भीतर सार-संग्रह करें

यह उपकरण वे फीचर्स (और फीचर्स के हिस्से) पता लगाता है, जो पहली इनपुट लेयर में क्षेत्रों की सीमाओं के भीतर हों।

दी गयी जलविभाजक सीमाओं की लेयर तथा भू-उपयोग सीमाओं की लेयर, से हरेक जलविभाजक हेतु भू-उपयोग किस्म के कुल एकड़-क्षेत्र की गणना करना।
किसी काउंटी में पार्सलों की लेयर तथा नगर सीमाओं की लेयर मिलने पर, हरेक नगर सीमा में रिक्त पार्सलों का औसत मान सारांशित करना।

यदि वर्तमान मानचित्र स्तर का उपयोग करें चयनित है, तो इनपुट लेयर और सारांशित लेयर में केवल उन फीचर्स का विश्लेषण किया जाएगा, जो वर्तमान मानचित्र स्तर में दृश्यमान हों। यदि अचयनित है, तो इनपुट लेयर और सारांशित लेयर दोनों में सभी फीचर्स का विश्लेषण किया जाएगा, चाहे वे वर्तमान मानचित्र स्तर के बाहर हों।

अपनी सीमाओं के भीतर अन्य फीचर्स संक्षिप्त करने के लिए क्षेत्र लेयर चुनें

क्षेत्र लेयर जिसका उपयोग उन फीचर्स को सारांशित करने के लिए किया जाएगा जो उसकी सीमाओं में आती हैं। आप एक बहुभुज लेयर में से चुन सकते हैं जिसे आप उपलब्ध कराते हैं या उपकरण के चालू होने के समय वर्ग या षट्भुज डिब्बों में सृजित होते हैं। डिब्बे सृजित होते समय, वर्ग के लिए, निर्दिष्ट संख्या तथा यूनिट वर्ग की ऊंचाई और लंबाई सुनिश्चित करती हैं। षट्भुजके लिए, निर्दिष्ट संख्या तथा यूनिट समान्तर पक्षों के बीच की दूरी सुनिश्चित करती हैं।

वर्ग या षट्भुज पात्रों का उपयोग करके विश्लेषण करने के लिए अनुमानित निर्देशांक प्रणाली आवश्यक होती है। आप विश्लेषण परिवेश में संसाधनीय निर्देशांक प्रणाली सेट कर सकते हैं। अगर आपका प्रोसेसिंग निर्देशांक सिस्टम, प्रोजेक्ट किए गए निर्देशांक सिस्टम पर सेट नहीं है, तो आपको विश्लेषण चलाते समय इसे सेट करने के लिए संकेत किया जाएगा।

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।

सारांशित करने हेतु लेयर चुनें

उपर्युक्त इनपुट लेयर या डिब्बों में फीचर्स की सीमाओं में आने वाली इस लेयर की फीचर्स सारांशित की जाएंगी।

में डिब्बे उत्पन्न करने और एकत्रित करने के लिए एक दूरी चुनें

डिब्बों को सृजित करने के लिए प्रयुक्त दूरी।

बिन के लिए बिन का आकार या क्षेत्र लेयर सेट किया जाना आवश्यक है।

समय अंशों के उपयोग से एकत्रित करें (वैकल्पिक)

यदि बिंदु लेयर पर समय सक्रिय होता है, तथा यह तत्काल प्रकार का है, तो आप टाइम स्टेपिंग क्रिया का उपयोग कर विश्लेषण कर सकते हैं। जब आप समय का उपयोग करते हैं आप तीन पैरामीटर सेट कर सकते हैं:

समय चरण अंतराल
समय अंतराल कितनी बार दोहराया जाए
में समय अंतराल संरेखित करने का समय

उदाहरण के लिए, अगर आपके पास ऐसा डेटा है, जो कि विश्लेषण के लिए साप्ताहिक चरणों का उपयोग करके वर्ष के किसी समय को दर्शाता है और आप उसका विश्लेषण करना चाहते हैं, तो टाइम स्टेप अंतराल को 1 सप्ताह पर सेट करें।

उदहरण के लिए, अगर आपके पास ऐसा डेटा है, जो समय में वर्ष का प्रतिनिधित्व करता है और आप माह के पहले सप्ताह का उपयोग करके उसका विश्लेषण करना चाहते हैं, तो टाइम स्टेप अंतराल को 1 सप्ताह पर, टाइम स्टेप को कितनी आवृत्ति पर दोहराएँ को 1 माह पर, तथा टाइम स्टेप को इस पर संरेखित करें को 1 जनवरी, को 12:00 पूर्वाह्न पर सेट करें।

