Sažimanje podataka

Skup alata Sažimanje podataka sadrži alate koji izračunavaju ukupne zbrojeve, dužine, poligone i osnovne opisne statistike geoobjekata i njihovih atributa unutar područja ili blizu drugih geoobjekata.

• Agregiraj točke izračunava statistike o točkama koje spadaju unutar određenih poligona ili ćelija.
• Izradi viševarijabilnu mrežu generira mrežu četverokutnih ili šesterokutnih ćelija i izračunava vrijednosti za svaku na temelju blizine svakom ulaznom sloju.
• Opiši skup podataka izračunava sažetak vašeg unosa i opcionalno može generirati uzorak vašeg ulaznog sloja.
• Pridruži geoobjekte izračunava statistike o geoobjektima koji dijele prostorne, vremenske ili atributne relacije s ostalim geoobjektima.
• Rekonstruiraj tragove izračunava statistiku o točkama ili poligonima koji pripadaju istom tragu i rekonstruira unose u tragove.
• Sažmi atribute izračunava statistike o geoobjektu ili tabličnim podacima koje dijele atributi.
• Sažmi unutar računa statistike za poligonalne geoobjekte i atribute koji se preklapaju.

Agregiraj točke

Upotrebom sloja točkastih geoobjekata i sloja poligonalnih geoobjekata ili ćelija definiranih određenom udaljenošću, ovaj alat određuje koje točke spadaju u koje područje ili ćeliju i izračunava statistiku za sve točke unutar područja ili ćelije. Dodatno možete primijeniti i vremenske isječke s ovim alatom.

U nastavku su primjeri:

• Ako imate lokacije točaka incidenata zločina, zbrojite broj zločina po okrugu ili drugoj upravnoj jedinici.
• Pronađite najviše i najniže mjesečne prihode za lokacije franšiza s pomoću ćelija od 100 km.

Izradi viševarijabilnu mrežu

Alat Izradi viševarijabilnu mrežu generira mrežu četverokutnih ili šesterokutnih ćelija i izračunava varijable za svaku na temelju blizine jednog ili više ulaznih slojeva.

U nastavku su primjeri:

• S višestrukim slojevima infrastrukture javnog prijevoza, koji je dio grada najmanje dostupan javnim prijevozom?
• S obzirom na slojeve slivova, kao što su rijeke i jezera, koji je naziv vodene površine koja je najbliža određenoj lokaciji u SAD-u?
• Ako imate sloj prihoda po kućanstvima, gdje su u SAD-u razlike u prihodima u krugu od 50 milja najveće?

Opiši skup podataka

Sažmite ulazne geoobjekte statistikama, oglednim slojevima i vizualizacijom. Možete odabrati izlazni ogledni sloj ili sloj obuhvata.

U nastavku su primjeri:

• Referencirajte izračunatu zbirnu statistiku da biste razumjeli koje vrijednosti sadrži vaš skup podataka.
• Umjesto crtanja cjelokupnog skupa podataka, stvorite podskupni sloj za vizualizaciju geoobjekata i njihovih atributa kada se dodaju na kartu.
• Uštedite vrijeme i resurse i pokrenite analizu na oglednom sloju prije izvođenja analize na cijelom skupu podataka.

Pridruži geoobjekte

Upotrebom slojeva geoobjekata ili tabličnih podataka možete pridružiti geoobjekte i zapise na temelju određenih relacija između ulaznih slojeva ili tablica. Pridruživanja će se odrediti na temelju prostornih, vremenskih i atributnih relacija, a statistike sažetaka mogu se dodatno izračunati.

U nastavku su primjeri:

• S obzirom na točke lokacije incidenata kriminala kroz vrijeme, možete pridružiti podatke o kriminalu da određuju prostornu relaciju zločina međusobno unutar 1 kilometra i koji su se dogodili u roku od 1 sata kako biste utvrdili postoji li redoslijed zločina u međusobnoj blizini u prostoru i vremenu.
• S obzirom na tablicu poštanskih brojeva s demografskim informacijama i poligonalnim geoobjektima koji predstavljaju stambene zgrade, pridružite demografske informacije stambenim površina tako da dobijete podatke za svaku.

Rekonstruiraj tragove

Upotrebom ovremenjenog sloja točkastih ili poligonalnih geoobjekata koji predstavljaju instancu u vremenu, ovaj alat određuje koji ulazni geoobjekti pripadaju tragu te će posložiti unose po vremenskom redoslijedu. Statistika se dodatno izračunava za ulazne geoobjekte u svakom pojedinom tragu.

U nastavku su primjeri:

• S obzirom na točke mjesta i vremena mjerenja uragana, izračunajte srednju brzinu vjetra i maksimalni tlak vjetra uragana.
• Upotrijebite mjerenja GPS-a brodova da biste rekonstruirali puteve brodova kao linije.

Otkrivanje incidenata

Ovaj alat radi s ovremenjenim slojem točaka, linija, područja ili tablica koji predstavljaju instancu u vremenu. Pomoću geoobjekata poredanih po redu, a koji se zovu tragovi, ovaj alat utvrđuje koji su geoobjekti incidenti interesa. Incidenti se utvrđuju uvjetima koje odredite.

