Summeeri andmeid

Andmete summeerimise tööriistade komplektiga saab arvutada teatud kindlas alas või teiste objektide läheduses asuvate objektide ja nende atribuutide koguarvud, -pikkused, -pindalad ning peamised kirjeldavad arvstatistikud.

• Agregeeri punktid arvutab määratud alades või salvedes asuvate punktide statistikud.
• Mitme muutujaga võrk loob ruudu või kuusnurkse kujuga võrgu ja arvutab iga võrgusilma väärtused iga sisendkihi läheduse järgi.
• Andmestiku kirjeldamine arvutab teie sisendi kokkuvõtte ja võib luua teie sisendkihi valimi (valikuline).
• Liida objektid arvutab muude objektidega ruumilist, ajalist või atribuutide suhet jagavate objektide statistikud.
• Rekonstrueeri rajad arvutab sama raja juurde kuuluvate punktide või polügoonide statistikud ja rekonstrueerib sisendid radadeks.
• Summeeri atribuudid arvutab ühiste atribuutidega objektide või tabelandmete statistikud.
• Summeeri piirides arvutab alas üksteistega kattuvate objektide ja atribuutide statistikud.

Agregeeri punktid

Punktobjektide kihti ja pindobjektide kihti või määratud vahemaaga määratletud salvesid kasutades oskab see tööriist määratleda igasse alasse või salve jäävad punktid ja arvutada statistikud kõigi igas alas või salves asuvate punktide kohta. Lisaks võite kasutada tööriistaga ka ajalõike.

Allpool on esitatud näited:

• Kuritegevusega seotud intsidentide punktasukohtade sisestamisel loendab tööriist kuritegude arvu maakonna või muu haldusjaotuse kohta.
• Tööriist leiab kõige suurema ja kõige väiksema kuutuluga müügikohad 100 km salvedes.

Täiustuse järk „mitme muutujaga võrk“

Tööriist Mitme muutujaga võrk loob ruudukujuliste või kuusnurksete lahtrite võrgu ja arvutab igale lahtrile väärtused ühe või mitme sisendkihi läheduse järgi.

Allpool on esitatud näited:

• Milline linnaosa on ühistranspordi antud mitut kihti arvestades ühistranspordiga kõige halvemini kättesaadav?
• Võttes arvesse laevateede, näiteks järvede ja jõgede kihte, millise nimega veekogu on kõige lähemal igale asukohale USAs?
• Võttes arvesse ühe majapidamise sissetulekut, kus on sissetulekute variatsioon USAs 50 miili raadiuses kõige suurem?

Andmestiku kirjeldamine

Summeeritakse sellised sisendobjektid nagu statistika, näidiskihid ja visualiseerimine. Väljundiks saate valida kas näidiskihi või kihi ulatuse.

Allpool on esitatud näited:

• Vaadake arvutatud statistika kokkuvõtet, et mõista, milliseid väärtusi sisaldab teie andmestik.
• Kogu andmestiku joonistamise asemel looge kihi alamhulk, et visualiseerida kaardile lisamise korral objekte ja nende atribuute.
• Salvestage aeg ja ressursid ning käitage enne kogu andmestiku analüüsimist analüüs näidiskihil.

Ühenda objektid

Objektikihte või tabelandmeid kasutades saate liita objekte ja kirjeid vastavalt kindlatele seostele sisendkihtide või tabelite vahel. Liitmine sõltub ruumilistest, ajalistest ja atribuutide seostest ning soovi korral saab arvutada ka statistika kokkuvõtte.

Allpool on esitatud näited:

• Võttes arvesse kuritegevuse sündmuste punktasukohti aja lõikes, liidab tööriist kuritegevusega seotud andmed omavahel, määrates ruumilise seosena toimumise üksteisest 1 kilomeetri raadiuses ja ajalise seosena toimumise üksteise suhtes 1 tunni jooksul, et määratleda, kas aegruumis on üksteise suhtes lähestikku toimunud kuritegusid.
• Lähtuvalt sihtnumbrite tabelist koos demograafilise teabega ja elumaju tähistavatest pindobjektidest, liidab tööriist demograafilise teabe elamutega nii, et iga elamu jaoks oleks olemas teave.

