介绍可变区域单位问题

　　大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。一起跟着小编来学习：数据分析模型教程：介绍可变区域单位问题，希望这对大家有所帮助！

　　一、空间数据处理

　　空间数据处理里面存在的一个重要问题就是空间范围对空间分析相关的影响。大区域的数据有可能是来自于小区域详细数据的统计汇总。以国家级人口普查数据的统计汇总作为示范例子，人口调查以户为单位进行，然而产生的人口调查报告里面的数据则是不一样区域层次人口数据汇总统计的结果。另外一个方面，汇总单位与所研究的现象没有任何的关系，但是在这里小编想说的是，汇总单位影响着由基层单位产生的统计结果的。

　　二、统计汇总的区域层次

　　可塑性面积单元问题:分析结果随基本面积单元(栅格细胞或粒度)定义的不同而变化的问题，简称MAUP。

　　统计汇总的区域层次不一样，统计结果之间的关系也就会变得不一样了，这样子的话就会产生了可变区域单位问题(英文全称：modifiablearealunitproblem，MAUP)。假如说大家在特定的研究里面指定了不一样的空间单位，观察到的格局以及关系可能有非常大的差异。使用了横向以及纵向这两种不一样的汇总方法，从而就会形成了两种不一样的回归分析结果，由此就可以说明汇总单位对回归方程以及确定系数的影响，这是非常明显的一件事情，回归关系通过汇总得到了相关的加强。事实上，利用一模一样的数据通过不一样的汇总方式也能够直接使得相关系数在-1以及1这两者之间进行任意的变化。

　　三、由汇总单位产生的影响

　　在这里小编想说的是，由汇总单位产生的影响主要有两个。具体的影响如下所示：

　　第一个影响就是与分析的空间范围以及汇总效应有一定程度上面的关系。汇总之后的平均值会更加的接近于回归线，从而使得散点图的结果更加的接近于线性，导致相关系数增加。一般情况下，我们可以直接通过汇总往往产生一个更加好的拟合结果。

　　第二个影响是不一样汇总方法得到的结果实质上是不一样的，所以大家一定要注意了哦。

　　小编总结：

　　希望通过这一篇教程，大家对于数据分析的了解更近一步哟。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。