Data on cities as the subject of geographical research
DOI:
https://doi.org/10.18778/2543-9421.04.10Keywords:
urban geography, data mining, open data, ISO standards, GIScienceAbstract
Contemporary geographical data on cities come from various sources, and the increase in their number is an avalanche. As the perception of data is changing, so is the way a geographer thinks and works. The abundance of data on cities obtained from various sensors and from the society makes the research problem recognizable in the context of existing data, which makes it necessary to examine it. This paper presents the problems that can be encountered when analysing data for a geographical science research project, from its acquisition, through cleaning, to recording in the appropriate format.
References
Adamczyk, J., Będkowski, K. (2018). Źródła numerycznych danych geoprzestrzennych. W: A. Obidziński (red.), Inwentaryzacja i waloryzacja przyrodnicza. Metody naziemne i geomatyczne (s. 17–27). Warszawa: Wyd. SGGW.
Ash, J., Kitchin, R., Leszczynski, A. (2018). Digital turn, digital geographies? Progress in Human Geography, 42 (1), s. 25–43; https://doi.org/10.1177/0309132516664800
Assante, M., Candela, L., Castelli, D., Tani, A. (2016). Are scientific data repositories coping with research data publishing? Data Science Journal, 15 (6); https://doi.org/10.5334/dsj-2016-006
Bach, M., Stańczak, M., Werner, A. (2009). Wpływ przyjętego modelu wersjonowania danych na efektywność relacyjnej bazy danych. Studia Informatica, 30 (2B), s. 253–263.
Bell, G. (2009). Foreword. W: T. Hey, S. Tansley, K. Tolle (red.), The fourth paradigm. Data-Intensive scientific discovery (s. xi–xvi). Redmond, Washington: Microsoft Research.
Bielecka, E. (2006). Sytemy Informacji Geograficznej. Teoria i zastosowania. Warszawa: Wyd. PJWSTK.
Blaschke, T., Merschdorf, H. (2014). Geographic information science as a multidisciplinary and multiparadigmatic field. Cartography and Geographic Information Science, 41 (3), s. 196–213; https://doi.org/10.1080/15230406.2014.905755
Cai, C., Xie, K. (2007). Measuring data quality of geoscience datasets using data mining techniques. Data Science Journal, 6, S738–S742; https://doi.org/10.2481/dsj.6.S738
Dasu, T., Johnson, T. (2003). Exploratory data mining and data cleaning. John Wiley & Sons.
Foreman, J.W. (2019). Mistrz analizy danych: od danych do wiedzy. Tłum. K. Matuk. Gliwice: Helion.
Gaździcki, J. (2008). Implementacja dyrektywy INSPIRE w Polsce: stan aktualny, problemy i wyzwania. Roczniki Geomatyki – Annals of Geomatics, 6 (3), s. 23–32.
Graf, R., Kaniecki, A., Medyńska-Gulij, B. (2008). Dawne mapy jako źródło informacji o wodach śródlądowych i stopniu ich antropogenicznych przeobrażeń. Badania Fizjograficzne nad Polską Zachodnią, Seria A – Geografia Fizyczna, 59, s. 11–27.
Guo, H., Goodchild, M.F., Annoni, A. (red.) (2020). Manual of digital Earth. Singapore: Springer Open; International Society for Digital Earth.
Hand, D.J. (2005). Eksploracja danych. Tłum. A. Chądzyńska. Warszawa: Wydawnictwa Naukowo-Techniczne.
Iwaniak, A. (2005). Metodyka opracowania i stosowania metadanych w Polsce. Roczniki Geomatyki – Annals of Geomatics, 3 (3), s. 47–58.
Iwaniak, A., Paluszyński, W., Żyszkowska, W. (1998). Generalizacja map numerycznych – koncepcje i narzędzia. Cz. 1. Polski Przegląd Kartograficzny, 30 (2), s. 78–88.
Jachimczyk, A. (2015). Otwarte dane badawcze. Casus polskich instytutów badawczych. Zagadnienia Naukoznawstwa, 2206, s. 409–424.
