Geoda
GeoDa是一個免費、開源的空間數據分析軟件。 通過探索和建模空間模式，GeoDa向用戶提供了全新的空間數據分析視角。
GeoDa是由 Luc Anselin 博士和其團隊開發的. 該程序提供了友好的用戶界面以及豐富的用於探索性空間數據分析(ESDA)的方法，比如空間自相關統計(spatial autocorrelation statistics)和基本的空間回歸分析(spatial regression analysis)。
從2003年2月GeoDa發布第一個版本以來， GeoDa的用戶數量 成倍的增長。截止2017年6月，GeoDa的用戶數量已經超過了20萬。
GeoDa最新發布的版本是1.14。新版本包含了很多新的功能，比如：單變量和多變量的局部Geary聚類分析，集成了經典的（非空間）聚類分析方法（PCA，K-Means,Hierarchical聚類--詳細請參考Hoon et al's 2013 "C Clustering Library"）。同時GeoDa也支持更多的空間數據格式，支持時空（space-time)數據，支持包括Nokia和Carto提供的底圖(Basemap)顯示，均值比較圖表(averages charts)，散點圖矩陣(scatter plot matrices)，非參數的空間自相關圖(nonparametric spatial autocorrelation--correlogram)，以及靈活的數據分類方法(flexible data categorization)。
下載地址：
http://geodacenter.github.io/download_windows.html
案例數據下載：https://geodacenter.github.io/data-and-lab/
這里以克利夫蘭房價數據為例進行展示
打開屬性表
繪制等間隔地圖
繪制散點矩陣圖
創建空間權重矩陣
繪制Moran散點圖
運用空間誤差模型（SEM）分析經緯度與房價的關系：
總體感覺用戶界面很友好，有很多能進行空間分析的功能
