Atrast karstos punktus
Rīks Atrast karstos punktus nosaka, vai jūsu telpiskajos datos ir kādas statistiski nozīmīgas kopas (klasteri).
- Vai jūsu punkti (noziedzība, koki vai satiksmes negadījumi) tiešām veido klasterus? Kā jūs varat būt par to drošs?
- Vai esat atklājuši patiešām statistiski nozīmīgu karsto punktu, vai arī jūsu kartes sniegtā informācija būtu cita, tikai, ja jūs nomainītu tās simbolizācijas veidu?
Pat nejaušos telpiskajos modeļos ir novērojama klasterizācija. Turklāt mūsu acis un smadzenes dabiski mēģina atrast kopsakarības, pat ja tās neeksistē. Līdz ar to, var būt grūti zināt, vai jūsu sakarības jūsu datu piemēros ir reālu telpiskos procesu, vai nejaušības rezultāts. Tāpēc pētnieki un analītiķi izmanto statistikas metodes, piemēram, Atrast karstos punktus (Getis-Ord Gi*), lai skaitļotu telpiskos piemērus. Kad atrodat statistiski nozīmīgu klasterizāciju datos, jums ir vērtīga informācija. Zinot to, kur un kad notiek klasterizācija, var gūt nozīmīgus pavedienus par to, kādi procesi veicina redzamo modeļu veidošanos. Zinot, ka piem., dzīvokļu laupīšanu rādītāji ir augstāki atsevišķos dzīvojamajos rajonos, ir vitāli svarīgi zināt vai nepieciešams veidot efektīvas profilakses stratēģijās, piešķirtu ierobežotos policijas resursus, uzsāktu apkaimju novērošanas programmas, atļautu padziļinātu izmeklēšanu krimināllietās, vai konstatētu iespējamos aizdomās turamos.
Izvēlieties slāni, kuram tiks aprēķināti karstie punkti
Punktu slānis, kuram tiks meklēti karstie un aukstie punkti.
Šajā analīzē tiek izmantoti nodalījumi, un tai ir nepieciešama projicētā koordinātu sistēma. Varat iestatīt Apstrādes koordinātu sistēmu Analīzes darba vidē. Ja apstrādes koordinātu sistēma nav iestatīta kā projicētā koordinātu sistēma, jūs saņemsit pamudinājumu to iestatīt, veicot darbību Darbināt analīzi .
Papildus slāņa izvēlei kartē varat izvēlēties Izvēlēties analīzes slāni nolaižamā saraksta apakšā, lai saturā atrastu Big Data koplietojuma datu kopu vai elementu slāni.
Atrast augstas un zemas vērtības klasterus
Šī analīze atbildēs uz jautājumu: Kur telpiski veidojas augstu un zemu vērtību klasteri?
Ja jūsu dati ir punkti, un jūs izvēlaties iespēju Punktu skaits, šis rīks novērtē punktu elementu telpisko izkārtojumu, atbildot uz jautājumu: kur punkti ir neparedzēti sagrupēti vai izkliedēti?
Ja izvēlēsities lauku, šis rīks izvērtēs ar katru elementu saistīto vērtību telpisko izkārtojumu, lai atbildētu uz jautājumu: Kur rodas augstu un zemu vērtību kopas?
Izvēlēties nodalījuma lielumu apkopošanai
Attālums, kas tiek izmantots, lai ģenerētu kvadrāta nodalījumus, kas savukārt tiks izmantoti, lai analizētu ievades punktus.
Atrast karstos punktus, izmantojot laika soļus (pēc izvēles)
Ja punktu slānī ir aktivizēts laiks, kura veids ir tūlītējs, varat analizēt, lietojot laika soļus.
Laika soļa intervāls
Laika intervāls, ko izmanto laika soļu ģenerēšanai. Laiku var līdzināt ar ievades datu sākuma vai beigu laiku, vai arī ar norādīto atsauces laiku.