U nastavku su primjeri:

• Otkrijte mjerenja uragana koja odgovaraju uraganima 4. kategorije na temelju atributa brzine vjetra.
• Pomoću mjerenja GPS-a kretanja brodova s poljem koji predstavlja brzinu broda pronađite mjerenja koja su veća od1,5 puta srednje vrijednosti prethodnih pet mjerenja.

Pronađi lokacije boravka

Ovaj alat u radu upotrebljava skupove podataka o tragovima; sastoji se od ovremenjenog sloja točaka za pronalaženje gdje se objekti zadržavaju unutar određene udaljenosti i vremena.

U nastavku su primjeri:

• Poboljšajte učinkovitost očuvanja analizom uzoraka kretanja životinja. Upotrijebite ovaj alat za otkrivanje popularnih točaka gdje se zadržavaju životinje, koje bi bile potencijalna zaštićena područja radi očuvanja biološke raznolikosti.
• Upotrebom GPS lociranja vozila pronađite gdje dolazi do usporavanja radi unaprijeđenja sigurnosti u prometu.

Analiza uzoraka

Ovi alati identificiraju, kvantificiraju i vizualiziraju prostorne obrasce u vašim podacima.

• Izračunaj gustoću uzima poznate količine nekog fenomena i raširi te količine po karti.
• Pronađi žarišne točke identificira statistički značajne klastere u prostornom obrascu vaših podataka.
• Pronađi klastere točaka pronalazi klastere točkastih geoobjekata unutar okolnih podataka na temelju njihove prostorne distribucije.
• Klasifikacija i regresija na temelju šume stvara modele i generira predviđanja pomoću adaptacije slučajnog algoritma za šume Lea Breimana, što je metoda strojnog učenja pod nadzorom.
• Generalizirana linearna regresija generira predviđanja ili modelira zavisne varijable s obzirom na njezin odnos sa skupom varijabli za objašnjenje.
• Geografski ponderirana regresija stvara modele pomoću lokalnog oblika linearne regresije koja se upotrebljava za oblikovanje prostorno varirajućih odnosa.

Izračunaj gustoću

Alat Izračunaj gustoću stvara kartu gustoće iz točkastih geoobjekata širenjem poznatih količina određenog fenomena (predstavljenih kao atributi točaka) širom karte. Rezultat je sloj područja koji predstavlja gustoću.

U nastavku su primjeri:

• Izračunavanje gustoće bolnica unutar okruga. Sloj rezultata prikazat će područja s visokom i niskom pristupačnošću bolnicama, a ti se podaci mogu iskoristiti za određivanje gdje treba sagraditi nove bolnice.
• Određivanje visoko rizičnih područja za šumske požare na temelju povijesnih lokacija šumskih požara.
• Lociranje zajednica koje se nalaze daleko od velikih prometnica kako bi se planirale lokacije izgradnje novih cesta.

Pronađi klastere točaka

Alat Pronađi klastere točaka pronalazi klastere točkastih geoobjekata unutar okolnih podataka na temelju njihove prostorne distribucije.

U nastavku su primjeri:

• Pronađite klastere kućanstava s nametnicima kako bi se pomoglo u njihovu istrebljivanju.
• Obavijestite druge i djelujte sami u slučaju potrebe za spašavanjem i evakuacijom na temelju veličine i lokacije klastera pomoću geolociranih tweetova nakon prirodnih nepogoda ili terorističkih napada.

Pronađi žarišne točke

Alat Pronađi žarišne točke odredit će ima li statistički značajnih klastera u prostornom uzorku vaših podataka.

• Jesu li vaše točke (zločini, stabla, prometne nesreće) stvarno u klasteru? Kako možete biti sigurni?
• Jeste li uistinu otkrili statistički značajnu žarišnu točku (za trošenje, smrtnost novorođenčadi, dosljedno visoke rezultate testova) ili bi vaša karta ispričala drugačiju priču da promijenite način na koji je simbolizirana?

Klasifikacija i regresija na temelju šume

Alat Klasifikacija i regresija na temelju šume stvara modele i generira predviđanja pomoću adaptacije slučajnog algoritma za šume Lea Breimana, što je metoda strojnog učenja pod nadzorom.

U nastavku su primjeri:

• S obzirom na podatke o pojavi morske trave, kao i brojne varijable za objašnjenje okruženja predstavljene kao oba atributa koje su obogaćene pomoću viševarijabilne mreže za izračunavanje udaljenosti do tvornica uzvodno i glavnih luka, buduća pojava morske trave može se predvidjeti na temelju budućih projekcija za iste varijable za objašnjenje okruženja.
• Pretpostavimo da imate podatke o prinosu usjeva na stotinama farmi diljem zemlje zajedno s drugim atributima na svakoj od tih farmi (broj zaposlenika, površina u ralima i tako dalje). Pomoću tih podataka možete dati skup geoobjekata koji predstavljaju farme u kojima nemate prinos usjeva (ali imate sve druge varijable) i napraviti predviđanje o prinosu usjeva.
• Vrijednosti nekretnina mogu se predvidjeti na temelju cijena kuća koje su prodane u tekućoj godini. Prodajna cijena prodanih kuća uz informacije o broju spavaćih soba, udaljenosti od škola, blizina glavnih autocesta, prosječan dohodak i broj kaznenih djela mogu se koristiti za predviđanje prodajnih cijena sličnih kuća.

