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.

Însumare puncte

Utilizând un strat tematic de obiecte spaţiale punct şi fie un strat tematic de obiecte spaţiale suprafaţă sau coşuri definite de o distanţă specificată, acest instrument determină ce puncte se încadrează în fiecare suprafaţă şi calculează statistici despre toate punctele din fiecare suprafaţă sau coş. Opţional, cu acest instrument puteţi aplica segmentarea temporală.

Câteva exemple:

• Se dau locațiile punctuale ale infracțiunilor. Aflați numărul de infracțiuni pe județ sau pe altă unitate administrativă.
• Găsiţi cele mai mari şi cele mai mici venituri lunare pentru locaţiile aflate în franciză, utilizând coșuri de 100-kilometri.

Build Multi-Variable Grid

Instrumentul Construiește grilă multi-variabilă generează o grilă de coșuri pătrate sau hexagonale și calculează variabilele pentru fiecare coș pe baza proximității unui sau mai multor straturi tematice de intrare.

Câteva exemple:

• Având în vedere straturile tematice multiple ale infrastructurii de transport public, care parte a orașului este cel mai puțin accesibilă transportului public?
• Având în vedere straturile tematice de căi navigabile, cum ar fi lacurile și râurile, care este denumirea corpului de apă cel mai apropiat de fiecare localizare din SUA?
• Având în vedere un strat tematic de venituri pe gospodărie, unde în SUA se găsește cea mai mare variația a veniturilor pe o rază de 50 mile?

Descriere set de date

Rezumați obiectele spațiale de intrare cu statistica, straturi tematice eșantion și vizualizare. Puteți alege să realizați un strat tematic eșantion sau un strat tematic de extindere.

Câteva exemple:

• Consultați statistica sumară calculată pentru a înțelege ce valori conține setul de date.
• În loc să desenați întregul set de date, creați un strat tematic subset pentru a vizualiza obiectele spațiale și atributele acestora atunci când sunt adăugate pe o hartă.
• Economisiți timp și resurse și executați analiza pe un strat tematic eșantion înainte de a executa analiza pe întregul set de date.

Unire obiecte spaţiale

Prin utilizarea de straturi tematice de obiecte spaţiale sau date tabulare, puteţi uni obiecte spaţiale şi înregistrări în baza relaţiilor specifice dintre straturile tematice de intrare sau tabele. Unirile vor fi determinate de relaţiile spaţiale, temporale şi de tip atribut şi opţional pot fi calculate statisticile rezumării.

Câteva exemple:

• Odată ce aveţi locaţiile punctuale ale infracţiunilor într-o perioadă de timp dată, puteţi asocia între ele datele infracţiunilor, specificând o relaţie spaţială a infracţiunilor comise la distanţă de maximum 1 km una faţă de cealaltă şi care au avut loc în interval de 1 oră una faţă de cealaltă pentru a determina dacă există o anumită ordine a infracţiunilor comise în locuri şi momente apropiate.
• Odată ce aveţi un tabel de coduri ZIP cu informaţii demografice şi un obiect spaţial de tip suprafaţă care reprezintă clădiri rezidenţiale, uniţi informaţiile demografice cu fiecare domiciliu pentru ca fiecare domiciliu să aibă asociate informaţiile respective.

Reconstruire trasee

Utilizând un strat tematic legat de timp cu obiecte spaţiale de tip punct sau poligon care reprezintă un instantaneu în timp, acest instrument determină obiectele spaţiale introduse care pot fi incluse într-o monitorizare şi vor ordona cronologic elementele introduse. Statisticile sunt calculate opţional pentru obiectele spaţiale introduse din fiecare monitorizare.

Câteva exemple:

• Odată ce aveţi locaţii punctuale şi orele măsurătorilor unui uragan, puteţi calcula viteza medie a vântului şi presiunea eoliană maximă a uraganului.
• Folosiţi măsurătorile GPS ale navelor pentru a reconstrui traseele ca linii.

Sumarizare atribute

Utilizând fie obiecte spaţiale, fie date tabelare, acest instrument rezumă datele statistice ale câmpurilor specificate.

Câteva exemple:

• Odată ce aveţi poziţiile magazinelor alimentare având câmpul COMPANY_NAME, rezumați magazinele după numele companiei pentru a stabili datele statistice ale fiecărei companii.
• Odată ce aveţi poziţiile magazinelor alimentare având câmpul COMPANY_NAME și COUNTY, rezumați magazinele după numele companiei şi după judeţ pentru a determina datele statistice ale fiecărei companii din fiecare judeţ.

Rezumat în interior

Găseşte suprafeţe (şi porţiuni de suprafeţe) care se suprapun peste două straturi tematice şi calculează statistici referitoare la suprapunere.

Câteva exemple:

• Având un strat tematic de zone cumpănă de ape și un strat tematic de zone cu terenuri utilizate clasificate în funcție de tipul utilizării, calculați suprafața totală pentru fiecare tip de utilizare a terenului aferent fiecărei cumpene de ape.
• Având un strat tematic de parcele dintr-un județ și un strat tematic de limite ale localităților, rezumați valoarea medie a parcelelor libere din fiecare localitate.

