空間分析とは
空間分析（spatial analysis）は、地理的モデリングを用いて、地理空間データの位置、関係性、属性、近接性などを分析し、洞察を抽出する分析手法です。これまでの空間分析においては、位置データ・記述的データを結び付け、それらのデータを地図上に表示することに特化したソフトウェアである地理情報システム（GIS）がメインツールとして利用されることが一般的でしたが、近年はこれに加え、データサイエンスや機械学習も活用されるようになっています。
空間分析の重要性
空間分析によって、さまざまなソースからの地理データと記述的データを組み合わせ、地理的モデリングを行ったり、可視化したりすることができます。データの可視化を通じて、空間データポイントを明確に理解することで、どこで・なぜその事象が発生したかを特定し、ビジネスの目標に最適な場所を見極め、変化を追跡し、パターンを特定し、結果を予測することができるようになります。
空間分析のプロセス
空間分析を行うためには、以下のステップを踏みます。
探索：既存の空間データファイルを使用するか、郵便番号や緯度・経度などの値を特定の地図上に投影可能な形に変換するジオコーディングを用いて実行します。
モデリング：記述的分析を使用して、数値や形状を計算することで、ある地点からの距離や移動時間を可視化できるアイソクローンマップ（等時間地図）などを作成できます。また、ラインやポリゴンなどの地理的なエンティティをエンコードして、実在する場所の2Dモデルや3Dモデルを作成することもできます。
比較：さまざまな空間形状を一括で処理し、重なり合う部分や境界の計算を容易に行えます。また、計算されたポイント（点データ）、ライン（線データ）、ポリゴン（面データ）を用いて、新たな空間情報を生成できます。
予測：空間分析の経時的な変化を追跡し、パターンを検出することによって、予測データを含むインタラクティブなマップを表示することができます。
空間分析のタイプ
空間データ分析：データを収集、処理、強化し、ロケーションベースの属性、特性、関係性などに関するインサイトを生成します。これにより、今まで入手することが困難だった、場所、位置、距離に関する詳細な情報を得られるようになります。
空間的自己相関： 近接するデータポイント同士の類似性を検証します。例えば、ある地域で病気が集団発生しているのか、そうでないかを見極めることができます。
空間層別不均質性：空間領域内の特徴の不均一な分布を測定し、一連のレイヤーが定義された境界内でどの程度分散しているか、不均質であるかを判断します。一般的に、大がかりな記述分析の一環として、一連の地理空間ポリゴンゾーン内のカバー率を決定するために使用されます。
空間的補間：既知のロケーションベースのデータポイントを用いて、周辺の未知のデータポイントを予測する際に用いる手法です。例えば、ある気象観測所の既知の気温測定値を使用して、その地域内の他の場所の温度を推定するといった用途に利用できます。
空間回帰：給与や出生率などの数値を推計するために、従来の数値的な特徴に加え、空間的な特徴を加味したモデルを構築するために使用される手法です。
空間的相互作用：ポイント、ライン、ポリゴンなどの異なる地理的エンティティの相互作用を分析する手法です。例えば、境界の接触、領域の重なり、空間オブジェクトが他のオブジェクトに内包されるケースなどを分析できます。
シミュレーションとモデリング：空間オブジェクトとその特性を分析・理解したうえで、実験条件に従って一定の期間、変化を計測します。
マルチポイント地球統計学（MPS）：統計モデルに基づいて空間の構造やパターンをシミュレートするアルゴリズム群です。MPSでは、確率分布によって地理空間の構造を把握することができるため、地下水源の調査・開発などに利用されています。
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- GeoJSONなどの多様な地理空間データ形式に対応
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