Skip to main content

Обзор группы инструментов Анализ структурных закономерностей

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

Инструменты GeoAnalytics Desktop предоставляют среду параллельной обработки для анализа на настольном компьютере с использованием Apache Spark. С помощью выполнения агрегации, регрессии, выявления и кластеризации вы можете визуализировать, анализировать и взаимодействовать с большими данными. Эти инструменты работают с наборами больших данных и позволяют получать новые знания из ваших данных через закономерности, тренды и аномалии. Эти инструменты интегрированы и запускаются в ArcGIS Pro так же, как другие настольные инструменты геообработки.

Инструмент

Описание

Подсчитать плотность

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

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.

Найти сходные местоположения

Определяет, какой из объектов-кандидатов имеет наибольшее сходство или наибольшее различие с одним или несколькими входными объектами на основе их атрибутов.

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).