GeoAnalytics กระจายงานวิเคราะห์สำหรับ ArcGIS GeoAnalytics Serverของคุณ ซึ่งช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้มากขึ้น รวดเร็วขึ้น ผ่าน การทำงานจากเครื่องหลายครั้ง เครื่องมือต่อไปนี้ สามารถใช้ได้ในปัจจุบัน:
- รวมจุด
- สร้างตารางหลายตัวแปร
- อธิบายชุดข้อมูล
- รวมฟีเจอร์
- สร้างแทร็กใหม่
- สรุปค่าตารางข้อมูลเชิงบรรยาย
- สรุปข้อมูลภายในพื้นที่
- ตำแหน่งจีโอโค้ดจากตาราง
- เพิ่มความเข้มจากตารางค่าหลากหลาย
- ตรวจหาเหตุการณ์
- ค้นหาตำแหน่งที่คล้ายกัน
- คำนวณความหนาแน่น
- Find Point Clusters
- ค้นหาจุดสูงสุด
- การจำแนกและการถดถอยโดยยึดตามป่าไม้
- การถดถอยเชิงเส้นตรงแบบทั่วไป
- สร้างบัฟเฟอร์
- ข้อมูลภาคผนวก (Append Data)
- คำนวณฟิลด์
- คัดลอกไปยังแหล่งเก็บข้อมูล
- ซ้อนทับชั้นข้อมูล
- ยุบขอบเขต
- ผสานชั้นข้อมูล
- ชั้นข้อมูลที่ตัด
GeoAnalytics เน้นที่การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากด้วยการให้ความสำคัญที่รูปแบบเชิงพื้นที่และเชิงเวลา
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.
ผลรวมจุด |
|
ใช้ชั้นข้อมูลจุด และชั้นข้อมูลพื้นที่ หรือสี่เหลี่ยม โดยการกำหนดระยะทาง เครื่องมือนี้จะกำหนดจุดตกอยู่ในแต่ละพื้นที่หรือสี่เหลี่ยม และคำนวณสถิติเกี่ยวกับจุดทั้งหมดที่อยู่ภายในแต่ละพื้นที่ หรือสี่เหลี่ยม คุณอาจเลือกใช้การหั่นเวลากับเครื่องมือนี้
ต่อไปนี้คือ ตัวอย่าง:
- แสดงจุดเกิดเหตุอาชญากรรม แล้วนับจำนวนอาชญากรรมที่เกิดขึ้นในหนึ่งเขตการปกครองหรือในท้องที่นั้น ๆ
- หารายได้ต่อเดือนสูงสุดและต่ำสุด สำหรับตำแหน่งของแฟรนไชส์โดยใช้ถังขนาด 100-ตารางกิโลเมตร
สร้างตารางหลายตัวแปร |
|
เครื่องมือสร้างตารางหลายตัวแปรจะสร้างตารางของถังรูปสี่เหลี่ยมจัตุรัสหรือหกเหลี่ยม และคำนวณค่าสำหรับแต่ละถังตามความใกล้ชิดของชั้นข้อมูลอินพุตหนึ่งชั้นหรือหลายชั้น
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- เมื่อดูจากชั้นข้อมูลหลาย ๆ ชั้นของโครงสร้างระบบขนส่งสาธารณะ ส่วนใดของเมืองที่ระบบขนส่งสาธารณะเข้าถึงได้
- เมื่อดูจากชั้นข้อมูลของทางน้ำ เช่น ทะเลสาบและแม่น้ำ แม่น้ำชื่ออะไรที่อยู่ใกล้แต่จะสถานที่ในสหรัฐฯ มากที่สุด
- เมื่อดูจากชั้นข้อมูลของรายได้ในครัวเรือน ที่ใดในสหรัฐฯ ที่้้เป็นตัวแปรของรายได้ในพื้นที่รอบ ๆ 50 ไมล์มากที่สุด
อธิบายชุดข้อมูล |
|
สรุปคุณลักษณะอินพุตด้วยสถิติ ชั้นข้อมูลตัวอย่าง และการสร้างภาพ คุณสามารถเลือกที่จะแสดงชั้นข้อมูลตัวอย่างหรือชั้นข้อมูลขอบเขต
