फ़ील्ड की गणना करें
यह टूल किसी नई या मौजूदा फ़ील्ड के लिए मानों की गणना करने के लिए इनपुट लेयर के साथ काम करता है। फीचर के साथ पॉप्युलेट करने के लिए मानों की गणना करने हेतु आर्केड एक्सप्रेशन बनाएं। यदि आपका डेटा समय-सक्षम है और समय का प्रकार तत्काल है, तो आप वैकल्पिक रूप से ऐसे एक्सप्रेशन बना सकते हैं, जो ट्रैक सचेत हैं।
उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आप TotalSales नामक मौजूदा फ़ील्ड को बदलना चाहते हैं। आप चाहते हैं कि फ़ील्ड 2016 और 2017 में कुल बिक्री के योग को दर्शाए। एक्सप्रेशन में उन फ़ील्ड का उपयोग कर आप फ़ील्ड मान की गणना
$feature["Sales2016"] + $feature["Sales2017"]के रूप में करते हैं।
एक अन्य उदाहरण का उपयोग कर, मान लें कि आपके पास GPS माप हैं जो शहर में बसों की स्थिति, समय, बस की ID और गति रिकॉर्ड करते हैं। हम SpeedFrom3 नामक एक नया फ़ील्ड बनाना चाहते हैं जो हर फ़ीचर के लिए पिछले 3 रिकॉर्ड किए गए GPS मापनों की गति का औसत कर सके। इस गणना के लिए हम ट्रैक जागरूक गणना का उपयोग करेंगे, जहां ट्रैक बस ID बस द्वारा चिह्नित बस है। पिछले 3 समय के चरणों की औसत गति निर्धारित करने की गणना और वर्तमान समय चरण
average($track.field["speed"].history(-4))है।
इसके लिए फ़ील्ड मानों की गणना करने हेतु लेयर चुनें
बिंदु, रेखाएं, क्षेत्र या तालिका जिसमें फ़ील्ड मानों की गणना होगी।
अपने नक्शे से एक लेयर चुनने के अलावा, आप बड़ी डेटा फ़ाइल साझा डेटासेट या फीचर लेयर के लिए अपनी सामग्री ब्राउज़ करने के लिए ड्रॉप-डाउन सूची के निचले भाग में विश्लेषण लेयर चुनें चुन सकते हैं।
फ़ील्ड के लिए फ़ील्ड वैल्यू की गणना करें
नए या मौजूदा फ़ील्ड जिनमें गणना किया गया मान और उस फ़ील्ड का डेटा प्रकार होगा। यदि आप पहले से मौजूद फ़ील्ड पर मानों की गणना कर रहे हैं, तो आपको डेटा प्रकार को मिलाने की आवश्यकता नहीं है।
फ़ील्ड मानों की गणना करने के लिए अभिव्यक्ति बनाएं
फ़ील्ड मानों की गणना के लिए एक्प्रेशन बिल्डर का उपयोग करके एक्सप्रेशन जोड़ें।
उदाहरण के लिए, माना कि हम income और bonus नामक फ़ील्ड के मानों को जोड़ना चाहते हैं। ऐसा करने के लिए, एक्सप्रेशन $feature["income"] + $feature["bonus"] जोड़ें।
अभिव्यक्ति ट्रैक ढूंढ़ने के लिए जागरूक है
अगर आपकी एक्सप्रेशन ट्रैक सचेत है तो निर्दिष्ट करें। ट्रैक सचेत एक्सप्रेशन में स्वरूपण जैसे
$track.field["fieldname"].history(...)शामिल होगा। व्यक्तिगत ट्रैक की पहचान करने के लिए ट्रैक जागरूक एक्सप्रेशन को फ़ील्ड की आवश्यकता होती है। ट्रैक बिंदु, रेखाओं, क्षेत्रों या तालिकाओं से बने हो सकते हैं और केवल आवश्यक है कि इनपुट में ट्रैक पहचानकर्ता हो और डेटा तुरंत समय प्रकार का समय-सक्षम होता है।
समय अंतरालों के साथ डेटा का विश्लेषण करें
निर्दिष्ट करें कि क्या आप ऐसे समय अंतरालों का उपयोग करके आपके ट्रैक के मूल्यों का परिकलन करना चाहते हैं, जिनसे आपके विश्लेषण के इनपुट विभाजित हो जाएंगे। अगर आप समय अंतरालों का उपयोग करते हैं, तो आपके लिए उन समय अंतरालों का उपयोग करना आवश्यक है जिनका आप उपयोग करना चाहते हैं और वैकल्पिक रूप से संदर्भ समय सेट करना होगा। अगर आप संदर्भ समय सेट नहीं करते हैं, तो 1 जनवरी, 1970 का उपयोग किया जाएगा।
उदाहरण के लिए, अगर आप समय सीमा को 1 दिन पर सेट करना चाहते हैं, जो कि सुबह 9:00 बजे 1 जनवरी 1990 से शुरू हो, तो हर दिन हर ट्रैक सुबह 9:00 पर ट्रंकेट होगा और उसका उस सेगमेंट के अंतर्गत विश्लेषण किया जाएगा।
समय अंतरालों का उपयोग करना परिगणन के समय में तेज़ी लाने का तरीका है, क्योंकि इससे विश्लेषण के लिए छोटे ट्रैक तेज़ी से बनाए जाते हैं। अगर बार-बार होने वाले समय-अंतराल आपके विश्लेषण के लिए सार्थक होते हैं, तो बड़ी डेटा प्रोसेसिंग के लिए इसका सुझाव दिया जाता है।
परिणामी लेयर का नाम
उ स लेयर का नाम जिसे बनाया जाएगा। अगर आप ArcGIS Data Storeपर लिख रहे हैं, तो आपके परिणामों को मेरी सामग्री में सहेजा जाएगा और उन्हें मैप पर जोड़ा जाएगा। अगर आप बिग डेटा फ़ाइल शेयर पर लिख रहे हैं, तो, आपके परिणामों को बिग डेटा फ़ाइल शेयर में संग्रहित किया जाएगा और इसके मैनिफेस्ट में जोड़ा जाएगा। उसे मैप में नहीं जोड़ा जाएगा। इसका मूल नाम उपकरण के नाम और इनपुट लेयर के नाम पर आधारित है। अगर लेयर पहले से मौजूद है, तो टूल असफल हो जायेगा।
ArcGIS Data Store(रिलेशनल या स्पेशियोटेम्पोरल बिग डेटा स्टोर) पर इसमें परिणाम सहेजें ड्रॉप डाउन बॉक्स का उपयोग करके लिखते समय, आप मेरी सामग्री में फ़ोल्डर का नाम निर्दिष्ट कर सकते हैं, जहां परिणाम सहेजा जाएगा।