软件简介
GeoDa 是一款专业空间数据分析、探索性空间数据分析（ESDA）与空间计量经济学建模软件，主要用于地理空间数据可视化、空间自相关分析、空间聚类分析、空间回归建模、区域经济研究及地理统计分析等领域。软件具有免费开源、图形化操作直观、空间统计方法丰富、地图与统计图表联动及跨平台兼容性良好等特点，广泛应用于地理学、经济学、城市规划、区域科学、社会学、公共卫生学、环境科学、生态学及高校科研等领域。
GeoDa 具备强大的探索性空间数据分析（Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA）与地理空间可视化能力，支持对点数据、面数据及各类区域统计数据进行空间分析。软件能够导入 Shapefile、GeoJSON、GeoPackage、KML、GML 等常见地理空间数据格式，并通过专题地图、分级设色图、直方图、散点图、箱线图及平行坐标图等方式展示数据的空间分布特征。用户可以通过地图与统计图表之间的交互式联动，快速识别空间异常值、区域差异及潜在的空间分布规律，为后续空间统计分析提供直观依据。
此外，GeoDa 提供专业的全局空间自相关分析与局部空间自相关分析功能，支持计算全局 Moran's I 指数、局部 Moran's I 指数（Local Moran's I）及相关空间统计指标，用于判断研究变量是否存在显著的空间聚集或空间离散现象。软件可以通过 Moran 散点图、LISA 聚类图及显著性地图，直观展示不同区域之间的空间关联特征，并识别高—高（High-High）、低—低（Low-Low）、高—低（High-Low）及低—高（Low-High）等空间关联类型，帮助科研人员研究区域经济差异、人口分布、疾病发生率及环境污染的空间聚集规律。
GeoDa 还具备丰富的空间权重矩阵构建与空间邻接关系分析功能，支持基于 Queen 邻接、Rook 邻接、距离阈值及 K 近邻等方式构建空间权重矩阵，并能够根据研究需求调整空间邻接规则、距离参数及权重标准化方式。空间权重矩阵是开展空间自相关分析、空间回归建模及空间聚类研究的重要基础，GeoDa 通过图形化界面简化了权重矩阵创建、检查和管理流程，使研究人员能够更加方便地开展空间统计分析。
在空间计量经济学研究方面，GeoDa 提供专业的空间回归分析、空间依赖检验与区域经济模型估计功能，支持普通最小二乘法（OLS）回归、空间滞后模型（Spatial Lag Model）及空间误差模型（Spatial Error Model）等常见模型。软件能够计算模型系数、显著性水平及相关诊断统计量，并通过空间依赖检验辅助判断普通回归模型是否存在空间自相关问题。研究人员可以利用 GeoDa 分析经济增长、房价变化、产业集聚、人口迁移及环境因素之间的空间关系，为区域经济研究和政策评估提供量化支持。
GeoDa 同时具备完善的空间聚类分析、区域划分与多变量统计分析功能，支持 K-means 聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）、空间约束聚类及其他聚类方法。软件提供 SKATER、REDCAP、Max-p 等空间区域划分算法，可根据变量相似性与空间邻接关系识别具有共同特征的地理区域。GeoDa 还支持局部 Geary 统计量、局部 Join Count 统计量及多变量局部空间关联分析，能够从多个角度探索复杂空间数据中的聚集模式与区域差异。
