地理空間データ分析の必読書

:::note info
- 地理空間データの本について入門から理論書、関連書までまとめました
- 私が読んだもののみ（読んでなくて気になっているものは最後に追記）としているので、偏りはありここにない良い本もあると思いますが、代表的なところは概ね抑えていると思います
- Rでの本が多い分野ですが、Pythonも少しずつ増えてきています
    - Rでしか実装例がない分野の本もありますが、ChatGPTなどを使えば容易にR/Python変換はできるかと思います
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参考までの読む順番です

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Legend
        id00([R]):::R
        id01([Python]):::Python
    end
    id1 ~~~ Legend
    id1(岩波データサイエンス<br/>Vol.4 地理情報処理) ---> id5
    id1 <--> id2(GIS 地理情報システム)
    id5{PythonかRか} -- Python --> id6(Pythonによる地理空間データ分析):::Python
    id5 -- R --> id7(Rではじめる地理空間<br/>データの統計解析入門):::R
    id7 ---> |地理空間統計量を深める|id8(Rによる地理空間データ解析入門):::R
    id8 ---> id9
    id6 ---> id9{目的により}
    id9 -->|理論を深める| sub1
    id7 --> id9
    id9 -->|実践へ|id99([データ分析実践へ])
 
    subgraph sub1 [理論]
        id10(空間統計学:<br/>自然科学から人文社会科学まで)
        id10 -->|空間回帰| id11(空間回帰モデル):::R
        id11 --> id12(Rで学ぶ<br/>空間計量経済学入門):::R
        id10 --->|内挿| id13(クリギング入門)
        id10 --->|クラスタリング| id14(エシェロン解析):::R
        id10 --->|メッシュ| id15(メッシュ統計):::R
    end

