GEODA WEB ENHANCING WEB-BASED MAPPING WITH SPATIAL ANALYTICS Xun Li - PowerPoint PPT Presentation

� GEODA WEB – ENHANCING WEB-BASED MAPPING WITH SPATIAL ANALYTICS � Xun Li , Luc Anselin and Julia Koschinsky � GeoDa Center for Geospatial Analysis and Computation Arizona State University �

� � WHAT IS GEODA-WEB? � • A cloud mapping platform that integrates spatial analytics and web mapping � – builds on strengths of GeoDa Center programs � • interactive analysis through linked statistical and spatial data views � • specialized spatial functionality like cluster maps and spatial regression � • user-friendly and GUI-based � – connects these spatial tools to maps and non-spatial analytics � • functionality of GeoDa-Web can be extended through APIs � – scales to larger datasets with potential to analyze data streams � – delivered in flexible formats � • access through browser on desktop, tablet or mobile phone � • called from within Python or R � • publish results seamlessly through social media �

WHY GEODA-WEB? � • Big Data � • Open Data � • Social Media �

SOFTWARE ARCHITECTURE � • cloud-to-cloud solution � • applies the latest web technologies � – HTML5 Canvas, Local Storage, Web Sockets � • integrates various cloud-based software services and application programming interfaces (API) � – access to data, analytical functions, mapping and social media �

Currently Implemented in Alpha Version � Work ¡Flow ¡ Data Process Results (cloud-­‑to-­‑cloud) ¡ Open ¡Data ¡APIs ¡ Spa.al ¡Analysis ¡APIs ¡ Cloud ¡Mapping ¡APIs ¡ Social ¡Network ¡APIs ¡ GeoDa Cloud APIs Cloud ¡Storage ¡ Integrated ¡ ¡ Architecture ¡ GeoDa-­‑Web ¡ Pla,orms ¡

Future Development � Work ¡Flow ¡ Process Data Results (cloud-­‑to-­‑cloud) ¡ Open ¡Data ¡APIs ¡ Spa.al ¡Analysis ¡APIs ¡ Cloud ¡Mapping ¡APIs ¡ Social ¡Network ¡APIs ¡ Cloud ¡Storage ¡ GeoDa Cloud APIs Integrated ¡ ¡ Architecture ¡ GeoDa-­‑Web ¡ Pla,orms ¡

System ¡Design ¡ Server ¡ GeoDa-­‑Web ¡ Cloud ¡Mapping ¡Services ¡ Cloud ¡ SpaDalDB ¡ PySAL ¡REST ¡API ¡ Cloud ¡RouDng ¡ ... ¡ GeoDa-­‑Web ¡ Cloud ¡ Cloud ¡ Geocoding ¡ Client ¡ GeoDa-­‑Web.js ¡ Web ¡Socket ¡ Terminals ¡ Browser ¡

GeoDa-­‑Web ¡Javascript ¡Client ¡ Server ¡ GeoDa-­‑ Cloud ¡Mapping ¡Services ¡ Web ¡ Cloud ¡ SpaDalDB ¡ PySAL ¡REST ¡API ¡ Cloud ¡RouDng ¡ ... ¡ GeoDa-­‑Web ¡ Cloud ¡ Cloud ¡ Geocoding ¡ Client ¡ GeoDa-­‑Web.js ¡ GeoDa-­‑Web.js ¡ Web ¡Socket ¡ Terminals ¡ Browse r ¡

Shapefile ¡ GeoJSON ¡ ... ¡ IO ¡ TopoJSON ¡ CSV ¡ ... ¡ choropleth ¡ moran ¡ map ¡ ESDA ¡ local_moran ¡ geDs_ord ¡ GeoDa ¡ SpaDal ¡Regression ¡ vector_map ¡ SpaDal ¡ Proxy ¡ Web ¡ Regression ¡ App ¡ heat_map ¡ ... ¡ map ¡ voronoi_map ¡ VIZ ¡ plots ¡ histogram ¡ scaTer ¡plot ¡ dialogs ¡ UI ¡ scaTer ¡matrix ¡ ... ¡ controls ¡ parallel ¡ coordinates ¡

ILLUSTRATIONS: BROWSER ACCESS � 1. Fast local Moran cluster maps � 2. Spatial regression � 3. LISA clusters for points on street networks �

Server ¡ GeoDa-­‑ Cloud ¡Mapping ¡Services ¡ Web ¡ Cloud ¡ SpaDalDB ¡ PySAL ¡REST ¡API ¡ Cloud ¡RouDng ¡ ... ¡ GeoDa-­‑Web ¡ Cloud ¡ Cloud ¡ Geocoding ¡ Client ¡ GeoDa-­‑Web.js ¡ Web ¡Socket ¡ Terminals ¡ Browse Browser ¡ r ¡

1. Fast Local Moran Cluster Maps with Google Map Data � Precinct map of hot and cold spots of car thefts linked to scatter plot matrix of different crime types �

