Die Toolbox "Space Time Pattern Mining" enthält Statistikwerkzeuge zur Analyse von Datenverteilungen und -mustern im räumlichen und zeitlichen Kontext. Sie enthält ein Toolset, das zur Visualisierung der im Raum-Zeit-netCDF-Würfel gespeicherten Daten in 2D und 3D und zum Füllen fehlender Werte in Ihren Daten vor der Würfelerstellung nützlich sein kann.
Mit den Werkzeugen Raum-Zeit-Würfel durch Aggregieren von Punkten erstellen , Raum-Zeit-Würfel aus definierten Positionen erstellen und Raum-Zeit-Würfel aus multidimensionalem Raster-Layer erstellen wird aus Datasets eine multidimensionale Datenstruktur (netCDF) zu Analysezwecken erstellt. Der Würfel wird vom Werkzeug Trendanalyse von Hot-Spots als Eingabe verwendet, anhand derer statistisch signifikante Hot- und Cold-Spot-Trends im zeitlichen Verlauf bestimmt werden. Mithilfe des Werkzeugs Trendanalyse von Hot-Spots lassen sich Kriminalitäts- oder Krankheitsausbruchsdaten analysieren, um neue, sich verstärkende, dauerhafte oder zeitweilige Hot-Spot-Muster in verschiedenen Zeitschrittintervallen zu ermitteln. Das Werkzeug Lokale Ausreißeranalyse verwendet den Würfel als Eingabe, um statistisch signifikante Cluster mit hohen oder niedrigen Werten sowie Ausreißer mit Werten, die sich statistisch in Raum und Zeit von ihren Nachbarn unterscheiden, zu ermitteln. Das Werkzeug Zeitserien-Cluster-Bildung partitioniert die Positionen in einem Raum-Zeit-Würfel in verschiedene Cluster, deren Mitglieder ähnliche Zeitserieneigenschaften haben.
| Werkzeug | Beschreibung |
|---|---|
Fasst eine Gruppe von Punkten in einer netCDF-Datenstruktur zusammen, indem sie zu Raum-Zeit-Abschnitten aggregiert werden. In jedem Abschnitt werden die Punkte gezählt und die angegebenen Attribute aggregiert. Für alle Abschnittspositionen werden der Trend für die Anzahl sowie die Werte der Zusammenfassungsfelder ausgewertet. | |
Verwendet Paneldaten oder Stationsdaten (festgelegte Positionen mit unveränderlicher Geographie, deren Attribute sich mit der Zeit ändern) und strukturiert diese mittels Erstellung von Raum-Zeit-Abschnitten in ein netCDF-Datenformat. Für alle Positionen werden der Trend für Variablen oder Zusammenfassungsfelder ausgewertet. | |
Raum-Zeit-Würfel aus multidimensionalem Raster-Layer erstellen | Erstellt einen Raum-Zeit-Würfel aus einem multidimensionalen Raster-Layer und strukturiert die Daten zur effizienten Raum-Zeit-Analyse und Visualisierung in Raum-Zeit-Abschnitten. |
Identifiziert Trends bei der Cluster-Bildung von Punktdichten (Anzahl) oder Werten in einem Raum-Zeit-Würfel, der entweder mit dem Werkzeug Raum-Zeit-Würfel durch Aggregieren von Punkten erstellen, dem Werkzeug Raum-Zeit-Würfel aus definierten Positionen erstellen oder mit dem Werkzeug Raum-Zeit-Würfel aus multidimensionalem Raster-Layer erstellen erstellt wurde. Zu den Kategorien zählen neue, fortlaufende, sich verstärkende, dauerhafte, sich abschwächende, zeitweilige, schwankende und ehemalige Hot- und Cold-Spots. | |
Identifiziert statistisch signifikante Cluster und Ausreißer im Kontext von Raum und Zeit. Dieses Werkzeug stellt eine Raum-Zeit-Implementierung der Statistik "Anselin Local Morans I" dar. | |
Partitioniert eine Sammlung von Zeitserien, die in einem Raum-Zeit-Würfel gespeichert ist, anhand der Ähnlichkeit von Zeitserieneigenschaften. Zeitserien können anhand folgender drei Kriterien gruppiert werden: ob sie im Zeitverlauf ähnliche Werte aufweisen, tendenziell gleichzeitig größer oder kleiner werden oder ähnliche Wiederholungsmuster aufweisen. Die Ausgabe dieses Werkzeugs ist eine 2D-Karte, in der jede Position im Würfel symbolisiert durch Cluster-Mitgliedschaft und Meldungen angezeigt wird. Darüber hinaus enthält die Ausgabe Diagramme mit Informationen zur repräsentativen Zeitseriensignatur für jeden Cluster. |
| Toolset | Beschreibung |
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Mit den Werkzeugen im Toolset "Zeitserienvorhersage" können Sie zukünftige Werte für einen Raum-Zeit-Würfel vorhersagen und schätzen sowie für die einzelnen Positionen eines Raum-Zeit-Würfels verschiedene Vorhersagemodelle auswerten und vergleichen. Es stehen verschiedene Vorhersagemodelle für Zeitserien zur Verfügung, z. B. einfache Kurvenanpassung, exponentielles Glätten und eine Forest-basierte Methode. | |
Mithilfe dieser Dienstprogrammskripte können Sie Ihr Dataset vervollständigen, bevor ein Raum-Zeit-Würfel erstellt wird, oder die im Raum-Zeit-Würfel gespeicherten Variablen untersuchen. Mit dem Werkzeug Fehlende Werte ausfüllen werden die Auswirkungen von fehlenden Daten (NULL-Werte) auf Folgeanalysen minimiert. Mit den Visualisierungswerkzeugen lassen sich die Struktur eines Würfels besser veranschaulichen und die Aggregationsverarbeitung des Würfels erklären und es können die Muster bestimmter zu untersuchender Positionen im zeitlichen Verlauf visualisiert werden. Diese Werkzeuge sind für die Verwendung in Verbindung mit den anderen Werkzeugen in der Toolbox Space Time Pattern Mining konzipiert. |
Zusätzliche Ressourcen
Auf der Seite "Spatial Statistics Resources" finden Sie eine Liste mit Ressourcen, mit deren Hilfe Sie sich mit den Werkzeugen für räumliche Statistiken vertraut machen können. Es sind u. a. folgende Ressourcen verfügbar:
- Lernprogramme
- Videos
- Kostenlose Online-Seminare
- Bücher, Artikel und Whitepaper
- Beispielskripte und Fallstudien