Rekonstrueeri rajad

Kasutades ajateadlikku punkt- või pindobjektide kihti, mis kujutavad endast ühte ajahetke, määrab tööriist, millised sisendobjektid kuuluvad raja juurde ja seejärel järjestab sisendid ajaliselt. Vajaduse korral arvutatakse iga raja sisendobjektide juurde ka statistikud.

Allpool on esitatud näited:

• Võttes arvesse orkaanimõõtmiste punktasukohti ja aegasid, arvutab tööriist orkaanide keskmise tuulekiiruse ja maksimaalse tuulerõhu.
• Kasuta laevateede joontena rekonstrueerimiseks laevade GPS-mõõtmisi.

Summeeri atribuudid

Tööriist summeerib objekti- või tabelandmeid kasutades määratud väljade statistikud.

Allpool on esitatud näited:

• Võttes aluseks toidupoodide asukohad väljal COMPANY_NAME, summeerib tööriist poed ettevõtte nime järgi, et määrata iga ettevõtte statistikud.
• Võttes aluseks toidupoodide tabeli väljadega COMPANY_NAME ja COUNTY, summeerib tööriist poed ettevõtte nime ja riigi järgi, et määrata iga ettevõtte statistikud igas riigis.

Tuvasta juhtumid

See tööriist kasutab ajateadlikku punktide, joonte, alade või tabelite kihti, mis kujutab endast ühte ajahetke. Tööriist määratleb järjestatud objektide (radade) abil, millised objektid on huvipakkuvad juhtumid. Juhtumid määratletakse teie määratud tingimuste alusel.

Allpool on esitatud näited:

• Tuvasta orkaanimõõtmisi, mis on tuulekiiruse atribuudi põhjal 4. kategooria orkaanid.
• Leia laeva liikumise GPS-mõõtmiste abil, kus väli tähistab laeva kiirust, mõõtmised, mis on suuremad kui viie viimatise mõõtmise keskmine korrutatud 1,5-ga.

Leia paiknemise asukohad

See tööriist töötab ühendusjoonte andmestikuga. See koostatakse ajateadlike punktikihtidega nende kohtade leidmiseks, kus objektid asuvad määratud kauguse ja kestuse piires.

Allpool on esitatud näited:

• Täiustage saavutusi looduskaitses loomade liikumismustrite analüüsimisega. Kasutage seda tööriista loomade levinud asumispunktide leidmiseks, mis võiksid olla potentsiaalsed piirkonnad bioloogilise mitmekesisuse säilitamiseks.
• Sõidukite GPS-i asukohtade abil saate liiklusohutuse parandamiseks leida ja pöörata tähelepanu kohtadele, kus esineb aeglustumisi.

Leia sarnased asukohad

Täpsustatud kriteeriumitel põhinevalt, otsib tööriist sarnaseid asukohti, võrreldes kandidaate otsitavast kihist ühe või mitme viidatud asukohaga.

Allpool on esitatud näited:

• Tööriist leiab töötajate arvu ja aastatulu võrreldes 10 kõige sarnasemat poodi.
• Tööriist leiab elanike arvu, aastast kasvu ja maksutulu võrreldes 100 kõige sarnasemat linna.

Analüüsi mustreid

Nende tööriistadega saate oma andmetes tuvastada, mõõta ja visualiseerida ruumilisi mustreid.

• Funktsiooniga Arvuta tihedus saate võtta mõnede nähtuste teadaolevad kogused ja jaotada need kaardil ühtlaselt.
• Leia tulipunktid funktsioon määrab, kas andmete ruumimustris on statistiliselt olulisi klastreid.
• Töövahend Otsi punktklastreid leiab ümbritseva müra hulgast punktobjektide klastrid nende ruumilise jaotuse põhjal.
• Metsanduspõhise klassifikatsiooni ja regressiooni tööriist loob mudelid ja koostab ennustused, kasutades Leo Breimani juhusliku metsa algoritmi kohandatud varianti, mis on masina juhendatud õpetamise meetod.
• Üldistatud lineaarse regressiooni tööriist koostab ennustusi või modelleerib sõltuvat muutujat oma seoste kaudu selgitavate muutujate komplektiga.
• Geograafiliselt kaalutud regressiooni tööriist loob mudelid, kasutades lineaarse regressiooni kohalikku vormi, mida kasutatakse ruumiliselt varieeruvate suhete modelleerimiseks.

