial information. This book is for people familiar with data analysis or visualization who are eager to explore geospatial integration with Python.
This book helps you:
- Understand the importance of applying spatial relationships in data science
- Select and apply data layering of both raster and vector graphics
- Apply location data to leverage spatial analytics
- Design informative and accurate maps
- Automate geographic data with Python scripts
- Explore Python packages for additional functionality
- Work with atypical data types such as polygons, shape files, and projections
- Understand the graphical syntax of spatial data science to stimulate curiosity
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Acerca del autor
Bonny applies advanced data analytics including data engineering and geoenrichment to discussions of poverty, race, and gender. Her research targets judgementsabout social determinants, racial equity, and elements of intersectionality to illuminate the confluence of metrics contributing to poverty. Moving beyond zipcodes to explore apportioned socioeconomic data based on underlying population data leads to discovering novel variables based on location to build more context to complex data questions.
In order to influence change or pathways to mitigate factors contributing to "poverty" we need to evaluate the measures that influence the social context. Core themes of racism, class exploitation, sexism and nationalism and heterosexism all contribute to social inequality. Professionally and personally she redefines how we measure these attributes and how we can more accurately identify factors amenable to intervention. Spatial data hosts a variety of physical and cultural features to reveal distribution patterns helping analysts and data professionals understand underlying causes of these patterns. The ability to query these relationships can inform policy and identify solutions.
Bonny is a Tableau User Group Leader, Tableau Speaker's Bureau member and Data Analytics Professional. Her professional goals include working to improve data literacy through education, Tableau skill integration, as well as R, Python, and Tableau Prep tools, exploring large datasets and curating empathetic answers to larger questions--making a big world seem smaller.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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