Laika soļa intervāls
Laika intervāls, ko izmanto laika soļu ģenerēšanai. Laiku var līdzināt ar ievades datu sākuma vai beigu laiku, vai arī ar norādīto atsauces laiku.
Izvēlēties, kā līdzināt laika soļus
Laika soļu līdzināšana. Ir trīs laika soļu līdzināšanas veidi:
- Sākuma laiks — laika soļi tiek līdzināti ar pirmo elementu laikā.
- Beigu laiks — laika soļi tiek līdzināti ar pēdējo elementu laikā.
- Atsauces laiks — laika soļi tiek līdzināti ar norādīto laiku.
Atsauces laiks laika soļu līdzināšanai
Laiks un datums, kas izmantots laika soļu līdzināšanai.
Izvēlēties apkārtnes lielumu karsto punktu aprēķiniem
Attālums, kas tiek izmantots karsto punktu aprēķināšanā izmantotās apkārtnes noteikšanai. Apkārtnei jābūt lielākai par nodalījuma lielumu, lai nodrošinātu, ka katram nodalījumam ir vismaz viens kaimiņš. Katrs nodalījums tiek analizēts un salīdzināts ar blakus esošajiem nodalījumiem.
SpatialReference (wkid)
Tas ir pagaidu pirmsizlaides parametrs, lai iestatītu apstrādes telpisko atskaiti. Daudziem big data rīkiem nepieciešams apstrādei kā telpisko atskaiti lietot projekcijas koordinātu sistēmu. Pēc noklusējuma rīks lietos ievades koordinātu sistēmu, bet tas pārstās darboties, ja tā ir ģeogrāfisko koordinātu sistēma. Lai iestatītu projekcijas koordinātu sistēmu, ievadiet WKID. Piemēram, Web Mercator jāievada kā 3857.
Izvēlieties ArcGIS Data Store, lai saglabātu rezultātus
GeoAnalytics rezultāti tiek saglabāti datukrātuvē un parādīti kā elementa slānis Portal for ArcGIS. Vairumā gadījumu rezultāti jāglabā laika un telpas datu krātuvē, kas tiek darīts pēc noklusējuma. Dažos gadījumos, noderīga iespēja ir rezultātu glabāšana saistītajā datu krātuvē. Iemesli rezultātu glabāšanai saistītajā datu krātuvē:
- Jūs varat izmantot rezultātus portāla sadarbībā ar portālu.
- Jūs varataktivizēt sinhronizācijas iespējas ar rezultātiem.
Saistīto datu krātuvi nevajadzētu izmantot tad, ja ir sagaidām GeoAnalytics rezultātu apjoma palielināšanās, kā arī tad, ja ir nepieciešams izmantot telpas un laika lielo datu krātuves iespējas, lai rīkotos ar lielu datu apjomu.
Rezultātu slāņa nosaukums
Slāņa nosaukums, kas tiks izveidots. Ja rakstāt uz ArcGIS Data Store, rezultāti tiks saglabāti mapē Mans saturs un pievienoti kartei. Ja rakstā uz lielu datu failu koplietojumu,, rezultāti tiks saglabāti lielajā datu failu koplietojumā un pievienot tā sarakstam. Tas netiks pievienots kartei. Noklusējuma nosaukums ir balstīts uz rīka nosaukumu un ievades slāņa nosaukumu. Ja slānis jau pastāv, rīks nedarbosies.
Rezultātu slānis rādīs statistiski nozīmīgas augstu un zemu vērtību klasterus vai punktu skaitu. Ja rezultātu slāņa nosaukums jau pastāv, jums tiks lūgts to pārdēvēt.
Rakstot uz ArcGIS Data Store (relāciju vai telpas un laika lielo datu krātuvi), izmantojot nolaižamo lodziņu Saglabāt rezultātu, var norādīt mapes nosaukumu mapē Mans saturs, kurā tiks saglabāts rezultāts.