Arvuta tihedus

Tiheduse arvutamise tööriist loob punktobjektidest tiheduskaardi, hajutades mõned nähtused, mis on esitatud punktide atribuutidena üle kogu kaardi. Tulemuseks on tihedust näitav alade kiht.

Allpool on esitatud näited:

• Maakonnas asuvate haiglate tiheduse arvutamine. Tulemkiht näitab alasid, kus haiglaid on palju ja/või vähe ning seda teavet saab kasutada selleks, et määrata kuhu uusi haiglaid ehitada.
• Metsatulekahjude varasemate asukohtade põhjal nende alade tuvastamine, kus metsatulekahju oht on suur.
• Suurtest kiirteedest kaugel olevate kogukondade kindlakstegemine, et planeerida uute teede ehitust.

Otsi punktklastreid

Töövahend Otsi punktklastreid leiab ümbritseva müra hulgast punktobjektide klastrid nende ruumilise jaotuse põhjal.

Allpool on esitatud näited:

• Leia kahjurite poolt nakatatud kodud, et lihtsustada kahjuritõrje suunamist kindlatesse kodudesse.
• Teavita päästetööde ja evakuatsiooni vajadusest ja rakenda vastavaid meetmeid olenevalt klastrite suurusest ja asukohast, kasutades asukohaga seotud sõnumeid pärast loodusõnnetusi ja terrorirünnakuid.

Leia tulipunktid

Tulipunktide leidmise tööriistaga saab määrata, kas andmete ruumimustris on statistiliselt olulisi klastreid.

• Kas teie punktnähtused (nt kuriteod, puud, liiklusõnnetused jms) on tõesti klasterdatud? Kuidas saate selles kindel olla?
• Kas olete uurinud statistiliselt olulisi tulipunkte (nt kulutused, imikusuremus püsivalt kõrge skooriga jms) või muutub kaardi sisu vastavalt sümboloogiale?

Metsanduspõhine klassifikatsioon ja regressioon

Metsanduspõhise klassifikatsiooni ja regressiooni tööriist loob mudelid ja koostab ennustused, kasutades Leo Breimani juhusliku metsa algoritmi kohandatud varianti, mis on masina juhendatud õpetamise meetod.

Allpool on esitatud näited:

• Arvestades andmeid mererohu esinemise kohta, samuti mitmeid keskkonna selgitavaid muutujaid, mis on esindatud mõlema atribuudiga, mida on rikastatud, kasutades mitme muutujaga ruudustikku, et arvutada kaugust ülesvoolu paiknevate tehaste ja suuremate sadamateni, saab samade keskkonnaalaste selgitavate muutujate tulevikku projitseerimise teel ennustada mererohu esinemist tulevikus.
• Oletame, et teil on andmed sadade põllumajandusettevõtete saagi kohta kogu riigis koos muude atribuutidega kõigis nendes põllumajandusettevõttes (töötajate arv, pindala jne). Kasutades neid andmeid, saate koostada funktsioonide komplekti, mis käsitleb talusid, kelle kohta puuduvad saagikuse andmed (kuid on olemas kõik muud muutujad), ja prognoosida nende talude saagikust.
• Eluaseme hindu saab prognoosida jooksval aastal müüdud majade hindade alusel. Sarnaste elamute müügihindade prognoosimiseks saab kasutada müüdud elamute müügihinda ja infot magamistubade arvu, koolide kauguse, suurte maanteede läheduse, keskmise sissetuleku ja kuritegevuse ulatuse kohta.

Üldistatud lineaarne regressioon

Üldistatud lineaarse regressiooni tööriist koostab ennustusi või modelleerib sõltuvat muutujat oma seoste kaudu selgitavate muutujate komplektiga. Seda tööriista saab kasutada pidevate (Gaussi) ja binaarsete (logistiliste) mudelite ning loendamismudelite (Poissoni mudelite) kohandamiseks.

Allpool on esitatud näited:

• Millised demograafilised näitajad aitavad kaasa ühistranspordi kõrgele kasutusmäärale.
• Kas vandalismi ja murdvarguse vahel on positiivne seos?
• Milliste muutujate abil saab tõhusalt prognoosida hädaabitelefonile tehtavate kõnede arvu? Võttes arvesse tulevikuprognoose, milline on eeldatav nõudlus hädaolukordadele reageerimise vahendite järele?
• Millised muutujad mõjutavad väikest sündivust?