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- อ้างอิงสถิติสรุปที่คำนวณได้เพื่อทำความเข้าใจว่าชุดข้อมูลของคุณมีค่าใด
- แทนที่จะวาดชุดข้อมูลทั้งหมด ให้สร้างชั้นข้อมูลชุดย่อยเพื่อให้เห็นภาพฟีเจอร์และลักษณะเมื่อเพิ่มลงในแผนที่
- ประหยัดเวลาและทรัพยากรและทำการวิเคราะห์บนชั้นข้อมูลตัวอย่างก่อนทำการวิเคราะห์บนชุดข้อมูลทั้งหมด
รวมข้อมูล |
|
โดยใช้ทั้งชั้นข้อมูล หรือ ข้อมูลตาราง คุณสามารถรวมฟีเจอร์ และบันทึกตามความสัมพันธ์เฉพาะระหว่างชั้นข้อมูลอินพุต หรือตารางได้ การรวมจะถูกกำหนดโดยพื้นที่ ช่วงเวลา และความสัมพันธ์ของแอตทริบิวต์ และจะสรุปสถิติตามที่เลือกคำนวณได้
ต่อไปนี้คือ ตัวอย่าง:
- มีการให้ตำแหน่งสถานที่จุดของการเกิดเหตุอาชญากรรมที่มีเวลา การรวมข้อมูลอาชญากรรมเองที่มีความสัมพันธ์ภายใน 1 กิโลเมตรจากเหตุการณ์อื่น ๆ ที่เกิดขึ้นภายใน 1 ชั่วโมงของเหตุการณ์อื่น เพื่อตรวจสอบว่ามีลำดับของการก่ออาชญากรรมที่ใกล้เคียงกันหรือไม่ในแต่ละพื้นที่ และเวลา
- ได้รับตารางรหัสไปรษณีย์ที่มีข้อมูลและพื้นที่ประชากรศาสตร์ และมีข้อมูลพื้นที่ที่แสดงขอบเขตอาคารที่อยู่อาศัย ต้อการรวมข้อมูลประชากร เข้ากับขอบเขตที่อยู่อาศัย เพื่อดูข้อมูลการอยู่อาศัยแต่ละบ้าน
สร้างแทร็กใหม่ |
|
โดยใช้ชั้นเวลาที่เปิดใช้งานของจุดหรือรูปแบบของพื้นที่ที่เป็นตัวแทนของ สิ่งที่เกิดขึ้น ในเวลาที่เครื่องมือนี้กำหนดฟีเจอร์การป้อนข้อมูลที่อยู่ในการติดตามและจะสั่งซื้อปัจจัยการผลิตตามลำดับเวลา สถิติเป็นตัวเลือกในการคำนวณสำหรับข้อมูลฟีเจอร์แต่ละแทร็ก
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- ตำแหน่งสถานที่ที่กำหนด และเวลาของการวัดพายุเฮอริเคนคำนวณตามความเร็วลมเฉลี่ย และแรงดันลมสูงสุดของพายุเฮอริเคน
- ใช้การวัดจีพีเอสของเรือเพื่อสร้างทางเดินเรือในรูปของเส้นอีกครั้ง
สรุปแอตทริบิวต์ |
|
ใช้ได้ทั้งข้อมูลที่เป็นฟีเจอร์ และตาราง เครื่องมือนี้สรุปสถิติเฉพาะฟิลด์ที่เลือก
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- ตำแหน่งของร้านขายของชำกับฟิลด์ COMPANY_NAME สรุปร้านค้าโดยใช้ชื่อ บริษัท โดยจะตรวจสอบสถิติของแต่ละบริษัท
- ได้ตารางของร้านขายของชำกับฟิลด์ COMPANY_NAME และ COUNTY สรุปร้านค้าโดยชื่อ บริษัท และเขตเพื่อตรวจสอบสถิติของแต่ละ บริษัท ในแต่ละเขต
สรุปผลรวมภายใน |
|
