Summarize Data

The Summarize Data toolset contains tools that calculate total counts, lengths, areas, and basic descriptive statistics of features and their attributes within areas or near other features.

• Aggregate Points calculates statistics about points that fall within specified areas or bins.
• Build Multi-Variable Grid generates a grid of square or hexagonal bins and calculates values for each bin based on the proximity of each input layer.
• Describe Dataset calculates a summary of your input, and can optionally generate a sample of your input layer.
• Join Features calculates statistics about features that share a spatial, temporal, or attribute relationship with other features.
• Reconstruct Tracks calculates statistics about points or polygons that belong to the same track and reconstructs inputs into tracks.
• Summarize Attributes calculates statistics about feature or tabular data that share attributes.
• Summarize Within calculates statistics for area features and attributes that overlap each other.

बिन्दु एकत्रित करें।

बिंदु फीचर्स की लेयर एवं क्षेत्र फीचर्स की लेयर के उपयोग से या निर्दिष्ट दूरी द्वारा निर्धातिक डिब्बों का प्रयोग करके, यह टूल तय करता है कि हरेक क्षेत्र में कौन से बिंदु प्रत्येक क्षेत्र या डिब्बे के अंतर्गत आते हैं तथा हरेक क्षेत्र या डिब्बे के अंतर्गत सभी बिंदुओं के बारे में आंकड़ों की गणना करता है। आप वैकल्पिक रूप से इस टूल के साथ समय अंश लागू कर सकते हैं।

इसके उदाहरण नीचे दिए गए हैं:

• अपराध घटनाओं के बिंदु स्थान मिलने पर, हरेक काउंटी या अन्य प्रशासनिक जिले में अपराधों की संख्या की गणना करता है।
• 100-किलोमीटर के बिन का उपयोग करके फ़्रेंचाइज़ स्थानों के लिए अधिकतम और न्यूनतम मासिक का पता लगाएं।

एकाधिक चरों वाला ग्रिड बनाएं

बिल्ड मल्टी-वेरिएबल ग्रिड उपकरण, वर्ग या षट्भुज बिन की एक ग्रिड जनरेट करता है और हर बिन के लिए चरों का परिकलन एक या अधिक इनपुट लेयर की समीपता के आधार पर करता है।

इसके उदाहरण नीचे दिए गए हैं:

• सार्वजनिक परिवहन अवसंरचना में एकाधिक लेयर होने पर, शहर का कौन सा भाग सार्वजनिक परिवहन के लिए सबसे कम पहुंच योग्य है?
• जलमार्ग की लेयर, जैसे झीलों और नदियों के मामले में, उस जल निकाय का नाम क्या है, जो U.S. के हर स्थान से सबसे नज़दीकी है?
• हाउसहोल्ड आय की लेयर दी जाने पर, U.S. में आसपास के 50 मील की दूरी में किस स्थान पर आय में परिवर्तन सबसे अधिक है?

डेटासेट का वर्णन करें

इनपुट फ़ीचर को आंकड़ों, नमूना लेयर और विज़ुअलाइज़ेशन द्वारा सारांशित करें। आप नमूना लेयर या सीमा लेयर का आउटपुट देना चुन सकते हैं।

इसके उदाहरण नीचे दिए गए हैं:

• यह समझने के लिए कि आपके डेटासेट में कौन से मान शामिल हैं, परिकलित सारांश आंकड़ों का संदर्भ दें।
• पूरा डेटासेट आरेखित करने के बजाय, मैप पर जोड़ते समय फ़ीचर और उनके एट्रिब्यूट को विज़ुअलाइज़ करने के लिए सबसेट लेयर बनाएं।
• समय और संसाधन बचाएं और पूरे डेटासेट पर विश्लेषण चलाने के पहले विश्लेषण को नमूना लेयर पर चलाएं।

फ़ीचर्स को जोड़ें

कोई फीचर लेयर्स या सारणीबद्ध डेटा का उपयोग कर, आप इनपुट लेयर्स या तालिकाओं के बीच विशेष संबंधों के आधार पर फीचर्स और रिकार्डों को जोड़ सकते हैं। जोड़ने को स्थानिक, अस्थाई, और विशेषता के संबंधों से निर्धारित किया जाएगा, और सारांश आँकड़ों की वैकल्पिक रूप से गणना की जा सकती है।

