空间统计与常规统计的不同之处在于其在计算中考虑了空间。 将认为距离较近的事物比距离较远的事物更相关。 例如，对租金成本的分析可能会发现全国各地的租金成本差异很大，但城市和社区内的租金成本相似。 借助此概念，空间统计工具箱中的工具用于描述和建模地理对各种领域和问题的影响。
通过根据其空间关系关联位置来定义邻近。 在某些情况下，仅当要素相邻时，才会将其视为邻近，而在其他情况下，将根据距离度量来关联要素。 可以通过许多方法来确定邻近的要素（相邻要素）以及这些相邻要素的影响（权重）。 这些方法统称为空间关系的概念化。
Neighborhood Explorer 是 ArcGIS Pro 中的一项功能，用于配置、可视化和优化空间关系的概念化，“空间统计”工具箱中的工具经常使用该功能。 探索邻域是开始和优化空间统计工作流的重要一步。
Neighborhood Explorer 用于执行以下操作：
- 在 ArcGIS Pro 工程中，打开图层的 Neighborhood Explorer 会话。
- 选择并配置空间关系的概念化。
- 通过选择地图上的要素来探索空间关系的概念化。
- 通过添加和移除相邻要素或者更改现有相邻要素的影响来编辑邻域。
- 通过选择邻域和加权方法来创建空间关系的自定义概念化。
- 保存并加载空间权重矩阵文件。
了解有关 Neighborhood Explorer 入门的详细信息
使用情况
以下是如何使用 Neighborhood Explorer 的示例：
- 在运行热点分析 (Getis-Ord Gi*) 工具之前，请比较不同的邻域和加权方法如何在要素类中配置邻域。
- 了解空间关系的概念化并比较其应用于数据时的相对优点。
- 编辑并优化邻域。 空间关系的初始概念化可能无法捕捉现实世界中发现的所有微妙关系。 例如，如果应用邻接来定义邻域，则岛屿将没有相邻要素；但是，领域专业知识可能表明岛屿与海岸社区有着良好的联系。 可以使用 Neighborhood Explorer 来编辑岛屿的邻域，以使其包含海岸社区。