ค้นหาพื้นที่ (และบางส่วนของพื้นที่) ที่ซ้อนทับกันระหว่างชั้นข้อมูล 2 ชั้น และคำนวณค่าสถิติที่มีการซ้อนทับกัน
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- กำหนดชั้นข้อมูลพื้นที่รับน้ำและชั้นข้อมูลการใช้ที่ดินตามประเภทที่ดิน แล้วคำนวณพื้นที่การใช้ที่ดินทั้งหมดในแต่ละพื้นที่รับน้ำ
- กำหนดชั้นข้อมูลพื้นที่เมืองและชั้นข้อมูลขอบเขตเมือง แล้วสรุปค่าเฉลี่ยของพื้นที่ว่างเปล่าที่มีในแต่ละเมือง
ค้นหาตำแหน่ง
เครื่องมือนี้ถูกใช้เพื่อระบุพื้นที่ ที่พบจำนวนของเงื่อนไขที่แตกต่างที่คุณระบุ.
- ตรวจหาเหตุการณ์ ทำงานกับชั้นข้อมูลที่เปิดใช้งานเวลา เพื่อกำหนดว่าฟีเจอร์ใดที่ตรงตามเงื่อนไขที่ระบุ
- ตำแหน่งจีโอโค้ดจากตาราง แปลงที่อยู่เป็นพิกัด
- ค้นหาตำแหน่งที่ใกล้เคียง ค้นหาตำแหน่งที่ใกล้เคียงกับอีกตำแหน่งหนึ่งหรือตำแหน่งอื่น ๆ ที่อ้างอิงจากเงื่อนไขที่คุณกำหนดขึ้น
ตรวจหาเหตุการณ์ |
|
เครื่องมือนี้ทำงานด้วยจุดชั้นข้อมูลที่ค่าเวลาเปิดใช้งาน เส้น พื้นที่หรือตารางซึ่งแสดงแทนค่าคงที่ในเวลา การใช้ฟีเจอร์ที่เรียงตามลำดับ ซึ่งเรียกกว่าแทร็ก จะทำให้เครื่องมือนี้กำหนดได้ว่าฟีเจอร์ใดเป็นเหตุการณ์ความสนใจ เหตุการณ์กำหนดได้จากเงื่อนไขที่คุณระบุ
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- ตรวจหาการวัดพายุเฮอริเคนที่อยู่ในประเภท 4 โดยพิจารณาจากลักษณะความเร็วลม
- เมื่อใช้การวัดจีพีเอสของการเคลื่อนที่ของเรือโดยฟิลด์แสดงความเร็วของเรือ ให้หาการวัดที่มากกว่าค่ามีนของการวัดห้าครั้งก่อนหน้านี้ 1.5 เท่า
ตำแหน่งจีโอโค้ดที่ได้จากตาราง |
|
แปลงที่อยู่เป็นพิกัด ใช้เครื่องมือนี้บนตารางแบ่งปันไฟล์ข้อมูลขนาดใหญ่
ค้นหาตำแหน่งที่ใกล้เคียง |
|
ตามเกณฑ์ที่คุณระบุหาสถานที่ที่คล้ายกันโดยการวัดความคล้ายคลึงกันของสถานที่ตั้งที่อยู่ในชั้นข้อมูลที่ใช้ในการค้นหาของคุณให้เป็นสถานที่หนึ่ง ใช้ในการอ้างอิง
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- ค้นหาร้านค้าสิบร้าน ที่คล้ายกันมากที่สุด โดยการตรวจสอบจากจำนวนพนักงาน และการขายประจำปี
- ค้นหา 100 เมืองคล้ายกันมากที่สุด โดยการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างการเติบโตของประชากรประจำปีและรายได้ภาษี
วิเคราะห์รูปแบบเชิงพื้นที่
เครื่องมือเหล่านี้ช่วยคุณบ่งชี้ ประเมินจำนวน และสร้างภาพรูปแบบเชิงพื้นที่ในข้อมูลของคุณ
- คำนวณความหนาแน่น ตอบคำถามเกี่ยวกับจำนวนเหตุการณ์และการกระจายตัวของเหตุการณ์เหล่านั้นผ่านแผนที่