Geograafiliselt kaalutud regressioon

See tööriist teostab geograafiliselt kaalutud regressiooni (GWR), mis on kohalik ruumiliselt varieeruva suhte määramise lineaarse regressiooni vorm.

Allpool on esitatud näited:

• Kas hariduse omandamise ja sissetuleku vaheline seos on järjepidev terves uuringualas?
• Millised on kesksed muutujad, mis selgitavad metsatulekahjude sagedust?
• Millistes piirkondades saavutavad lapsed kõrgeid testitulemusi? Millised omadused tunduvad olevat seoses? Kus on iga omadus kõige olulisem?

Halda andmeid

Need tööriistad on ette nähtud geoandmete ja tabelandmete igapäevaseks haldamiseks.

• Funktsioon Lisa andmed lisab objektid olemasolevale majutatud objektikihile.
• Funktsioon Arvuta väli arvutab uue või olemasoleva välja väärtused ja loob kihi teie sisus kohas.
• Funktsioon Lõike kihti kopeerib määratud piirkondadega lõikuvad objektid.
• Funktsioon Kopeeri andmelattu kopeerib andmed teie üksusesse ArcGIS Data Store ja loob teie sisus kihi või kopeerib andmed suurandmete failikettale.
• Funktsioon Sulanda piirajad ühendab piirkonnad, millel on ühine piir või atribuudiväärtus.
• Funktsioon Ühenda kihid kopeerib kahe kihi kõik objektid ühte tulemkihti.
• Funktsioon Kattuvad kihid kombineerib kaks või enam kihti üheks kihiks.

Lisa andmed

Lisab objektid olemasolevale ülemkihile teie sisus ArcGIS Enterprise.

Allpool on esitatud näited:

• Värskendage 2018. aasta müügiobjekti kihti igal kuul, kui aruanded muutuvad kättesaadavaks.
• Lisage orkaani jälgimise andmestikud aastate 2016 ja 2017 kohta orkaani ülemandmestikku.
• Koguge ja lisage andmestikud erinevatest allikatest erinevate skeemidega, kasutades kohandatud välja kaardistamist.

Ühenda kihid

See tööriist ühendab kaks objektikihti, et luua üksainus tulemuskiht. Kõik ühenduskihi väljad lisatakse vaikimisi, või saate määrata kohandatud ühendamise reeglid, et määratleda saadav skeem.

Allpool on esitatud näited:

• Ühendage kolm kihti, mis sisaldavad demograafilist teavet Inglismaalt, Walesist ja Šotimaalt, et luua üks Suurbritannia kiht.
• Ühendage kaks kihti, mis sisaldavad teavet omavahel külgnevate elamurajoonide katastriüksuste kohta, üheks kihiks, jättes tulemusse alles vaid väljad, kus kahel sisendkihil on sama nimi ja tüüp.

Kattuvad kihid

Ühendavad kahe või enama sisendkihi sisu üheks kihiks. Ülekatet kasutatakse geograafias sageli, otsides vastust küsimusele “Mis on mille kohal?”

Allpool on esitatud näited:

• Millised maad on olnud seotud 100 aasta jooksul üleujutuste piirkonnas? (Esinemine/kattuvus tähendab teise kihi peal olemist.)
• Milline maakasutus on ühe või teise mullatüübi levialas?
• Millised kaevikud esinevad mahajäetud sõjaväeosades?

Rikastage mitme muutujaga ruudustikust

Ühendab tõhusalt mitme muutujaga ruudustikust pärit atribuudid punktkihiga, võimaldades kiiresti lisada suure ja mitmekülgse andmekogumiku punktandmetele, et kasutada seda edaspidises ruumianalüüsis.

Allpool on esitatud näide:

• Arvestades kihti, mis sisaldab miljoneid elektrikatkestuse juhtumeid, rikastage juhtumite omadusi teabega tüüpilise kasutamise, keskkonnariskide ja infrastruktuuri tingimuste kohta, et uurida nende tegurite ja voolukatkestuse sageduse vahelist seost.