因子的农产品物流研究，用起来还挺有意思的。湖北省 2005 年的数据被拉出来，用SPSS搞了一套蛮完整的空间模型。看得出来作者是想搞明白，哪些地方农产品流通得快、哪些地方卡住了，数据来源是 81 个县市，得还蛮细。

SPSS 在这篇里不是简单做统计哦，用的是因子法，也就是把一堆数据精简成几个关键指标，像农业产值、交通条件这些，就被提取出来了。再套上物理场势理论，听着挺玄，其实就是把物流流动当成“力场”，看看哪里吸得多、哪里推得远。

从代码角度看，如果你要做一个类似的系统，后端可以预因子模型，前端这边可以接一份好的 JSON 数据，用ECharts之类的图表库来做空间分布图。想搞地理热力图？拿 GeoJSON + 热力图插件就行。

还有个亮点是资源整理得还蛮全，相关的研究和代码资源都贴了，像农产品爬取及数据这种，对搞数据可视化或建模的也挺友好。

如果你最近在做农产品相关的物流平台、数据看板或者区域系统，可以参考下这个项目的结构思路，尤其是因子筛选逻辑和空间关系建模。不打算用 SPSS？换成 Python 的factor_analyzer也没问题。