- ค้นหาจุดสูงสุด ระบุจากข้อมูลรูปแบบเชิงพื้นที่ที่ได้จากการรวบกลุ่มทางสถิติที่สำคัญ
- Find Point Clusters จะค้นหากลุ่มของฟีเจอร์จุดภายในสัญญานรบกวนรอบตัวโดยอิงอยู่กับการกระจายในเชิงพื้นที่
- การจำแนกและการถดถอยโดยยึดตามป่าไม้ สร้างโมเดลและการคาดการณ์โดยใช้การปรับแก้ของอัลกอริทึมป่าแบบสุ่ม Leo Breiman ซึ่งเป็นวิธีการเรียนรู้เครื่องที่ถูกสังเกตการณ์
- การถดถอยเชิงเส้นตรงแบบทั่วไป สร้างการคาดคะเนหรือแบบจำลองตัวแปรในแง่ของความสัมพันธ์กับชุดของตัวแปรที่ให้คำอธิบาย
คำนวณความหนาแน่น |
|
เครื่องมือคำนวณความหนาแน่นสร้างแผนที่ความหนาแน่นจากฟีเจอร์แบบจุด โดยการกระจายปริมาณที่รู้จักกันของปรากฏการณ์ (แสดงเป็นลักษณะของจุด) ในแผนที่ ผลที่ได้คือชั้นของพื้นที่ที่เป็นตัวแทนของความหนาแน่น
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- การคำนวณความหนาแน่นของโรงพยาบาลที่อยู่ในพื้นที่หนึ่ง ๆ ชั้นข้อมูลผลลัพธ์จะแสดงเส้นทางที่สามารถเข้าถึงโรงพยาบาลได้ทั้งที่ง่ายและยาก และข้อมูลเหล่านี้จะช่วยในการตัดสินใจว่า ควรจะสร้างโรงพยาบาลแห่งใหม่ ณ ตำแหน่งใด
- การระบุพื้นที่ที่มีความเสี่ยงต่อการเกิดไฟป่าสูง โดยพิจารณาจากตำแหน่งที่เคยมีไฟป่าเกิดขึ้น
- การระบุตำแหน่งชุมชนที่ตั้งอยู่อย่างห่างไกลจากถนนสายหลัก เพื่อที่จะนำไปวางแผนการก่อสร้างถนนเส้นใหม่
Find Point Clusters |
|
เครื่องมือ Find Point Clusters จะค้นหากลุ่มของฟีเจอร์จุดภายในเสียงแวดล้อมโดยอิงอยู่กับการกระจายในเชิงพื้นที่
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- ค้นหากลุ่มของแมลง-ที่ระบาดในครัวเรือนเพื่อช่วยดำเนินความพยายามทำลายล้างเป้าหมาย
- แจ้งและดำเนินการช่วยเหลือและอพยพตามจำเป็นโดยดูจากขนาดและตำแหน่งที่ตั้งของกลุ่มโดยใช้การทวีตตามตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ติดตามอันตรายตามธรรมชาติหรือการโจมตีเพื่อก่อการร้าย
ค้นหาจุดเฝ้าระวัง |
|
เครื่องมือค้นหาจุดสูงสุดจะตรวจสอบว่า ถ้ามีการรวมกลุ่มของค่าสถิติอย่างมีนัยยะสำคัญโดยใช้แบบรูปเชิงพื้นที่ของข้อมูลของคุณ
- จุดของคุณ (เหตุการณ์อาชญากรรม, ต้นไม้, การเกิดอุบัติเหตุจราจร) มีการร่วมกลุ่มหรือไม่ คุณสามารถแน่ใจได้อย่างไร
- คุณเชื่อการค้นพบอย่างแท้จริงของค่าสูงสุดอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (สำหรับการใช้จ่าย, การเสียชีวิตของทารก, คะแนนการทดสอบสูงอย่างต่อเนื่อง) หรือถ้าหากแผนที่ของคุณเล่าถึงการเปลี่ยนแปลงเรื่องราวได้ เพียงแค่คุณเปลี่ยนวิธีการใช้สัญลักษณ์