इसके उदाहरण नीचे दिए गए हैं:

• एक समय के साथ अपराध की घटनाओं के दिए गए बिंदु स्थान, एक दूसरे से 1 किलोमीटर के भीतर अपराधों का एक स्थानिक संबंध निर्दिष्ट करते हुए अपराध के आंकड़ों को खुद में जोड़ते हैं और कि अगर स्थान और समय में एक दूसरे के लिए अपराधों के एक अनुक्रम को सुनिश्चित करने के लिए एक दूसरे से 1 घंटे के भीतर घटित होते हैं।
• आवासीय भवनों को दर्शाती जनसांख्यिकीय जानकारी और क्षेत्र की फीचर्स के साथ ज़िप कोड की एक तालिका दी गई है, जनसांख्यिकीय जानकारी को आवासों से इस प्रकार जोड़िये ताकि प्रत्येक आवास में अब जानकारी शामिल हो।

ट्रैक्स का पुनर्निर्माण करें

बिंदु या बहुभुज फीचर्स की समय-सक्रिय लेयर जो समय में तुरंत प्रदर्शित करती है, का प्रयोग करके, यह टूल सुनिश्चित करता है कि कौन सी इनपुट फीचर्स एक ट्रैक में संबंधित हैं तथा समय पर इनपुट्स को क्रमिक रूप से क्रमबद्ध करेगी। वैकल्पिक रूप से प्रत्येक ट्रैक के भीतर इनपुट फीचर्स के लिए आंकड़ों की गणना की जाती है।

इसके उदाहरण नीचे दिए गए हैं:

• तूफान माप के दिए गए बिंदु स्थानों और समय के आधार पर, तूफान की हवा की औसत गति और हवा के अधिकतम दबाव की गणना करें।
• जहाज पथ को लाइनों के रूप में फिर से फिर से तैयार करनेके लिए जहाजों के GPS माप का उपयोग करें।

विशेषताओं का सार-संग्रह करें

कोई फीचर या सारणीबद्ध डेटा का उपयोग करके, यह टूल निर्दिष्ट फील्ड्स के लिए आँकड़ों को संक्षेप में प्रस्तुत करता है।

इसके उदाहरण नीचे दिए गए हैं:

• COMPANY_NAME फ़ील्ड वाले किराना स्टोर के दिए गए स्थान, हर कंपनी के आँकड़ों का निर्धारण करने के लिए कंपनी के नाम द्वारा स्टोर का सारांश देते हैं।
• किराना स्टोर की दी गई तालिकाएं COMPANY_NAME और COUNTY फ़ील्ड के साथ, हर देश के प्रत्येक कंपनी के लिए आँकड़ों का निर्धारण करने हेतु स्टोर का सारांश देती हैं।

घटनाओं का पता लगाएँ

यह टूल बिंदुओं, रेखाओं, क्षेत्रों या तालिकाओं की समय-सक्षम लेयरों के साथ काम करता है, जो कि समय में तुरंत प्रदर्शित करता है। क्रमिक रूप से आदेशित फीचर, जिन्हें ट्रैक कहा जाता है का उपयोग करते हुए, यह टूल निर्धारित करता है कि कौन से फीचर रुचि संबंधी घटनाएं हैं। घटनाओं को उन स्थितियों से निर्धारित किया जाता है जिनको आप निर्दिष्ट करते हैं।

इसके उदाहरण नीचे दिए गए हैं:

• हवा की गति की विशेषता के आधार पर श्रेणी 4 तूफान वाले तूफान के माप का पता लगाएं।
• जहाज की गति का प्रतिनिधित्व करने वाले फील्ड के साथ जहाज की गति के GPS माप का उपयोग करते हुए, पिछले पांच मापों के माध्य से उन मापों का पता लगाएं जो 1.5 गुना से भी अधिक हैं।

पैटर्न विश्लेषित करना

इन उपकरणों से आपके आंकड़ों में स्पेशियल बनावटों का पता लगाने, गणना करने, एवं अनुमान लगाने में सहायता मिलती है।