    subgraph sub2 [関連]
        id20(Pythonで学ぶ<br/>衛星データ解析基礎):::Python
        id21(地理学で読み解く<br/>流通と消費)
    end
    sub1 <--> id99
    sub1 <-.-> sub2
    sub2 <-.-> id99
    classDef R fill:skyblue
    classDef Python fill:pink
```

# 入門
|書名|概要|
|:--|:--|
|[岩波データサイエンス<br/>Vol.4 地理情報処理](https://amzn.to/3QRAZHj)<br/><a href="https://amzn.to/3QRAZHj" target="_blank"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/71t03rmg7tL._SY522_.jpg" width=100/></a>|<ul><li/>まだ情報の少ない2016年に貴重な全体像を知ることのできる本でした<li/>古くなった面もあるけれど、地理空間データでこんなことができる、と知るためにはまだ良い本と思います<li/>[サポートページ 【特集】地理空間情報処理](https://sites.google.com/site/iwanamidatascience/vol4/%E7%89%B9%E9%9B%86%E5%9C%B0%E7%90%86%E7%A9%BA%E9%96%93%E6%83%85%E5%A0%B1%E5%87%A6%E7%90%86)も充実しています</ul>|
|[Pythonによる地理空間データ分析<br/> ―例題で学ぶロケーションインテリジェンス](https://amzn.to/3Y7Xsnk)<br/><a href="https://amzn.to/3Y7Xsnk" target="_blank"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/91Sf+7MwbVL._SY522_.jpg" width=100/></a>|<ul><li/>**Pythonでの入門なら必読書**<li/>長らくRの独壇場でしたがやっと本格的な本が出たなという感じです<li/>地理空間データ分析の主だった分野をJupyter Notebook形式で試しながら学べます<li/>単に可視化だけでなく地理空間データを用いた統計学である空間統計学の初歩の解説もあります<li/>QGISというオープンソースのGIS、GoogleEarch, OpenStreetMapというAPI経由での地理空間データの取り扱いも詳しいです</ul>|
|[実践Data Scienceシリーズ <br/>Rではじめる地理空間データの統計解析入門](https://amzn.to/3XyHYIY)<br/><a href="https://amzn.to/3XyHYIY" target="_blank"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/61ymui4iryL._SY522_.jpg" width=100 /></a>|<ul><li/>**Rでの入門なら必読書**<li/>可視化ではなくタイトル通り、空間統計学にフォーカスした本です。<li/>地理空間データとしての記述統計、地理空間データとしての自己回帰、時空間モデリングまであります</ul>|
|[Rによる地理空間データ解析入門](https://amzn.to/4l8VmgX)<br/><a href="https://amzn.to/4l8VmgX" target="_blank"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/81qymwIWGDL._SY522_.jpg" width=100/></a>|<ul><li/>**Rでもう1ランク上へ**<li/>以下の概念などに詳しく、「Rではじめる」の方は分析方法にフォーカス、本書「Rによる」の方は、空間統計量にフォーカス、という感じかと思います<ul><li/>クリギング: 空間的な内挿補完の手法<li/>モラン統計量: 全体的な空間自己相関の程度を示す指標<li/>G統計量（Getis-Ord G統計量）: 局所的なクラスタリング（ホットスポット・コールドスポット）を検出するための指標</ul></ul>|

- [GIS: 地理情報システム (やさしく知りたい先端科学シリーズ8)](https://amzn.to/4juZUgb)
    - GISというのは「地理空間情報を管理・分析・表示するシステム」のこと
    - GISそして地理空間システムで何ができるかを初心者向けに解説しています
    - なんも分からんの方には良いと思いますが、データ分析をなさる方には物足りないかと

# 理論
|書名|概要|
|:--|:--|
|[空間統計学: <br/>自然科学から人文・社会科学まで<br/> (統計ライブラリー)](https://amzn.to/4iNq5Pd)<br/><a href="https://amzn.to/4iNq5Pd" target="_blank"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/413B0RQxQqL.jpg" width=100/></a>|<ul><li/>**地理空間版の統計学のスタンダードテキスト**という感じですね<li/>あー品切れで中古しかないみたい</ul>|
|[空間回帰モデル <br/>(計量分析One Point)](https://amzn.to/4j7ybSa)<br/><a href="https://amzn.to/4j7ybSa" target="_blank"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/718WSY8Q7XL._SY522_.jpg" width=100/></a>|<ul><li/>**空間回帰入門（R実装例）**<li/>時系列の自己回帰のパターンを分析するように地理空間データにも空間回帰がある<li/>みんなスマホを持っていてデータ溢れている世の中になっているので絶対もっと盛り上がる分野と思うのですが</ul>|
|[Rで学ぶ空間計量経済学入門](https://amzn.to/4hPY5sD)<br/><a href="https://amzn.to/4hPY5sD" target="_blank"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/91gqs4ZGKyL._SY522_.jpg" width=100/></a>|<ul><li/>**空間回帰を深める（R実装例）**<li/>空間回帰について深めるとともに計量経済学の観点も含めたテキストです<li/>下準備にこの本くらいまでやっておくと強いと思っています</ul>|
|[クリギング入門 <br/>- 空間データ推定の<br/>確率論的アプローチ](https://amzn.to/4ceTOhx)<br/><a href="https://amzn.to/4ceTOhx" target="_blank"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/61VOCDl5vgL._SY522_.jpg" width=100 /></a>|<ul><li/>**地理空間データの内挿をするクリギング**<li/>既述の通り、すべての空間のデータは取れないので、データの取れないところは近くのデータなどから内挿します（アメダスで測定がないところの気象値を得るとか<li/>単純に考えると近い点の平均でよさそうですが、近傍が類似した値の点と、大きく異なる値の点などで異なり、より適切な値を推定しようという手法です<li/>読者モニタにあたり[レビュー](https://www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339052756/)を書きました<li/>本書内ではExcel関数を用いて計算しています。Pythonでの実装を青木がしてみた記事を書いてます[『クリギング入門』のPython実装](https://qiita.com/aokikenichi/items/12252b764d561474c5fe)</ul>|
|[エシェロン解析: <br/>階層化して視る時空間データ<br/> (統計学One Point 19)](https://amzn.to/42xfjWr)<br/><a href="https://amzn.to/42xfjWr" target="_blank"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/61lmi6bCgDL._SY522_.jpg" width=100 /></a>|<ul><li/>**地理空間のクラスタリングをするエシェロン解析（R実装例）**<li/>エシェロン解析とは、地理空間データによる階層化クラスタリングを実施し、ホットスポットなどを検出する手法のことです。単なる階層化クラスタリングではなく、近傍などの効果を考慮していることが特徴<li/>地域間の売れ行きの違いや感染症の広がりなどを知るときなどに使います</ul>|
|[メッシュ統計 <br/>(統計学One Point 15)](https://amzn.to/3Yc6S15)<a href="https://amzn.to/3Yc6S15" target="_blank"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/61Kc2vtvV1L._SY522_.jpg" width=100/></a>|<ul><li/>**メッシュ統計（R実装例）**<li/>メッシュ統計とは都道府県や市区町村などの行政単位よりも格段に細かい緯度経度によるメッシュを用いた統計のこと</ul>|

# 関連
|書名|概要|
|:--|:--|
|[Pythonで学ぶ<br/>衛星データ解析基礎](https://amzn.to/4l9YtoM)<br/><a href="https://amzn.to/4l9YtoM" target="_blank"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/61-UnQyERKL._SY522_.jpg" width=100/></a>|<ul><li/>**衛星画像解析（Python実装例）**<li/>どちらかというと画像解析ですね<li/>ただ画像によるその地点の情報と、地理空間データとを組み合わせるなどの分析が考えられます</ul>|
|[地理学で読み解く<br/>流通と消費](https://amzn.to/4jf1J0C)<br/><a href="https://amzn.to/4jf1J0C" target="_blank"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/811ygTf8wXL._SY522_.jpg" width=100/></a>|<ul><li/>**地理学**<li/>流通や出店戦略、マーケティングなどに使われるのかと思います<li/>地理空間データ分析というよりもそれを道具として使ってビジネスに適用する応用例として読めるかと思います<li/>6つのテーマで俗説を否定したり、普通では気づかない点を明らかにしていきます<ol><li/>人口移動と地域市場<li/>都市階層と買い物空間<li/>国土空間の圧縮と流通革新<li/>高齢化社会と流通・消費<li/>地域性の消失・再構築<li/>持続可能な社会と流通・消費</ul>|

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以下未読ですがよく見かけ気になっている本
- 入門：R
    - [地理空間データ分析 (Rで学ぶデータサイエンス 7)](https://amzn.to/3EcgVfM)
        - このシリーズは定評があります
- 理論
    - [空間解析入門](https://amzn.to/4hUQqcS)
        - 空間統計学とともにネットワーク科学にも触れており、内容からして『地理学で読み解く流通と消費』につながる本と思われます
    - [地理空間情報の基礎と活用 (放送大学教材 4257)](https://amzn.to/4cblFig)
        - 一応理論の枠としておきますが、地理空間データについて解説しつつ、行政・生活のどこで使われているかの授業のテキストとなっています
- 開発：Python
    - [現場のプロがわかりやすく教える位置情報エンジニア養成講座](https://amzn.to/41SrAWi)
    - 地理空間データを用いたサービスやアプリの作り方