การจำแนกและการถดถอยโดยยึดตามป่าไม้ |
|
เครื่องมือการจำแนกและการถดถอยโดยยึดตามป่าไม้ แบบจำลองและสร้างการประมาณการโดยใช้การปรับอัลกอริทึมป่าแบบสุ่มของ Leo Breiman ซึ่งเป็นวิธีการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การสังเกตการณ์
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- จากการพิจารณาข้อมูลเกี่ยวกับการเกิดซีกราส รวมทั้งตัวแปรอธิบายสภาพแวดล้อมที่แสดงเป็นคุณลักษณะทั้งคู่ที่ได้รับการเพิ่มความสมบูรณ์โดยใช้ตารางที่มีหลายค่าตัวแปรเพื่อคำนวณระยะทางสู่โรงงานต้นน้ำและท่าเรือที่สำคัญ การเกิดขึ้นของซีกราสในอนาคตสามารถคาดการณ์ได้จากการประมาณการสำหรับตัวแปรอธิบายสิ่งแวดล้อมเดียวกันเหล่านั้น
- สมมติว่าคุณมีข้อมูลผลผลิตพืชผลที่ฟาร์มหลายร้อยแห่งทั่วประเทศพร้อมคุณลักษณะอื่น ๆ ในแต่ละฟาร์มเหล่านั้น (จำนวนพนักงาน พื้นที่เพาะปลูก และอื่น ๆ) ด้วยการใช้ข้อมูลเหล่านี้คุณสามารถจัดเตรียมชุดของคุณลักษณะที่แสดงฟาร์มที่คุณไม่มีตัวเลขผลผลิตพืช (แต่คุณมีตัวแปรอื่น ๆ ทั้งหมด) และทำการคาดการณ์เกี่ยวกับผลผลิตพืช
- มูลค่าที่อยู่อาศัยสามารถคาดการณ์ได้ตามราคาของบ้านที่ขายในปีปัจจุบัน ราคาขายบ้านที่ขายพร้อมข้อมูลเกี่ยวกับจำนวนห้องนอน ระยะทางไปโรงเรียน ระยะทางจากทางหลวงสายหลัก รายได้เฉลี่ยและจำนวนอาชญากรรม สามารถใช้ในการทำนายราคาขายของบ้านที่คล้ายกัน
การตั้งค่าการถดถอยเชิงเส้นแบบทั่วไป |
|
การถดถอยเชิงเส้นตรงแบบทั่วไป สร้างการคาดคะเนหรือแบบจำลองตัวแปรตามในแง่ของความสัมพันธ์กับชุดของตัวแปรที่ให้คำอธิบาย เครื่องมือนี้สามารถใช้เพื่อให้พอดีกับรุ่นต่อเนื่อง (OLS), ไบนารี (โลจิสติก) และการนับ (ปัวซอง)
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- ลักษณะทางประชากรศาสตร์ใดที่ทำให้มีอัตราการใช้บริการขนส่งสาธารณะในอัตราที่สูง
- มีความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างการก่อกวนและการลักขโมยหรือไม่
- ตัวแปรใดที่ทำนายปริมาณการโทรหมายเลข 911 ได้อย่างมีประสิทธิภาพ จากการคาดการณ์ในอนาคตความต้องการทรัพยากรที่คาดการณ์สำหรับแหล่งทรัพยากรณ์ด้านการตอบสนองฉุกเฉินคืออะไร
- ปัจจัยแปรใดส่งผลต่ออัตราการเกิดที่ต่ำ
วิเคราะห์พื้นที่ข้างเคียง
เครื่องมือนี้ช่วยตอบคำถามที่พบบ่อย เกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ อะไรคือสิ่งที่อยู่ใกล้กับอะไร?