Generalizirana linearna regresija

Alat Generalizirana linearna regresija generira predviđanja ili modelira zavisne varijable s obzirom na njezin odnos sa skupom varijabli za objašnjenje. Ovaj se alat može upotrijebiti za prilagođavanje kontinuiranih (OLS), binarnih (logističkih) i modela (Poisson) zbroja.

U nastavku su primjeri:

• Koje demografske karakteristike doprinose visokoj stopi upotrebe javnog prijevoza?
• Postoji li pozitivan odnos između vandalizma i provale?
• Koje varijable učinkovito predviđaju količinu poziva hitnih službi? S obzirom na buduće projekcije, kakva je očekivana potražnja za resursima za hitne intervencije?
• Koje varijable utječu na nisku stopu nataliteta?

Geografski ponderirana regresija

Taj alat vrši Geografski ponderiranu regresiju (GWR), koja je lokalni oblik linearne regresije upotrebljavan za oblikovanje prostorno varirajućih odnosa.

U nastavku su primjeri:

• Je li odnos između obrazovnih postignuća i prihoda dosljedan kroz područje proučavanja?
• Koje su ključne varijable koje objašnjavaju visoku učestalost šumskih požara?
• Gdje su područja u kojima djeca postižu visoke rezultate na ispitima? Koje se karakteristike čine povezanima? Gdje su pojedine karakteristike najvažnije?

Upravljaj podacima

Ovi se alati upotrebljavaju za svakodnevno upravljanje geografskim i tabličnim podacima.

• Priloži podatke prilaže geoobjekte postojećem hostiranom sloju geoobjekata.
• Izračun poljastvara novo polje ili mijenja postojeće polje i stvara novi sloj u vašem sadržaju.
• Izreži sloj kopira geoobjekte koji presijecaju određeno područje interesa.
• Copy to Data Store kopira podatke u vaš ArcGIS Data Store i stvara sloj u vašem sadržaju ili kopira podatke u dokument za dijeljenje velikih količina podataka..
• Ukloni granice spaja područja koja dijele zajedničku vrijednost granice ili atributa.
• Spoji slojeve kopira sve geoobjekte iz dva sloja u sloj s jednim rezultatom.
• Preklapanje slojeva kombinira dva ili više slojeva u jedan sloj.

Priloži podatke

Prilaže geoobjekte postojećem hostiranom sloju u vašem sadržaju u ArcGIS Enterprise.

U nastavku su primjeri:

• Ažurirajte svoj sloj geoobjekata 2018_Sales svaki mjesec kada se objave vaša izvješća.
• Priložite skupove podataka za praćenje uragana iz 2016. i 2017. godine u glavni skup podataka o uraganima.
• Prikupite i priložite skupove podataka iz raznih izvora s različitim shemama upotrebom prilagođenog kartiranja polja.

Spoji slojeve

Kombinira dva sloja geoobjekata za stvaranje jednog sloja rezultata. Sva polja iz sloja spajanja bit će uključena prema zadanim postavkama ili možete odrediti prilagođena pravila spajanja za definiranje dobivene sheme.

U nastavku su primjeri:

• Spojite tri sloja s demografskim podacima iz Engleske, Walesa i Škotske kako biste napravili jedan sloj Velike Britanije.
• Spojite dva sloja koji sadrže informacije o parcelama za susjedna gradska područja i zadržite samo polja koja imaju isti naziv i vrstu na 2 ulazna sloja.

Preklopi slojeve

Kombinira dva ili više slojeva u jedan sloj. Preklapanje se upotrebljava kako bi se odgovorilo na jedno od najosnovnijih pitanja u geografiji: „Što se nalazi na čemu?“

U nastavku su primjeri:

• Koje se parcele nalaze unutar stogodišnje poplavne ravnice? (Unutar je samo drugačiji način da se kaže na nečemu.)
• Kakva se upotreba zemlje odvija na kakvoj vrsti tla?
• Koji se bunari nalaze unutar napuštene vojne baze?

Obogati iz viševarijabilne mreže

Učinkovito pridružuje atribute iz viševarijabilne mreže točkastom sloju i omogućuje vam brzo dodavanje velikih i raznolikih zbirki informacija u točkaste podatke za upotrebu u daljnjoj prostornoj analizi.

U nastavku je primjer:

• Ako imate sloj koji sadrži milijune slučajeva nestanka struje, geoobjekte incidenata možete obogatiti informacijama o tipičnom korištenju, rizicima za okoliš i infrastrukturnim uvjetima kako biste proučili odnos između tih faktora i učestalosti nestanka struje.