Jaskulski, M., Łukasiewicz, G., Nalej, M. (2013). Porównanie metod transformacji map historycznych. Roczniki Geomatyki – Annals of Geomatics, 11 (4), s. 41–56.
Jażdżewska, I. (2013). Statystyka dla geografów. Łódź: Wyd. Uniwerstetu Łódzkiego.
Jażdżewska, I. (2018). The use of centrographic measures in analysing the dispersion of historic factories, villas and palaces in Lodz (Poland). Folia Geographica, 60 (1), s. 50–61.
Kraak, M.J., Ormeling, F. (1998). Kartografia – wizualizacja danych przestrzennych. Tłum. W. Żyszkowska. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
Larose, D.T. (2013). Odkrywanie wiedzy z danych: wprowadzenie do eksploracji danych. Tłum. A. Wilbik. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
Longley, P.A., Goodchild, M.F., Maguire, D.J., Rhind, D.W. (2006). GIS. Teoria i praktyka. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
Mayer-Schönberger, V., Cukier, K. (2017). Big data: rewolucja, która zmieni nasze myślenie, pracę i życie, efektywna analiza danych. Tłum. M. Głatki. Warszawa: Wyd. MT Biznes.
Miller, H.J., Goodchild, M.F. (2015). Data-driven geography. GeoJournal, 80, s. 449–461; https://doi.org/10.1007/s10708-014-9602-6
Nahotko, M. (2013). Współdziałanie metadanych w systemach informacyjnych. Zagadnienia Informacji Naukowej, 51 (1), s. 61–83.
Nalej, M. (2019). Problem zmiennych jednostek odniesienia (MAUP) w badaniach pokrycia terenu. Przykład Łódzkiego Obszaru Metropolitalnego (University of Lodz). Pobrano z http://dspace.uni.lodz.pl/xmlui/bitstream/handle/11089/26386/nalejstreszczenie.pdf?sequence=3&isAllowed=y
Openshaw, S. (1984). Modifiable Areal Unit Problem. W: International encyclopedia of human geography; https://doi.org/10.1016/b978-008044910-4.00475-2
Openshaw, S., Taylor, P.J. (1979). A million or so correlation coefficients: three experiments on the modifiable areal unit problem. W: N. Wrigley (ed.), Statistical applications in the spatial sciences (s. 127–144). London: Pion.
Osowski, S. (2013). Metody i narzędzia eksploracji danych. Legionowo: Wyd. BTC.
Pachół, P., Zieliński, J. (2003). Wymiana danych wchodzących w skład krajowego systemu informacji o terenie. Roczniki Geomatyki – Annals of Geomatics, 1 (1), s. 38–52.
Ryza, S., Laserson, U., Owen, S., Wills, J. (2016). Spark: zaawansowana analiza danych. Tłum. A. Watrak. Gliwice: Helion.
Sadiq, S., Srivastava, D., Dasu, T., Dong, X.L., Freire, J., Ilyas, I., … Zhou, X. (2018). Data quality: The role of empiricism. ACM SIGMOD Record, 46 (4), s. 35–43; https://doi.org/10.1145/3186549.3186559
Shelton, T. (2017). Spatialities of data: mapping social media ‘beyond the geotag’. GeoJournal, 82, s. 721–734. https://doi.org/10.1007/s10708-016-9713-3
Shi, W., Fisher, P.F., Goodchild, M.F. (red.) (2002). Spatial data quality. London: Taylor & Francis.
Szeliga, M. (2017). Data Science i uczenie maszynowe. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
Urbański, J. (1997). Zrozumieć GIS. Analiza informacji przestrzennej.Warszawa: Państwowe Wydawnictwo Naukowe.
Urbański, J. (2008). GIS w badaniach przyrodniczych. Pobrano z https://kiw.ug.edu.pl/pl/ebooki/644-gis-w-badaniachprzyrodniczych.html
Werner, P. (2004). Wprowadzenie do systemów geoinformacyjnych. Warszawa: Wyd. Jark.
Wolski, J. (2012). Błędy i niepewność w procesie tworzenia map numerycznych. Prace Komisji Krajobrazu Kulturowego, 16, s. 15–32.
Downloads
Published
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
How to Cite