- สร้างบัฟเฟอร์ สร้างพื้นที่ด้วยระยะที่กำหนดจากข้อมูล
สร้างพื้นที่ขยาย |
|
บัฟเฟอร์เป็นพื้นที่ที่ครอบคลุมระยะทางที่กำหนดจากจุด เส้น หรือ รูปหลายเหลี่ยม
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- การใช้ฟิเจอร์ของแม่น้ำเส้น บัฟเฟอร์แต่ละแม่น้ำออกมา 50 เท่า ความกว้างของแม่น้ำเพื่อกำหนดขอบเขตชายฝั่ง
- พื้นที่ที่ได้รับเป็นตัวแทนของประเทศบัฟเฟอร์แต่ละประเทศ 200 ไมล์ทะเลเพื่อตรวจสอบอาณาเขตทะเล
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.
คัดลอกไปยังแหล่งเก็บข้อมูล |
|
สำเนาชั้นข้อมูลอินพุตหรือตารางต่อไปยัง ArcGIS Data Store และสร้างชั้นข้อมูลในเนื้อหาของคุณใน ArcGIS Enterprise
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- คัดลอกคอลเลกชันของ
.csvไฟล์ข้อมูลขนาดใหญ่จะถูกแบ่งพื้นที่ในการจัดเก็บข้อมูล ในพื้นที่ชั่วคราวสำหรับการแสดงผล - คัดลอกฟีเจอร์ในขอบเขตแผนที่ปัจจุบันที่จัดเก็บไว้ในการจัดเก็บข้อมูลเชิงพื้นที่ชั่วคราวในการจัดเก็บข้อมูลเชิงสัมพันธ์
คำนวณฟิลด์ |
|
คำนวณค่าสำหรับฟิลด์ใหม่หรือฟิลด์ที่มีอยู่ และสร้างชั้นข้อมูลในเนื้อหาของคุณใน ArcGIS Enterprise
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- แก้ไขฟิลด์ที่มีอยู่ที่ชื่อ total เพื่อเป็นผลรวมของรายได้จากฟิลด์ total_2016, total_2017 และ total_2018
- สร้างฟิลด์ใหม่เพื่อจัดระดับอันตรายโดยพิจารณาจากค่าต่าง ๆ ในฟิลด์ เช่น windspeed และ pollutant
ชั้นข้อมูลที่ตัด |
|
ฟีเจอร์อินพุตที่ตัดจากพื้นที่ที่กำหนดที่สนใจ ผลลัพธ์เอาต์พุตจะเป็นชุดย่อยของคุณลักษณะอินพุต
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- สร้างส่วนย่อยของอาคารที่มีความเสี่ยงซึ่งอยู่ภายในพื้นที่น้ำท่วม
- กำหนดว่าถนนสายใดที่วิ่งผ่านพื้นที่คาดว่าจะมีการพัฒนาของคุณ
ยุบขอบเขตอาณาเขต |
|
ควบรวมฟีเจอร์ของพื้นที่ที่ตัดกันหรือแชร์ค่าฟิลด์ทั่วไปเพื่อสร้างฟีเจอร์ที่ติดกันหรือมีหลายส่วน
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- สร้างฟีเจอร์เดียวที่แสดงรัฐฮาวายโดยการยุบขอบเขตของหมู่เกาะฮาวาย
- รวมพื้นที่ที่ศึกษาที่คล้ายกันตามชนิดของดินเพื่อส่งออกชุดข้อมูลประเภทของดินที่ต่อเนื่องกัน
ซ้อนทับชั้นข้อมูล |
|
ควบรวมสองชั้นหรือมากกว่าเข้าเป็นข้อมูลชั้นเดียว การซ้อนทับถูกใช้เพื่อตอบคำถามพื้นฐานที่สุดทางภูมิศาสตร์ อะไรอยู่เหนืออะไร
