Geomarketing - Data minning espacial

Dentro de la búsqueda de estos días me he topado con otra web muy interesante. Creo que la ví en el blog de analsisiydecisión (que me perdonden las fuentes si no fue allí) Esta web se llama Spatial Data Minning Lab del profesor Diangsheg Guo del Departamento de Geografía de la Universidad de Carolina del Sur (EEUU).

En la web se pueden encontrar enlaces a los papers publicados por Guo, así como sus líneas de investigación.

Lo más interesante es el software que te puedes descargar gratuitamente, donde destaco 2:

SOMVIS. Un software de análisis multivariante y realización de clusters. La salida gráfica es mediante un mapa temático, un gráfico SOM (self mapping organizing), y un gráfico PCP (parallel coordinate Plot)

REDCAP: Regionalization with Constrained Clustering. Divide un gran conjunto de objetos espaciales en un número de regiones de contigüidad espacial. Usando este software he probado la regionalización de municipios de la zona centro de España, en zonas de más de 200.000 habitantes a partir de valores de Capacidad Economica (del 1 al 5). Se han obtenido 9 clusters, donde en tonos morados, rosas y blancos se tienen municipios donde el porcentaje de capacidad alta es más elevado que el resto. En rojos y marrones capacidades medias, y azules capacidades bajas. La regionalización tiene en cuenta los clusters (200.000 hab.) y estas distribuciones.

Análisis Espacial en el Geomarketing. GeoDA

Uno de los principales problemas que se plantean a la hora de analizar los resultados de un proyecto de geomarketing es la falta de software para hacer este tratamiento. Si bien con el geomarketing podemos representar nuestros clientes, competencia, cuotas, etc, se debe buscar un por qué a esta situación.

Hoy en día es normal el uso de técnicas de data minning para conocer la tipología de nuestros clientes, por ejemplo, su Índice de Capacidad Ecónomica, Edad, Sexo, etc, pero se pueden estudiar las variables espaciales, también conocido por Análisis Exploratorio de Datos Espaciales (AEDE), que explican su distribución en el espacio.

Para ello existen diferentes softwares y módulos para programas comerciales, como el caso de GeoStatical Analyst de ESRI, o el caso del programa que me gustaría presentar, GeoDA, desarrollado por Luc Anselin (Universidad de Illinois). El programa se presentó en 2002 y se puede descargar de manera gratuita desde aquí.

El programa se puede dividir en:

1. Entrada de datos y edición. Trabaja con puntos y polígonos, y permite la edición de los mismos, la creación de grids, centroides y polígonos de Thiessen. Compatible con el formato shp de ESRI.
2. Transformación de variables y creación de nuevas variables a paritr de funciones log, exp. Permite la creación de consultas (joins) y cálculos algebráicos
3. Mapeo. Mapas temáticos, cartogramas y animaciones. Cuartiles, Desviaciones, percentiles, "box map", cartograma circular...
4. Gráficos estadísticos. Histogramas, "box plot", "scatter plot", ·D "scatter plot".
5. Autocorrelación espacial o dependencia. Coincidencia de valores altos/bajos de una variable en el espacio. La técnica usada es la dispersión de Moran, que representa en el eje X la variable previamente estandarizada y en el Y la variable espacialmente retardada de dicha varaible estandarizada. También permite estudiar las concentraciones espaciales, también denominadas zonas frias/calientes. La técnica usada es LISA (Local Indicator of Spatial Asociation) basado en la dispersión local de Moran.
6. Regresión Espacial.

Para más información se pueden consultar los siguientes artículos y manuales:

• Ana¡álisis Estadístico de datos geográficos en geomarketing: el programa GeoDa. Coro Chasco Irigoyen. Link
• GeoDa: An Introduction to Spatial Data Analysis. Luc Anselin. Link
• Manual de GeoDa. Link
• Web de GeoDa. Link