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時空間パターン マイニング ツールボックスの概要

[時空間パターン マイニング] ツールボックスには、空間と時間の両方を対象にデータの分布およびパターンを分析するための統計ツールが含まれています。このツールボックスに含まれているツールセットは、時空間 netCDF キューブに格納されたデータを 2D と 3D の両方で視覚化したり、キューブの作成前にデータ内の欠損値を補完したりするのに役立ちます。

[ポイントの集約による時空間キューブの作成 (Create Space Time Cube By Aggregating Points)] および [定義済みの位置から時空間キューブを作成 (Create Space Time Cube From Defined Locations)] は、データセットを受け取って、解析用の多次元キューブ データ構造 (netCDF) を構築します。その後、[時空間ホット スポット分析 (Emerging Hot Spot Analysis)] がキューブを入力として取得し、時間経過に伴う、統計的に有意なホット スポットおよびコールド スポットの傾向を識別します。さまざまな時間ステップ間隔で新規、増大、持続性、または散発性のホット スポット パターンを見つけるために、[時空間ホット スポット分析 (Emerging Hot Spot Analysis)] ツールを使用して、犯罪や病気の発生データを分析できます。[ローカル外れ値分析 (Local Outlier Analysis)] ツールでは、キューブが入力値として取得されるため、高い値または低い値の統計的に有意なクラスターだけでなく、時空間で近接フィーチャとは統計的に異なる外れ値も特定することができます。[ユーティリティ] ツールセット を使用して、元のデータセットに存在する可能性のある欠損値を推定したり、2 次元内および 3 次元内の時空間キューブに保存されたデータおよび解析結果を表示することができます。これらの視覚化ツールを使用すると、キューブの構造やキューブ集約処理の仕組みを理解することができます。また、他の [時空間パターン マイニング] ツールによってキューブに追加された解析結果を視覚化できます。キューブのコンテンツを表示できるようにする手法については、「時空間キューブの視覚化」をご参照ください。

ツールDescription

ポイントの集約による時空間キューブの作成 (Create Space Time Cube By Aggregating Points)

時空間ビンにポイントのセットを集めることで、netCDF データ構造にポイントを集約します。各ビンで、ポイントが計算され、指定された属性が集約されます。すべてのビンの位置に対して、ポイント数の傾向と集約された属性が評価されます。

[定義済みの位置から時空間キューブを作成 (Create Space Time Cube From Defined Locations)]

位置が固定され、属性が時間に伴って変化するパネル データ、場所データ、またはその他のデータから、netCDF データ構造を作成します。すべての位置に対して、属性の傾向が評価されます。

時空間ホット スポット分析 (Emerging Hot Spot Analysis)

netCDF 時空間キューブにおけるポイント数または属性をクラスタリングする際の傾向を特定します。カテゴリには、新規、連続性、増大、持続性、減衰、散発性、振動、および履歴のホット スポットとコールド スポットがあります。

ローカル外れ値分析 (Local Outlier Analysis)

高い値または低い値の統計的に有意なクラスターだけでなく、時空間で近接フィーチャとは統計的に異なる外れ値も特定します。

ツールセットDescription

ユーティリティ ツールセット

このツールセットには、netCDF キューブに格納されている変数を視覚化するツールが含まれています。

参考資料

www.esriurl.com/spatialstats で、空間統計ツールの使用に関する次の資料の最新リストを入手できます。

  • チュートリアル
  • ビデオ
  • 無料の Web セミナー
  • 書籍、記事、およびホワイト ペーパー
  • サンプル スクリプトとケース スタディ

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  1. 参考資料