Skip to main content

Обзор группы инструментов Анализ структурных закономерностей

Группа инструментов Анализ структурных закономерностей содержит инструменты для идентификации, количественной оценки и визуализации пространственных закономерностей в векторных данных.

Группа инструментов использует распределенную обработку для выполнения аналитики на вашем GeoAnalytics Server.

Прежние версии:

ArcGIS GeoAnalytics Server устаревает в ArcGIS Enterprise. Финальный релиз GeoAnalytics Server был включен в состав ArcGIS Enterprise 11.3.

Эти инструменты доступны через ArcGIS Enterprise 11.3 и более ранние версии, когда у вас имеется активный портал ArcGIS Enterprise с настроенным GeoAnalytics Server в параметре Анализа объектов - Инструменты геоаналитики. Чтобы получить доступ и запустить инструменты у вас должны быть права на пространственный анализ.

Доступ к этим инструментам можно получить либо через ленту Анализ, либо на вкладке Портал на панели Геообработка.

Подробнее об инструментах портала

Инструмент

Описание

Подсчитать плотность

Вычисляет величину на единицу площади по точечным объектам, попадающим в окрестность вокруг каждой ячейки.

Создать куб пространство-время

Объединяет точечные объекты в бины пространство-время в файлы данных netCDF. В пределах каждого бина подсчитываются точки, и агрегируются указанные атрибуты. Для всех местоположений бинов проводится оценка трендов числа объектов, а также вычисляются суммы значений полей.

Найти горячие точки

Приведенный набор объектов определяет статистическую значимость горячих и холодных точек на основе статистического показателя Getis-Ord Gi*.

Поиск кластеров точек

Находит кластеры точечных объектов в окружающем шуме, на основе пространственного или пространственно-временного распределения.

Классификация на основе леса и регрессия

Создает модели и строит прогнозы при помощи адаптации метода контролируемого машинного обучения произвольного леса, разработанного Лео Брейманом и Адел Катлер. Прогнозы могут быть выполнены для обеих категориальных перемененных (классификация) и непрерывных переменных (регрессия). Описательные переменные могут иметь вид полей в атрибутивной таблице обучающих объектов. В дополнение к проверке производительности модели на основании обучающих данных, по объектам можно выполнять прогнозы.

Обобщенная линейная регрессия

Выполняет обобщенную линейную регрессию (ОЛР) для вычисления прогнозов или моделирования взаимосвязи между независимыми переменными и зависимой переменной. Инструмент используется для подгонки различных моделей, в частности, непрерывных (МНК), бинарных (логистических) и числовых (Пуассона).

Географически взвешенная регрессия

Выполняет Географически взвешенную регрессию (ГВР), локальную форму линейной регрессии, используемую для моделирования пространственных отношений.