MonthlyDataScienceTrainingWebinars:Workflow-basedDataAnalysis
在线系列培训讲座
工作流数据分析
支持单位：
RMDSLab，未来数据实验室，中国数据研究所
由哈佛大学地理分析中心、RMDS实验室、未来数据实验室和中国数据研究所共同参与合作的工作流数据分析项目旨在推动高效数据分析，以及提高研究的可复制性、可重复性和可扩展性。
本系列培训讲座将重点讨论以下主题：
工作流数据分析目标
工作流数据分析工具比较
工作流数据分析研究案例
未来扩展方向
讲座回顾
7月22日，RMDS举行了第11场工作流数据分析系列培训讲座，主题为“文化与社会时空分析”，介绍基于工作流的数据分析和基于已发表论文的研究案例，包括：
Lan,M.,Liu,L.,Eck,J.E.().Aspatialanalyticalapproachtoassesstheimpactofacasinooncrime:AnexampleofJACKCasinoindowntownCincinnati.Cities,,.
Lan,M.,Liu,L.,Hernandez,A.,Liu,W.,Zhou,H.,Wang,Z.().Thespillovereffectofgeotaggedtweetsasameasureofambientpopulationfortheftcrime.Sustainability,11(23),.
Zhong,YexiandShumingBao().ASpace-TimeAnalysisofReligiousLandscapeinChina.InTropicalGeography，Vol.34(5):-.
Ying,Z.,Liu,S.,Bao,S.,Zhou,J.().ReligiousdiversityandregionaldevelopmentinChina.ChinaEconomicReview,46,1-9.
工作流案例分析资源包
作为全球首个“数据智能生态系统”的创立者，RMDS开创性地提出了RM4E数据分析框架，包括：Equation,Estimation,Evaluation,Execution/Explanation,即模型、预估、测评、执行及解释，以构建可循环使用的工作流为核心，为行业制定了数据分析的工作流程标准。
在RM4E思想的基础上，RMDS还建立了研究流程ResearchMap,集合了为完成研究目标所需要的全部资源、步骤和策略，为数据科学家、研究人员和分析师赋能。
因此，在工作流数据分析项目中，我们将基于每一讲的主题，相应推出多个工作流案例分析资源包，供会员参考学习和投入实际使用，其中包含：
1）案例详细介绍
2）数据集文档
3）工作流代码文件
4）输出文件
5）相应的培训讲座视频
目前，第11场讲座“文化与社会时空分析”的已发布，具体为：
运用空间分析评估*场对犯罪的影响
活动人口对偷窃罪的溢出效应
中国宗教景观的时空分析
中国宗教多样化和地区化发展
使用以上数据分析工作流案例资源包，程序的流程很直观，容易理解，不需要掌握深入的编程技能，就能轻松呈现和解释这些分析的结果。另外，对此工作流稍作修改，就能使用类似方法处理其他类型数据。
同时，在资源包中，我们还配备了相关培训视频、参考文献和案例分析，帮助你快速掌握，大大提升数据分析的效率和便捷性。
如何获取工作流案例分析资源包？
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