La caja de herramientas Minería de patrones en espacio-tiempo contiene herramientas de estadísticas para analizar distribuciones y patrones de datos en el contexto de espacio y tiempo. Incluye un conjunto de herramientas que puede resultar útil para visualizar los datos almacenados en el cubo de espacio-tiempo de netCDF en 2D y 3D y para rellenar los valores que faltan en los datos antes de la creación del cubo.
Las herramientas Crear cubo de espacio-tiempo agregando puntos , Crear cubo de espacio-tiempo a partir de ubicaciones definidas y Crear cubo de espacio-tiempo a partir de capa ráster multidimensional toman datasets y crean una estructura de datos en forma de cubo multidimensional (netCDF) para análisis. La herramienta Análisis de puntos calientes emergentes toma el cubo como entrada e identifica tendencias de puntos calientes y fríos estadísticamente significativos en el tiempo. Puede utilizar la herramienta Análisis de puntos calientes emergentes para analizar datos de actos delictivos o brotes de enfermedades a fin de localizar patrones de puntos calientes nuevos, en aumento, persistentes o esporádicos en diferentes períodos de tiempo. La herramienta Análisis de valores atípicos locales toma el cubo como entrada para identificar clusters significativos desde el punto de vista estadístico de valores altos o bajos, así como los valores atípicos cuyos valores son, desde el punto de vista estadístico, diferentes de sus vecinos en espacio y tiempo. La herramienta Clustering de serie temporal divide las ubicaciones de un cubo de espacio-tiempo en clústeres distintos, en los que los miembros de cada clúster tienen características de serie temporal similares.
Herramienta | Description |
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Resume un conjunto de puntos en una estructura de datos de netCDF agregándola en bins de espacio-tiempo. Dentro de cada bin, se cuentan los puntos y se agregan los atributos especificados. Para todas las ubicaciones de bin, se evalúan la tendencia de los recuentos y los valores de los campos de resumen. | |
Crear cubo de espacio-tiempo a partir de ubicaciones definidas | Toma los datos del panel o de la estación (ubicaciones definidas donde la geografía no cambia pero los atributos cambian con el tiempo) y los estructura en un formato de datos netCDF creando bins de espacio-tiempo. Para todas las ubicaciones, se evalúa la tendencia de las variables o campos de resumen. |
Crear cubo de espacio-tiempo a partir de capa ráster multidimensional | Crea un cubo de espacio-tiempo a partir de una capa ráster multidimensional y estructura los datos en bins de espacio-tiempo para un análisis y visualización espaciotemporales eficientes. |
Identifica tendencias en el clustering de densidades de puntos (recuentos) o valores de un cubo de espacio-tiempo creado con la herramienta Crear cubo de espacio-tiempo agregando puntos, Crear cubo de espacio-tiempo a partir de ubicaciones definidas o Crear cubo de espacio-tiempo a partir de capa ráster multidimensional. Las categorías incluyen puntos calientes y fríos nuevos, consecutivos, en aumento, persistentes, en disminución, esporádicos, oscilantes e históricos. | |
Identifica clusters y valores atípicos que son significativos desde el punto de vista estadístico en el contexto del espacio y el tiempo. Esta herramienta es una implementación de espacio-tiempo de la estadística de I Anselin local de Moran. | |
Divide una colección de serie temporal, almacenada en un cubo de espacio-tiempo, en función de la similitud de las características de las series temporales. Las series temporales se puede agrupar según tres criterios: tener valores similares a lo largo del tiempo, tender a aumentar o disminuir al mismo tiempo y tener patrones repetidos similares. La salida de esta herramienta es un mapa 2D que muestra en el cubo cada ubicación simbolizada por pertenencia a un clúster y mensajes. La salida también incluye gráficos que contienen información sobre la firma de serie temporal representativa para cada clúster. |
Conjunto de herramientas | Description |
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Las herramientas en el conjunto de herramientas de previsión de serie temporal permiten prever y estimar futuros valores de un cubo de espacio-tiempo además de evaluar y comparar diferentes modelos de previsión en cada ubicación en un cubo de espacio-tiempo. Pueden estar disponibles varios modelos de previsión de serie temporal, incluyendo ajuste simple a la curva, suavizado exponencial y un método basado en bosque. | |
Estas secuencias de comandos de utilidad permiten completar el dataset antes de crear el cubo de espacio-tiempo o examinar las variables almacenadas en el cubo de espacio-tiempo. La herramienta Rellenar valores que faltan minimiza el impacto de los datos que faltan (nulos) en los análisis subsiguientes. Es posible utilizar las herramientas de visualización para comprender la estructura del cubo, cómo funciona el proceso de agregación del cubo y para visualizar los patrones en el tiempo sobre ubicaciones de interés específicas. Estas herramientas se diseñaron para utilizarse junto con las otras herramientas en la caja de herramientas Minería de patrones en espacio-tiempo. |
Recursos adicionales
La página Recursos de estadísticas espaciales contiene una lista de recursos para ayudarle a usar las herramientas estadísticas espaciales, incluyendo lo siguiente:
- Tutoriales
- Vídeos
- Seminarios web gratuitos
- Libros, artículos y notas del producto
- Secuencias de comandos de muestra y estudios de caso
Temas relacionados
- Cómo funciona la herramienta Crear cubo de espacio-tiempo
- Cómo funciona la herramienta Análisis de puntos calientes emergentes
- Cómo funciona el análisis de valores atípicos locales
- Cómo funciona Clustering de serie temporal
- Visualizar el cubo de espacio-tiempo
- Historial de la caja de herramientas Minería de patrones en espacio-tiempo