终于写到我最喜欢的一个的工具（算法）了，方向分布是虾神我接触的第一个空间统计工具，也是每次讲空间统计必须要讲的一个，也是对点数据分析中很有用的一个工具。

点模式的分析中，一般会考察如下五种内容：

1、点的疏密，包括点数据的分布探索，是否一致、均匀或者不均匀。

2、点的方位，包括点的分布和方向。

3、点的数量：多少（极值和均值）。

4、点的大小：代表的含义（如

友好阅读链接：(http://swj.me/2015/08/26/batchPublishtools/)
update0918:
修复了创建链接文件时而出错的bug修复了在24011的警告已处理的情况下，依然出现提示的异常。将多个脚本文件，压缩成一个脚本文件。压缩后的脚本文件名称为Publishservice.py，使用如下命令执行工具$(document).ready(function() {

要说P、Z之前（本文的P、Z写法，请忽略大小写），我们先看看一个中学化学的概念：PH值。

另外，还要纠正一个说法，p 是一个值（p value），而z是一个得分（z scores),上篇文章中，称谓出错了。

就像上面那个PH试纸的标尺，从中间往两边延伸，表示酸碱的强度。理论上，自然界的物质，基本上以7为中心的泊松分布，就像下面这样：

相对于极度的强酸和极度的强碱，在自然界中的

书接上一回。

多距离空间聚类分析这个工具与其他的工具计算出来的结果都不太一样。按照空间分析软件的一般规律，扔进去的是一个空间数据，那么返回的自然也是一个空间数据……

不过在前面也很多分析工具告诉我们，可能就会返回几个数据给你，比如莫兰指数，给你几个值来表示一下。这个多距离空间聚类分析工具为为什么会让我们觉得神奇呢？因为他的返回值很神奇——它会返回一堆的数字给你。

返回的值以及含义如下：

栅格切片尺寸
在导入栅格到ArcSDE中的时候（注：另外在Tiled TIFF中也会存在切片），从《II.栅格数据模型》中可以知道，栅格实际上是被切割成一块块存储在SDE_BLK_ 表中，每条记录代表了一个切片。默认这个切片的尺寸大小是128*128像素，对于这个切片在数据库中的存储在这里进行一下更深入的讨论。
如果我们在导入栅格的时候选择的压缩方式为None或者默认的LZ77，从上面的《压缩格式

地图文档：
1.使用ESRI免费提供的mxdperfstat工具进行检查2.对简单应用使用msd3.不要使用动态投影
服务配置：
1.地图服务一般每个CPU核配2-4个实例2.GP服务一般每个CPU核配1个实例

地图切片输出格式：
1.主要由矢量数据构成的地图使用png2.主要由栅格数据构成的地图使用jpg

ArcSDE：
1.栅格数据建议使用jpg而不是LZ772.数据不要注册版本

测试：

空间分析里面，最重要的一个概念就是距离，不同的距离会导致不同的结果。在研究的时候，有种叫做“空间尺度”的概念，这个有兴趣的话，请自行百度（老规矩：百度知道的东西别问我）。

所以，在研究聚类的时候，最重要的就是确定不同数据之间的距离，否则就会如下：




聚类分析中，要素之间的距离是个很重要的参数；也就是说两个要素相隔多远才算是聚成一类呢？在任何一种聚类算法中，探索一个合

前言：热烈庆祝虾神人生第三十三个七夕虐狗节，正好文章又发到第十话，双喜临门……

好了，言归正传，昨天我们讲了方向分布工具，这个工具会生成一个标准差椭圆，其中有这样的一句话描述：

“短半轴表示数据分布的范围，短半轴越短，表示数据呈现的向心力越明显；反之，短半轴越长，表示数据的离散程度越大”

那么可能会带来一个这样的疑问（不知道大家有没有，反正我有），如果说，这些数据表现出了明

白话空间统计十九：热点分析(上)

哈罗，各位好，话说虾神已经消失很久了，很多人在问是不是停止更新了？那肯定是不可能的，虾神发下宏愿，要把白话空间统计写完的。只不过这段时间遇上各种加班和一年一度的用户大会，所以就断掉了一段时间……

好吧，废话不多说，进入正题。虾神回归写的第一篇，就是大家期盼已久（虾神自己期盼已久）的热点分析了。

其实，互联网地图在最初经历了浏览查询和路径导航

I. 一些影响因素
压缩格式与压缩比
在导入栅格数据的时候，可以根据需要选择不同的压缩格式和压缩比，常见的有无压缩、LZ77、JPEG、JPEG2000等，其中有如LZ77的无损压缩方式，也有JPEG等有损压缩格式，对于有损压缩格式还可以选择不同的压缩质量。对于不同的压缩格式和压缩比下的栅格数据的存储和质量，下面有一个简单的比较。
以一个4.72G大小的TIFF格式无压缩无金字塔的栅格数据为数

一.需求背景
发布服务的mxd文档发生了更改，如何对该mxd文档映射的地图服务进行更新。
二、分析
由于在10.1中地图服务的发布采用的是msd的形式，也就是虽然在ArcMap中准备的地图文档是mxd，但是发布服务的过程中会将mxd转换成msd，然后将msd以sd文件的形式上传到服务器发布服务，服务发布成功后sd文件被删除掉，sd文件的零时目录在
C:\Users\<用户名>\AppD

对点数据求buffer生成圆后，如何对这些圆的相交部分进行重叠次数统计，并按重叠的次数的不同进行渲染？
如图下图:


解决方法：1，对buffer后的圆求交（用intersect ）
2，calculate Geometry计算面积
3，用frequency工具求出相同面积要素的频率，得到一个属性表
4，用john工具把频率属性表挂接到buffer图层上
5，最后buffer图层按频率数进行渲染