• घनत्व की गणना करें किसी घटक की ज्ञात मात्राएं लेकर उन्हें मानचित्र पर फैला देता है।
• हॉट स्पॉट का पता लगाएँ आपके आंकड़ों की स्पेशियल बनावट में सांख्यिक रूप से महत्वपूर्ण समूहबद्धता का पता लगाता है।
• पॉइंट क्लस्टर खोजें आसपास के शोर के अंतर्गत पॉइंट फ़ीचर के स्पेशियल वितरण के आधार पर उनके क्लस्टर खोजता है।
• पर्यवेक्षित मशीन शिक्षण विधि वन आधारित वर्गीकरण और प्रतिगमन टूल लियो ब्रीमेन के अनियमित वन अल्गोरिदम के अनुकूलन का उपयोग करके मॉडल बनाता है और पूर्वानुमान जनरेट करता है।
• रैखिक प्रतिगमन को सामान्यीकृत करें टूल वर्णनात्मक चरों के समूह से इसके संबंध के रूप में पूर्वानुमान तैयार करता है या निर्भर चरों का मॉडल बनाता है।

घनत्व की गणना करें

घनत्व की गणना करें टूल मानचित्र पर किसी घटक (बिंदुओं के गुणों के रूप में प्रदर्शित) की ज्ञात मात्राओं के विस्तार के जरिए बिंदु फीचर्स से एक घनत्व मानचित्र तैयार करता है। परिणाम घनत्व को दर्शाने वाले क्षेत्रों की एक लेयर होता है।

इसके उदाहरण नीचे दिए गए हैं:

• किसी देश में अस्पतालों के घनत्व की गणना करना। परिणाम लेयर अस्पतालों में अधिक या कम पहुंच के दायरे वाले क्षेत्र दर्शाएगी, और इस जानकारी का उपयोग यह तय करने में किया जा सकता है कि नये अस्पताल कहां बनाए जाएं।
• जंगल में आग लगने के ऐतिहासिक स्थानों के आधार पर जंगल में आग के अधिक जोखिम वाले क्षेत्रों का पता लगाना।
• नई सड़कें बनाने की योजना तैयार करने के लिए, प्रमुख राजमार्गों से दूर रहनेवाले समुदायों का पता लगाना।

हॉट स्पॉट खोजें

हॉट स्पॉट खोजें टूल निर्धारण करेगा यदि आपके डेटा के स्पेशियल पैटर्न में कोई भी सांख्यिकीय महत्वपूर्ण समूह है।

• क्या आपके बिंदु (अपराध घटनाएं, पेड़, यातायात दुर्घटनाएं) वास्तव में समूहबद्ध हैं? आप इतने सुनिश्चित कैसे हो सकते हैं?
• क्या आप ने वास्तव में एक सांख्यिकीय महत्वपूर्ण हॉट स्पॉट (खर्च, शिशु मृत्यु दर, लगातार उच्च परीक्षण स्कोर के लिए) का पता लगाया है या क्या आपका मानचित्र एक अलग कहानी बताएगा यदि इसके प्रतीकतत्व के तरीक को बदल दिया जाएं?

वन-आधारित वर्गीकरण और प्रतिगमन

वन आधारित वर्गीकरण और प्रतिगमन टूल लियो ब्रीमेन के अनियमित वन अल्गोरिदम के अनुकूलन का उपयोग करके मॉडल बनाता है और पूर्वानुमान तैयार करता है, जो कि पर्यवेक्षित मशीन शिक्षण विधि है

इसके उदाहरण नीचे दिए गए हैं:

• समुद्री घास के होने के बारे में डेटा के मद्देनज़र और साथ ही फ़ैक्टरी अपस्ट्रीम से प्रमुख बंदरगाहों के बीच की दूरियों का परिकलन करने हेतु एकाधिक चरों वाले ग्रिड का उपयोग करके बेहतर बनाए गए एट्रिब्यूट और प्रमुख बंदरगाहों के रूप में प्रदर्शित, पर्यावरणीय वर्णन करने वाले कई चरों की संख्या के रूप में दिया गया डेटा, समुद्री घास के होने के पूर्वानुमान पर्यावरण का वर्णन करने वाले उन्हीं चरों के आधार पर किया जा सकता है।
• कल्पना करें कि आपने प्राप्ति डेटा को पूरे देश में उनमें से प्रत्येक फ़ार्म (कर्मचारियों की संख्या, एक्रिएज इत्यादि) पर अन्य एट्रिब्यूट के साथ क्रॉप किया है। डेटा के इन भागों का उपयोग करके आप ऐसे खेतों को प्रदर्शित करने वाले फ़ीचर के समूह प्रदान कर सकते हैंहैं जहां आपके पास फ़सल प्राप्त नहीं होती है (लेकिन आपके पास अन्य सभी चर भी होते हैं), और फ़सल की उपज का अनुमान लगा सकते हैं।
• मकानों के मूल्यों का पूर्वानुमान ऐसे मकानों के मूल्यों के आधार पर जिन्हें मौजूदा वर्ष में बेचा गया है। बेचे गए मकानों के मूल्य के साथ बेडरूम की संख्या, स्कूलों से दूरी, प्रमुख राजमार्गों से नज़दीकी, औसत आय की जानकारी और अपराधों की गणना का उपयोग मिलते-जुलते मकानों के विक्रय मूल्य का अनुमान लगाने में किया जा सकता है।