में एकत्रित होने के लिए समय अंतराल

टाइम स्टेप जनरेट करने के लिए प्रयुक्त समय अंतराल। टाइम स्टेप के अंतराल का उपयोग अकेले या टाइम स्टेप को कितनी आवृत्ति पर दोहराएँ या टाइम स्टेप को पैरामीटर से संरेखित करने के समय के साथ किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए अगर आप ऐसे टाइम स्टेप बनाना चाहते हैं, जो हर सोमवार सुबह 9:00 बजे से लेकर सुबह 10:00 बजे तक होते हैं, तो आप टाइम स्टेप अंतराल को 1 घंटा पर, टाइम स्टेप को कितनी आवृत्ति पर दोहराएँ को 1 सप्ताह पर, और टाइम स्टेप को इससे संरेखित करने के समय को सुबह 9:00:00 बजे सोमवार पर सेट कर सकते हैं।

में एकत्रित होने के लिए समय चरण

टाइम स्टेप का परिकलन करने के लिए प्रयुक्त चरण। टाइम स्टेप को कितनी आवृत्ति पर दोहराएं का उपयोग अकेले, टाइम स्टेप के अंतराल के साथ, संदर्भ समय के साथ, या दोनों टाइम स्टेप अंतराल और टाइम स्टेप को इससे संरेखित करने के लिए समय के साथ किया जा सकता है।

समय श्रेणी के समन्वय हेतु उपयोग किया गया संदर्भ समय

समय अंश को संरेखित करने के लिए प्रयुक्त दिनांर और समय। टाइम स्टेपिंग इस समय से शुरू हो जाएगी और पीछे की ओर जारी रहेगी। यदि कोर्इ संदर्भ न चुना गया हो, तो समय अंतराल जनवरी 1, 1970 पर संरेखित होगा।

आँकड़े जोड़ें (वैकल्पिक)

आप उन फ़ीचर्स पर आँकड़ों का परिकलन कर सकते हैं, जो सारांशित हैं। आप निम्न अंकीय फ़ील्ड का परिकलन कर सकते हैं:

गणना—गैर-रिक्त मानों की संख्या का परिकलन करती है। इसका उपयोग अंकीय फ़ील्ड या स्ट्रिंग पर किया जा सकता है। [null, 0, 2] की गणना 2 है।
योग—किसी फील्ड में सांख्यिक मानों का योग। [null, null, 3] का योग 3 है।
औसत—सांख्यिक मानों का औसत। [0, 2, null] का औसत 1 है।
न्यूनतम—किसी सांख्यिक फील्ड का न्यूनतम मान। [0, 2, null] का न्यूनतम 0 है।
अधिकतम—किसी सांख्यिक फील्ड का अधिकतम मान। [0, 2, null] का अधिकतम मान 2 है।
रेंज—किसी सांख्यिक फील्ड की रेंज। अधिकतम मान में से घटाकर न्यूनतम मानों के रूप में इसकी गणना की जाती है। [0, null, 1] की रेंज 1 है। [null, 4] की रेंज 0 है।
असंगति—किसी ट्रैक में किसी सांख्यिक फील्ड की असंगति। [1] की असंगति शून्य है। [नल, 1,0,1,1] का अंतर 0.25 होता है।
मानक परिवर्तन—किसी सांख्यिक फील्ड का मानक परिवर्तन। [1] का मानक परिवर्तन शून्य है। [नल, 1,0,1,1] का मानक विचलन 0.5 होता है।

आप निम्न स्ट्रिंग फ़ील्ड का परिकलन कर सकते हैं:

गणना—शून्यरहित श्रृंखलओं की संख्या।
कोई—यह आंकड़ा निर्दिष्ट फील्ड में एक स्ट्रिंग मान का एक यादृच्छिक नमूना है।

सभी आँकड़ों की गैर शून्य मानों पर गणना की जाती है। परिणामस्वरूप लेयर में गणना किए गए प्रत्येक आंकड़ों के लिए एक नया फील्ड मौजूद होगा। एक विशेषता और आँकड़ों का चयन करके आँकड़ों की कोई भी संख्या जोड़ी जा सकती है।

इन आँकड़ों के अलावा, सभी अंकीय फ़ील्ड्स पर आनुपातिक आंकड़ों की गणना की जाएगी:

गणना - बहुभुज के भीतर हर फील्ड की संख्या को सारांश लेयर के अनुपात से गुणा किया जाता है।
योग - प्रत्येक फील्ड में भारित मान का योग। जहां लागू वजन बहुभुज के भीतर सारांश लेयर का अनुपातिक होता है।
औसत - हर फील्ड में मानों का भारित औसत। जहां लागू वजन बहुभुज के भीतर सारांश लेयर का अनुपातिक होता है।
न्यून – हर क्षेत्र के भारित मानों का न्यूनतम। जहां लागू वजन बहुभुज के भीतर सारांश लेयर का अनुपातिक होता है।
अधिकतम - हर फील्ड के भारित मानों का अधिकतम। जहां लागू वजन बहुभुज के भीतर सारांश लेयर का अनुपातिक होता है।
रेंज - भारित मानों के अधिकतम तथा न्यूनतम का अन्तर।

आपके द्वारा संक्षिप्त की जा रही फीचर्स के अनुसार, समीपवर्ती बिंदुओं की कुल संख्या, लाइनों की कुल लंबाई, या कुल क्षेत्र की की जाने वाली गणना निर्भर करेगी ।

