城市空间数据分析方法是应用可获取的数据，包括物联网各类传感器、遥感影像、三维点云、地图、街景、共享经济、气象数据、生态信息数据，以及各类测量数据和传统数据的地理信息化等，应用编程语言以及庞大的扩展库对数据进行收集、处理、管理、分析，挖掘数据所能反应待解决问题的本质，试图解决风景园林学科多种潜在、不同方向的问题。这涉及到的跨学科知识庞杂繁复，包括线性代数、回归、统计学、微积分；数据处理、基础数据分析、数据可视化、数据库；计算机视觉、机器学习、深度学习等诸多内容，具有鲜明的学科交叉特性。本书中城市空间数据分析方法理论研究框架系统化的建立，正是试图明确跨学科关联知识广度和深度上认知，促进分科知识融通发展为完整的知识体系，强化城市空间数据分析方法发展的深度，推动研究者从工具的使用者转变为工具的创造者，摆脱传统软件工具的束缚，增加城市空间数据分析方法的创造性。