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.

Agregacija točk

Z uporabo sloja točkovnih geoobjektov in sloja poligonskih geoobjektov ali celic, določenih z navedeno razdaljo, to orodje ugotovi, katere točke padejo znotraj katerega poligona ali celice, in izračuna statistiko za vse točke znotraj vsakega poligona ali celice. S tem orodjem lahko po želji uporabite časovne izseke.

Primeri::

• Če imate točkovne lokacije kaznivih dejanj, preštejte število kaznivih dejanj na okrožje ali drugo prostorsko enoto.
• Poiščite najvišje in najnižje mesečne dohodke za franšizne lokacije z uporabo 100-kilometrskih celic.

Izdelava mreže z več spremenljivkami

Orodje Izdelava mreže z več spremenljivkami ustvari mrežo štirikotnih ali šestkotnih celic in izračuna spremenljivke za vsako celico glede na bližino posameznega ali več vhodnih slojev.

Primeri: :

• Kateri del mesta je najmanj dostopen z javnim prevozom, upoštevaje več slojev javne transportne infrastrukture?
• Kako se imenuje vodna površina, najbližja posamezni lokaciji v ZDA, upoštevaje sloje vodotokov, kot so jezera in reke?
• Kje v ZDA je na razdalji 50 milj razlika med prihodki največja, upoštevaje sloj prihodkov gospodinjstva?

Opiši sklop podatkov

Povzemite vhodne geoobjekte s statistiko, vzorčnimi sloji in vizualizacijo. Izberete lahko, ali boste izpisali vzorčni sloj ali sloj obsega.

Primeri:

• Sklicujte se na izračunane statistike povzetkov za izboljšanje razumevanja vrednosti, ki jih vsebuje vaš sklop podatkov.
• Namesto da narišete celoten sklop podatkov, ustvarite sloj podizbora za vizualni prikaz geoobjektov in njihovih atributov, ko jih dodate na karto.
• Prihranite čas in vire ter izvedite analizo na vzorčnem sloju, preden izvedete analizo celotnega sklopa podatkov.

Spoji geoobjekte

Z uporabo geoobjektnih slojev ali tabličnih podatkov lahko spojite geoobjekte in zapise, ki temeljijo na določenih relacijah med vhodnimi sloji ali tabelami. Spoji bodo določeni s prostorskimi, časovnimi in atributnimi relacijami, po potrebi bo možno izračunati tudi statistike povzetkov.

Primeri::

• Glede na točkovne lokacije kriminalnih incidentov s časom lahko spojite podatke o kriminalu, da bodo določali prostorsko relacijo kriminala medsebojno znotraj 1 kilometra, ki so nastali znotraj 1 ure, da bi ugotovili, ali gre za zaporedje kriminala v medsebojni bližini v prostoru in času.
• Glede na tabelo poštnih številk z demografskimi informacijami in poligonskimi geoobjekti, ki predstavljajo stanovanjske stavbe, spojite demografske informacije stanovanjskim stavbam, tako da bo vsaka imela informacije.

Rekonstruiraj sledi

Z uporabo časovno omogočenega sloja s točkovnimi ali poligonskimi geoobjekti, ki predstavljajo trenutek v času, to orodje določa, kateri vhodni geoobjekti pripadajo sledi, in bo razvrstilo vhode po časovnem vrstnem redu. Statistika se dodatno izračuna za vhodne geoobjekte v posamezni sledi.

Primeri: :

• Glede na točkovne lokacije in čas meritev orkanov izračunajte srednjo vrednost hitrosti vetra in maksimalni tlak vetra orkana.
• Uporabite GPS-meritve ladij, da preuredite ladijske poti kot linije.

Povzemi atribute

Z uporabo geoobjektov ali tabličnih podatkov to orodje povzema statistiko za določena polja.