Iden.fying ¡clusters ¡and ¡hot ¡spots ¡of ¡events ¡ ¡ GeoDa ¡Web ¡ CartoDB ¡ request ¡data ¡via ¡SQL ¡API ¡ send ¡back ¡data ¡(zip, ¡csv) ¡ create ¡and ¡draw ¡maps/plots ¡ ¡ create ¡new ¡column ¡if ¡not ¡exists ¡ request ¡add ¡new ¡column ¡in ¡table ¡ ¡ SpaDal ¡AggregaDon ¡ request ¡spaDal ¡aggregaDon ¡ run ¡spaDal ¡aggregaDon ¡SQL ¡ ¡ ¡ create ¡map/plots ¡using ¡data ¡in ¡new ¡column ¡ ¡ ¡

Tumblr ¡ GeoDa ¡Web ¡ CartoDB ¡ request ¡spaDal ¡weights ¡creaDon ¡ request ¡variable ¡data ¡ return ¡weights ¡file ¡and ¡variable ¡data ¡(csv ¡file) ¡ advanced ¡spaDal ¡ ¡ analysis ¡ using ¡weights ¡and ¡variables ¡to ¡do ¡ Moran ¡test ¡and ¡LISA ¡map ¡ ¡ upload ¡LISA ¡results ¡as ¡a ¡new ¡ column ¡in ¡CartoDB ¡table ¡ GeoDa ¡ Server ¡ publish ¡results ¡in ¡CartoDB ¡ serve ¡viz.json ¡ create ¡and ¡publish ¡cartocss ¡vizjson ¡ request ¡Dles ¡ serve ¡Dles ¡

2. Spatial Regression: Assessing spatial statistical relationships between multiple factors � Cluster map of car thefts with spatial regression results: Crimes vs. liquor stores �

Assessing ¡spa.al ¡sta.s.cal ¡rela.onships ¡between ¡mul.ple ¡factors ¡ ¡ PySAL ¡ Tumblr ¡ CartoDB ¡ GeoDa ¡Web ¡ request ¡data ¡via ¡SQL ¡API ¡ send ¡back ¡data ¡(zip, ¡csv) ¡ draw ¡maps/plots ¡ do ¡spaDal ¡staDsDcs ¡ ¡ request ¡spaDal ¡regression ¡ spaDal ¡regression ¡ req ¡weights ¡creaDon ¡ run ¡spaDal ¡ return ¡weights ¡ regression ¡ send ¡back ¡regression ¡results ¡ serve ¡viz.json ¡ create ¡cartocss ¡vizjson ¡ serve ¡Dles ¡

3. LISA clusters for points on street networks � Road map of accident hotspots linked to scatterplot of built environment characteristics �

Snapping ¡points ¡to ¡roads ¡& ¡running ¡LISA ¡ Tumblr ¡ CartoDB ¡ GeoDa ¡Web ¡ request ¡new ¡column ¡for ¡road ¡snapping ¡ results ¡ create ¡new ¡column ¡if ¡not ¡exists ¡ Request ¡snapping ¡points ¡to ¡roads ¡ run ¡spaDal ¡aggregaDon ¡SQL ¡ ¡ ¡ request ¡road ¡weights ¡creaDon ¡ create ¡spaDal ¡weights ¡for ¡roads ¡ spaDal ¡regression ¡ ¡ ¡ using ¡weights ¡and ¡variables ¡to ¡do ¡ Moran ¡test ¡and ¡LISA ¡map ¡ ¡ PySAL ¡ serve ¡viz.json ¡ create ¡cartocss ¡vizjson ¡ serve ¡Dles ¡

ILLUSTRATION: PYTHON + R ACCESS � 1. Python � (R under development) �

Server ¡ GeoDa-­‑ Cloud ¡Mapping ¡Services ¡ Web ¡ Cloud ¡ SpaDalDB ¡ PySAL ¡REST ¡API ¡ Cloud ¡RouDng ¡ ... ¡ GeoDa-­‑Web ¡ Cloud ¡ Cloud ¡ Geocoding ¡ Client ¡ GeoDa-­‑Web.js ¡ Web ¡Socket ¡ Web ¡Socket ¡ Terminals ¡ Browse r ¡

Python ¡(or ¡R) ¡integrated ¡with ¡GeoDa-­‑Web ¡through ¡Javascript ¡ ¡ Python ¡ Web ¡Browser ¡ Web ¡Socket ¡ Server ¡ Web ¡Socket ¡ GeoDa-­‑Web.js ¡ Client ¡ R ¡ Web ¡Socket ¡ (under ¡development) ¡ Server ¡ ¡ R ¡Package ¡ ¡

Python (PySAL) Integrated with GeoDa-Web �

FUTURE DIRECTIONS � • Launch on robust production platform � • Refine functionality � • Implement open API � • Share URL of linked graphs and maps �

� � � � � � � Mapping & Statistics Programs: Desktop & Cloud � CartoDB � ArcGIS � MapZen � MapBox � Mapping � qGIS � Google Maps � MapSense � … � ArcGIS Online � … � D3 Stats Viz � R Packages � GeoTurf � Python (PySAL) � Statistics � PySAL Rest API � … � … � Desktop � Cloud �

Integration Examples: GeoDa � Mapping � Statistics � Desktop � Cloud �

Integration Examples: ggmap, sparkR... � Mapping � Statistics � Desktop � Cloud �

Integration Examples: GeoDa-Web � Mapping � Statistics � Desktop � Cloud �