Detectare incidente

Acest instrument funcţionează cu un strat tematic legat de timp cu puncte, linii, suprafeţe sau tabele care reprezintă instantaneu timpul. Folosind obiectele spaţiale ordonate secvenţial, numite trasee, acest instrument stabileşte care obiecte spaţiale sunt incidente care prezintă interes. Incidentele sunt stabilite de condiţiile specificate.

Câteva exemple:

• Detectaţi măsurătorile pentru uraganele de categorie 4 pe baza atributului de viteză a vântului.
• Folosind măsurătorile GPS pentru deplasarea navelor cu un câmp care reprezintă viteza navei, identificaţi măsurătorile care sunt de 1,5 ori mai mari decât media celor 5 măsurători anterioare.

Găsire locaţii similare

Pe baza criteriilor specificate de dvs.,găsiţi locaţii similare prin măsurarea gradului de similaritate al locaţiilor din stratul tematic de căutare a candidaţilor cu una sau mai multe locaţii de referinţă.

Câteva exemple:

• Găsiţi cele mai asemănătoare zece magazine examinând numărul de angajaţi şi vânzările anuale.
• Găsiţi cele mai asemănătoare 100 de oraşe examinând raportul dintre populaţie, creşterea anuală şi veniturile din taxe.

Analizare tendințe

Aceste instrumente vă ajută să identificaţi, cuantificaţi şi vizualizaţi modele spaţiale din datele dvs.

• Calcul densitate ia cantităţi cunoscute ale unui fenomen şi le răspândeşte pe hartă.
• Găsire puncte de interes identifică grupări semnificative statistic din modelul spaţial al datelor dvs.
• Instrumentul Găsiți fascicule de puncte găsește fascicule de obiecte spaţiale de tip punct în zgomotul înconjurător pe baza distribuției lor spațiale.
• Clasificarea și regresia pe baza unei păduri de arbori decizionali modelează și generează predicții folosind o adaptare a algoritmului Leo Breiman pentru o pădure aleatoare, care reprezintă o metodă de machine learning supervizată.
• Regresie liniară generalizată generează predicții sau modelează o variabilă dependentă în ceea ce privește relația sa cu un set de variabile explicative.

Calcul densitate

Instrumentul Calcul densitate creează o hartă de densitate din obiecte spaţiale de tip punct răspândind pe hartă cantităţi cunoscute ale unui anumit fenomen (reprezentate ca atribute ale punctelor). Rezultatul este un strat tematic de suprafeţe care reprezintă densitatea.

Câteva exemple:

• Calculul densităţii spitalelor dintr-un judeţ. Stratul tematic rezultat va prezenta zone cu accesibilitate ridicată şi scăzută la spitale, iar aceste informaţii pot fi utilizate pentru a decide dacă să se construiască noi spitale.
• Identificarea zonelor cu risc ridicat de incendii forestiere pe baza locaţiilor istorice de incendii forestiere.
• Localizarea comunităţilor aflate departe de artere rutiere majore, pentru a planifica unde trebuie construite noi drumuri.

Găsiți fascicule de puncte

Instrumentul Găsiți Fascicule de punctes găsește obiecte spațiale fascicule de puncte în zgomotul înconjurător pe baza distribuției lor spațiale.

Câteva exemple:

• Găsiți fascicule de gospodării infestate cu dăunători pentru a ajuta la concentrarea eforturilor de eradicare.
• Informați și acționați conform necesităților de salvare și evacuare pe baza dimensiunii și amplasării fasciculului folosind mesaje tweet geolocalizate în urma pericolelor naturale sau atacurilor teroriste.

Găsire puncte de interes

Instrumentul Găsire puncte de interes va determina dacă există grupări semnificative din punct de vedere statistic în modelul spaţial al datelor dvs.

• Punctele dvs. (incidente criminale, arbori, accidente în trafic) sunt cu adevărat grupate? Cum puteţi fi siguri?
• Aţi descoperit cu adevărat un punct de interes semnificativ statistic (pentru cheltuieli, mortalitate infantilă, note la teste consecvent mari) sau harta dvs. ar arăta altceva dacă aţi modifica modul de simbolizare?