Primeri: :

• Upoštevaje lokacije trgovin z živili s poljem COMPANY_NAME, povzemi trgovine po imenu podjetja za določitev statistike za vsako podjetje.
• Glede na tabelo trgovin z živili s poljema COMPANY_NAME in COUNTY povzemite trgovine po imenu podjetja in okrožju, da določite statistiko za posamezno podjetje znotraj vsakega okrožja.

Zaznaj incidente

To orodje deluje s časovno omogočenim slojem točk, linij, poligonov ali tabel, ki predstavljajo trenutek v času. Z uporabo zaporedno razvrščenih geoobjektov, imenovanih sledi, to orodje določa, kateri geoobjekti so interesni incidenti. Incidenti so določeni s pogoji, ki jih sami navedete.

Primeri: :

• Na podlagi atributa hitrosti vetra zaznajte meritve orkanov, ki so orkani 4. stopnje.
• S pomočjo GPS-meritev gibanja ladij s poljem, ki predstavlja hitrost ladje, najdite meritve, večje od 1,5-kratne srednje vrednosti zadnjih petih meritev.

Analiziraj vzorce

Ta orodja vam pomagajo identificirati, količinsko opredeliti in vizualizirati prostorske vzorce v vaših podatkih.

• Izračun gostote vzame znane količine nekega pojava in jih razprši po karti.
• Najdi vroče točke prepozna statistično značilno gručenje v prostorskem vzorcu vaših podatkov.
• Najdi gruče točk poišče gruče ali točkovne geoobjekte znotraj okoliških celic glede na njihovo prostorsko razporeditev.
• Orodje Klasifikacija in regresija na podlagi gozdov ustvarja modele in napovedi s prilagojenim algoritmom naključnih gozdov Lea Breimana, ki je metoda nadzorovanega strojnega učenja.
• Posplošena linearna regresija ustvarja napovedi ali modelira odvisne spremenljivke v smislu njene relacije s sklopom pojasnjevalnih spremenljivk.

Izračun gostote

Orodje za izračun gostote ustvari karto gostote iz točkovnih geoobjektov s širjenjem znanih količin nekaterih pojavov (predstavljenih kot atributi točk) na karti. Rezultat je poligonski sloj, ki predstavlja gostoto.

Primeri: :

• Izračunavanje gostote porazdelitve bolnišnic v okrožju. Sloj z rezultati bo prikazoval območja z dobro in slabo dostopnostjo do bolnišnic, te informacije pa je mogoče uporabiti pri odločitvah o kraju gradnje novih bolnišnic.
• Identifikacija območij, za katere obstaja visoko tveganje gozdnih požarov glede na pretekle lokacije gozdnih požarov.
• Lociranje prebivalstva, ki je daleč od avtocest za načrtovanje poteka novih cest.

Najdi vroče točke

Orodje Najdi vroče točke bo določilo, ali obstaja statistično značilno gručenje v prostorskem vzorcu vaših podatkov.

• So vaše točke (kazniva dejanja, drevesa, prometne nesreče) resnično gručene? Kako ste lahko prepričani?
• Ste res odkrili statistično značilno vročo točko (v potrošnji, smrtnosti novorojenčkov, stalno visokih rezultatih preizkusov) ali pa bi vaša karta pripovedovala drugačno zgodbo, če bi spremenili simbologijo?

Klasifikacija in regresija na podlagi gozdov

Orodje Klasifikacija in regresija na podlagi gozdovmodelira in ustvarja napovedi s prilagojenim algoritmom naključnih gozdov Lea Breimana, ki je metoda nadzorovanega strojnega učenja

Primeri:

• Glede na podatke o pojavu morske trave, pa tudi številnih okoljskih pojasnjevalnih spremenljivk, ki so predstavljene kot atribut, ki je bil obogaten s pomočjo mreže z več spremenljivkami za izračun razdalje do gorvodnih tovarn, in večja pristanišča, je mogoče prihodnji pojav morske trave napovedati na podlagi prihodnjih projekcij za enake okoljske pojasnjevalne spremenljivke.
• Denimo, da imate podatke o pridelku poljščin na stotinah kmetij po vsej državi, skupaj z drugimi atributi na vsaki od teh kmetij (število zaposlenih, površina in podobno). S pomočjo teh podatkov lahko zagotovite sklop geoobjektov, ki predstavljajo kmetije, kjer nimate podatkov o pridelku poljščin (vendar imate vse druge spremenljivke), in izdelate napoved o pridelku poljščin.
• Vrednosti stanovanjskih objektov je mogoče napovedati na podlagi cen hiš, ki so bile prodane v tekočem letu. Prodajno ceno prodanih hiš in informacije o številu spalnic, razdalji do šol, bližini glavnih avtocest, povprečnem dohodku in številu kaznivih dejanj je mogoče uporabiti za napoved prodajnih cen podobnih hiš.

Posplošena linearna regresija

Orodje Posplošena linearna regresija ustvarja napovedi ali modelira odvisne spremenljivke v smislu njene relacije s sklopom pojasnjevalnih spremenljivk. To orodje se lahko uporablja za prilagajanje stalnih (OLS), binarnih (logističnih) in števnih (Poissonovih) modelov.

Primeri:

• Katere demografske značilnosti prispevajo k visoki stopnji uporabe javnega prevoza?
• Ali med vandalizmom in vlomom obstaja pozitivna relacija?
• Katere spremenljivke lahko učinkovito napovejo število klicev nujne pomoči? Glede na prihodnje projekcije, kakšno je pričakovano povpraševanje po virih odzivanja v nujnih primerih?
• Katere spremenljivke vplivajo na nizko stopnjo rodnosti?

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.

Prekrij sloje

Združuje dva ali več slojev v en posamezni sloj. Prekrivanje se uporablja za odgovor na eno izmed najosnovnejših geografskih vprašanj: »Kaj se nahaja nad nečem?«

Primeri :

• Katere parcele se nahajajo znotraj poplavnega območja s 100-letno povratno dobopoplav? (Znotraj je samo drug način, da se pove nad nečim.)
• Kakšna raba tal je na katerem talnemu tipu?
• Kateri vodnjaki se nahajajo znotraj zapuščenih industrijskih con?

Pridruži podatke

Pridruži geoobjekte obstoječemu gostujočemu sloju v vaši vsebini v ArcGIS Enterprise.

Primeri: :

• Posodobi svoj geoobjektni sloj 2018_Sales vsak mesec, ko je na voljo vaše poročilo.
• Pridruži sklope podatkov sledenja orkanom iz let 2016 in 2017 v glavni sklop podatkov sledenja orkanom.
• Zberi in pridruži sklope podatkov iz različnih virov z različnimi shemami z uporabo preslikave polj po meri.

Združi sloje

Združuje dva geoobjektna sloja za ustvarjanje enega sloja z rezultati. Vsa polja iz sloja združitve bodo privzeto vključena ali pa lahko določite pravila za združevanje po meri za določanje dobljene sheme.

Primeri:

• Združite tri sloje, ki vsebujejo demografske informacije iz Anglije, Walesa in Škotske, da ustvarite en sloj Velike Britanije.
• Združite dva sloja, ki vsebujeta informacije o parcelah za sosednje mestne občine, pri čemer ohranite samo polja, ki imajo enako ime in tip v dveh slojih.

Obogati iz mreže z več spremenljivkami

Učinkovito spoji atribute iz mreže z več spremenljivkami na točkovni sloj, kar vam omogoča hitro dodajanje velikih in raznolikih zbirk informacij v točkovne podatke za uporabo pri izvajanju nadaljnjih prostorskih analiz.

Primeri:

• Glede na to, da sloj vsebuje milijone incidentov izpada električne energije, obogatite geoobjekte incidentov z informacijami o običajni uporabi, okoljskih tveganjih in infrastrukturnih pogojih, da preučite relacijo med temi dejavniki in pogostostjo izpada električne energije.