समूह बनाने हेतु फील्ड चुनें

यह फीचर्स सारांशित करने का एक गुणहै, जिसका आप हरेक अकेले विशेषता मान हेतु आंकड़ों की अलग से गणना करने में उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, पहली इनपुट लेयर में शहर की सीमाएं हैं और सारसंग्रह फीचर्स पार्सल हैं। भूखंड का एक एट्रिब्यूट Status है, जिसमें दो मान शामिल होते हैं: रिक्त और प्रयुक्त। शहर की सीमाओं के अंतर्गत रिक्त और प्रयुक्त भूखंडों के कुल क्षेत्र का परिकलन करने के लिए, समूह के अनुसार एट्रिब्यूट के रूप में Status का उपयोग करें। हरेक समूह हेतु आंकड़े, तथा हरेक क्षेत्रा सीमा में फीचर्स की संख्या, परिणाम लेयर के पॉपाअप में प्रदर्शित होंगे।

अल्पसंख्या, बहुसंख्या जोड़ें

आपके कोई समूहकारी फील्ड चुनने पर यह चेकबॉक्स सक्रिय होता है। यदि आप जानना चाहते हैं कि हरेक समूह में कौनसे विशेषता मान, पहली इनपुट लेयर की हरेक सीमा में अल्पसंख्या (न्यूनतम प्रचुर) या बहुसंख्या (अधिकतम प्रचुर) हैं, तो अल्पसंख्या, बहुसंख्या जोड़ें चुनें। जब आप अल्पसंख्या, बहुसंख्या जोड़ें चुनते हैं, तो आपकी परिणाम लेयर में दो नयी फील्ड जुड़ जाती हैं। यदि आप प्रतिशत जोड़ें चुनते हैं, तो हरेक समूह में अल्पसंख्या और बहुसंख्या विशेषता मानों के प्रतिशतों वाली परिणाम लेयर में दो नयी फील्ड जुड़ जाती हैं।

यदि आप बिंदु सारांशित करते हैं, तो इनपुट क्षेत्र लेयर में हरेक आबद्ध क्षेत्र के भीतर बिंदुओं की संख्या के आधार पर अल्संख्या एवं बहुसंख्या मानों की गणना होती है।
यदि आप रेखाएं सारांशितसारांशित करते हैं, तो इनपुट क्षेत्र लेयर में हरेक आबद्ध क्षेत्र के भीतर रेखाओं की लंबाई के आधार पर अल्संख्या एवं बहुसंख्या मानों की गणना होती है।
यदि आप क्षेत्र सारांशितसारांशित करते हैं, तो इनपुट क्षेत्र लेयर में हरेक आबद्ध क्षेत्र के भीतर क्षेत्रों के आधार पर अल्संख्या एवं बहुसंख्या मानों की गणना होती है।

प्रतिशत जोड़ें

आपके द्वारा समूह-आधारित फील्ड चुनने पर यह चेक बॉक्स सक्रिय होता है। प्रतिशत जोड़ना चुनें यदि आप हरेक समूह में हरेक गुण मान का प्रतिशत जानना चाहते हैं। हरेक समूह में हरेक गुण मान के प्रतिशत वाली परिणाम तालिका में एक नई फील्ड जुड़ जाती है। यदि अल्पसंख्या, बहुसंख्या जोड़ें भी चयनित है, तो हरेक समूह में अल्पसंख्या एवं बहुसंख्या गुण मान के प्रतिशत वाली परिणाम लेयर में दो अतिरिक्त फील्ड जुड़ी जाती हैं।

डेटास्टोर चुनें

GeoAnalytics परिणामों को डेटा स्टोर में संग्रहित किया जाता है और इसे फ़ीचर लेयर के रूप में Portal for ArcGIS पर प्रदर्शित किया जाता है। अधिकतर मामलों में, परिणाम स्थान-कालिक आंकड़ा संग्रह में संग्रहित किए जाने चाहिए और यह मौलिक है। कुछ मामलों में, रिलेशनल डेटा स्टोर पर परिणामों को सहेजना एक अच्छा विकल्प होता है। नीचे वे परिणाम दिए गए हैं जिनके लिए हो सकता है कि आप परिणामों को रिलेशनल डेटा स्टोर पर सहेजना चाहें:

आप उपयोग पोर्टल-से-पोर्टल समन्वयन में कर सकते हैं।
आप अपने परिणामों के साथ सिंक करने की क्षमताएं सक्षम कर सकते हैं।

अगर आपको अपने GeoAnalytics परिणामों में बढ़ोत्तरी की उम्मीद हो तो आपको रिलेशनल डेटा स्टोर का उपयोग नहीं करना चाहिए और आपको बड़ी मात्रा में डेटा को हैंडल करने की स्पाशियोटेम्पोरल बिग डेटा स्टोर की क्षमताओं का लाभ उठाना चाहिए।

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।