Clasificare și regresie pe baza unei păduri de arbori decizionali

Instrumentul de clasificare și regresie pe baza unei păduri de arbori decizionali modelează și generează predicții folosind o adaptare a algoritmului lui Leo Breiman bazat pe o pădure aleatoare, care reprezintă o metodă de machine learning supervizată

Câteva exemple:

• Date fiind datele privind răspândirea ierbii de mare, precum și o serie de variabile explicative de mediu reprezentate ca atribute care au fost îmbogățite cu ajutorul unei rețele cu variabile multiple pentru a calcula distanțele față de fabricile din amonte și porturile principale, se poate anticipa apariția ierbii de mare pe proiecții viitoare pentru aceleași variabile explicative de mediu.
• Să presupunem că aveți date privind randamentul culturilor la sute de ferme din țară, împreună cu alte atribute la fiecare dintre aceste ferme (numărul de angajați, suprafața de teren și așa mai departe). Folosind aceste date, puteți oferi un set de caracteristici reprezentând ferme în care nu aveți randament (dar aveți toate celelalte variabile) și să faceți o predicție asupra randamentului culturilor.
• Valorile locuințelor pot fi estimate pe baza prețurilor la casele care au fost vândute în anul curent. Prețul de vânzare al locuințelor vândute împreună cu informații despre numărul de camere, distanța față de școli, apropierea de autostrăzile majore, venitul mediu și numărul de infracțiuni pot fi folosite pentru a prezice prețurile de vânzare ale unor locuințe similare.

Regresie liniară generalizată

Instrumentul de regresie liniară generalizată generează predicții sau modelează o variabilă dependentă în ceea ce privește relația sa cu un set de variabile explicative. Acest instrument poate fi utilizat pentru a se potrivi modelelor (OLS), binare (logistice) și de numărare (Poisson).

Câteva exemple:

• Ce caracteristici demografice contribuie la creșterea ratei de utilizare a transportului public?
• Există o relație pozitivă între vandalism și efracție?
• Care variabile prezic în mod efectiv volumul de apeluri la 112? Având în vedere proiecțiile viitoare, care este cererea așteptată de resurse de răspuns la situații de urgență?
• Ce variabile afectează rata scăzută a natalității?

Creare buffere

Un buffer este o suprafaţă care acoperă o anumită distanţă faţă de un obiect spaţial punct, linie sau poligon.

Câteva exemple:

• Utilizând obiecte spaţiale liniare pentru râuri, creaţi pentru fiecare râu buffere având de 50 de ori lăţimea râului pentru a determina o limită propusă pentru proprietăţile riverane.
• Odată ce dispuneţi de suprafeţe care reprezintă ţările, puteţi crea, pentru fiecare ţară, buffere de 200 de mile nautice pentru a determina graniţele maritime.

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.

Copiaţi în depozitul de date

Copiază un strat tematic de obiecte spaţiale sau un tabel de intrare în ArcGIS Data Store şi creează un strat tematic în conţinutul dvs. din ArcGIS Enterprise.

Câteva exemple:

• Copiaţi o colecţie de fişiere .csv într-un fişier big data partajat în depozitul de date spaţial-temporale în scopul vizualizării.
• Copiaţi în depozitul de date relaţionale obiectele spaţiale din extinderea curentă a hărţii care sunt stocate în depozitul de date spaţial-temporale.

Suprapunere straturi tematice

Combină două sau mai multe straturi tematice într-un singur strat tematic. Suprapunerea este utilizată pentru a răspunde la una dintre cele mai simple întrebări din geografie, Ce este deasupra a ce?

Câteva exemple:

• Ce parcele se află de 100 de ani în luncăinundabilă? („În” este doar un alt mod de a spune „Pe”.)
• Ce utilizare a terenului se află pe ce tip de sol?
• Ce puţuri există în baze militare abandonate?

Completare date

Completează obiecte spațiale pe un strat tematic găzduit existent din conținutul dvs. din ArcGIS Enterprise.

Câteva exemple:

• Actualizați-vă stratul tematic de obiecte spațiale 2018_Sales în fiecare lună pe măsură ce rapoartele dvs. devin disponibile.
• Completați seturi de date a traseelor uraganelor din anii 2016 și 2017 într-un set central de date privind uraganele.
• Colectați și completați seturi de date din diverse surse cu diverse scheme folosind cartografierea în câmp personalizată.

Unificare straturi tematice

Combină două straturi tematice de obiecte spațiale pentru a crea un singur strat tematic. Toate câmpurile din stratul tematic de unificare vor fi incluse în mod implicit sau puteți specifica reguli de unificare personalizate pentru a defini schema rezultată.

Câteva exemple:

• Unificați trei straturi tematice care conțin informații demografice din Anglia, Țara Galilor și Scoția pentru a crea un singur strat tematic al Marii Britanii.
• Combinați două straturi care conțin informații despre parcele pentru localități învecinate, păstrând numai câmpurile care au același nume și același tip în cele două straturi.

Îmbogățire din grilă cu variabile multiple

Unește eficient atributele provenite dintr-o grilă cu variabile multiple într-un strat tematic cu puncte, permițându-vă să adăugați rapid multe și diverse informații la datele de tip punct pentru a fi utilizate în analiza spațială ulterioară.

Câteva exemple:

• Dat fiind un strat tematic care are milioane de incidente de cădere de tensiune, îmbogățiți obiectele spațiale cu informații despre utilizarea tipică, riscurile privind mediul, și condițiile de infrastructură pentru a studia relația dintre acești factori și frecveța căderilor de tensiune.