सामान्यीकृत रैखिक प्रतिगमन

रैखिक प्रतिगमन को सामान्यीकृत करें टूल वर्णनात्मक चरों के समूह से इसके संबंध के रूप में पूर्वानुमान जनरेट करता है या निर्भर चरों का मॉडल बनाता है। इस टूल का उपयोग सतत (OLS), बाइनरी (लॉजिस्टिक) को फ़िट करने और (पॉइसन) मॉडल की गणना के लिए किया जाता है।

इसके उदाहरण नीचे दिए गए हैं:

• कौन सी जनसांख्यिकी विशेषताएं सार्वजनिक परिवहन उपयोग में योगदान करती हैं?
• क्या गुंडागर्दी और सेंधमारी में कोई धनात्मक संबंध है?
• कौन से चर 911 कॉल वॉल्यूम का प्रभावी पूर्वानुमान लगाते हैं? भावी अनुमानों के मद्देनज़र आपातकालीन प्रतिसाद संसाधनों के लिए अपेक्षित मांग क्या है?
• कौन से चर कम जन्म दर को प्रभावित करते हैं?

Manage Data

These tools are used for the day-to-day management of geographic and tabular data.

• Append Data appends features to an existing hosted feature layer.
• Calculate Field creates a new field or modifies an existing field and creates a new layer in your contents.
• Clip Layer copies features that intersect a defined area of interest.
• Copy to Data Store copies data to your ArcGIS Data Store and creates a layer in your contents.
• Dissolve Boundaries merges areas that share a common boundary or attribute value.
• Merge Layers copies all features from two layers into a single result layer.
• Overlay Layers combines two or more layers into a single layer.

लेयर्स ओवरले करें

दो या अधिक लेयर को एक एकल लेयर में संयोजित करें। ओवरले का उपयोग भूगोल के सर्वाधिक मौलिक प्रश्न का उत्तर देने के लिए किया जाता है कि किसी चीज़ के ऊपर कौन सी चीज़ स्थित है?

इसके उदाहरण नीचे दिए गए हैं:

• कौन से भूखंड 100-वर्षों की बाढ़ वाले समतल में स्थित हैं? (दायरे में, शीर्ष पर होना कहने का बस एक दूसरा तरीका है।)
• कौनसी मृदा किस्म पर ज़मीन का क्या उपयोग हो रहा है?
• छोड़े गए सैनिक ठिकानों के दायरे में कौनसे कुएं हैं?

लेयर्स को मिलाएँ

यह एक परिणामी लेयर बनाने के लिए दो फ़ीचर लेयर को संयोजित करता है। मर्ज लेयर के सभी फ़ील्ड डिफ़ॉल्ट रूप से शामिल किए जाएंगे या आप परिणामी स्कीमा को निर्धारित करने के लिए कस्टम मर्ज नियम निर्दिष्ट कर सकते हैं।

इसके उदाहरण नीचे दिए गए हैं:

• इंग्लैंड, वेल्स और स्कॉटलैंड की जनसांख्यिकी की जानकारी वाली तीन लेयर को ग्रेट ब्रिटेन की एक एकल लेयर बनाने के लिए संयोजित करें।
• निकटस्थ टाउनशिप के लिए भूखंड की जानकारी वाली दो लेयर को केवल वही फ़ील्ड बनाए रखते हुए संयोजित करें, जिनमें दो लेयर में समान नाम और प्रकार हों।