GIS直方图是分析地理空间大数据的重要工具，能直观展示数据分布特征和统计信息。通过直方图，我们可以了解数据的总体分布、判断是否符合正态分布，并检测异常值。直方图的偏度和峰度揭示数据对称性和集中程度，而四分位数则帮助排除极端值影响。在进行空间相关性和回归分析时，数据通常需近似正态分布。
大数据时代，作为GISer，或者是要应用到GIS的相关工作人员，总要掌握一些大数据(特别是地理空间大数据)的数据分析方法，不然真的有一天会跟不上时代的潮流哦。
继上次分享了地理空间大数据的GIS数据分析图之后，本期我们来详细讲讲其中一类很基础但很重要的数据分析图——GIS直方图！
为什么说它很基础又很重要呢？
无论是地理空间大数据，还是其他类型的大数据，从本质上说，你面对的，是海量的数据，这些数据中又包含了各种各样的数据值，首先，你要对数据的整体情况有一个认知和把控，换一句专业点的话——你要了解数据的关键统计信息：例如数据量、最值、标准差、是否符合正态分布等......这些信息，有助于你发现错误值、异常值，方便后续对数据进行整理和清洗。
而GIS直方图，就可以很直观的展示出这些关键的统计信息，同样换成专业的语言——直方图可以直观的反映采样数据分布特征、总体规律，可以用来检验数据分布和寻找数据离群值。
等等，说了半天到底什么是GIS直方图
直方图指对采样数据按一定的分级方案(等间隔分级、标准差分，等等)进行分级， 统计采样点落入各个级别中的个数或占总采样数的百分比
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