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- พื้นที่ใดบ้างที่อยู่ในพื้นที่ น้ำท่วม 100 ปี (การตั้งคำถามต้องมีการระบุขอบเขต ระยะเวลา ตำแหน่งที่ตั้งให้ชัดเจน)
- ดินประเภทนี้ มีการใช้ที่ดินอย่างไรบ้าง
- มีอะไรหลงเหลืออยู่ในหลุมของทหารที่ถูกทิ้งร้างบ้าง
ข้อมูลภาคผนวก (Append Data) |
|
ผนวกฟีเจอร์เข้ากับชั้นข้อมูลที่ถูกโฮสต์ที่มีอยู่ลงในเนื้อหาของคุณใน ArcGIS Enterprise
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- อัปเดตชั้นข้อมูลฟีเจอร์2018_Sales ของคุณทุกเดือนเมื่อรายงานของคุณพร้อมใช้งาน
- ผนวกชุดข้อมูลการติดตามพายุเฮอริเคนจากปี 2016 และ 2017 ลงในชุดข้อมูลพายุเฮอริเคนหลัก
- รวบรวมและผนวกชุดข้อมูลจากหลาย ๆ แหล่งที่มีสคีมาที่แตกต่างกันโดยใช้การแมปฟิลด์แบบกำหนดเอง
ผสานชั้นข้อมูล |
|
ควบรวมสองชั้นข้อมูลฟีเจอร์เพื่อสร้างชั้นข้อมูลผลลัพธ์เดี่ยว ฟิลด์ทั้งหมดจากชั้นข้อมูลที่ควบรวมจะถูกรวมโดยอัตโนมัติหรือคุณสามารถระบุกฎการผสานแบบกำหนดเองเพื่อกำหนดสคีมาที่เกิดขึ้น
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- ควบรวมสามชั้นข้อมูลที่มีข้อมูลประชากรจากอังกฤษ เวลส์ และสก็อตแลนด์ เพื่อสร้างชั้นข้อมูลเดียวคือสหราชอาณาจักร
- รวมสองชั้นข้อมูลที่มีข้อมูลที่ดินสำหรับเขตที่ต่อเนื่องกัน ซึ่งรักษาเฉพาะฟิลด์ที่มีชื่อและประเภทเดียวกันในสองชั้นข้อมูล
การเพิ่มคุณภาพข้อมูล
เครื่องมือเหล่านี้ช่วยคุณในการสำรวจลักษณะของพื้นที่
- เพิ่มความเข้มจากตารางค่าหลากหลาย รวมคุณลักษณะจากชั้นตารางที่มีค่าหลากหลายไปยังชั้นจุด
ปรับแต่งจากตารางหลายตัวแปร |
|
ควบรวมคุณสมบัติอย่างมีประสิทธิภาพจากตารางที่มีหลายค่าตัวแปรเข้ากับชั้นข้อมูลจุด ซึ่งช่วยให้คุณสามารถเพิ่มการรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลายไปยังข้อมูลจุดเพื่อใช้ในการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ได้อย่างรวดเร็ว
ต่อไปนี้คือตัวอย่าง:
- เมื่อมีชั้นข้อมูลที่ประกอบด้วยเหตุการณ์ไฟฟ้าดับหลายล้านครั้งเพิ่มความสมบูรณ์ของคุณลักษณะของเหตุการณ์ด้วยข้อมูลเกี่ยวกับการใช้งานทั่วไป ความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อม และเงื่อนไขโครงสร้างพื้นฐานเพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยเหล่านี้กับความถี่ของไฟฟ้าดับ