Esta herramienta se puede utilizar para centralidad y dispersión de entidades. A continuación, se muestran algunos ejemplos de situaciones en las que el uso de esta herramienta es beneficioso:
- Una administración local prevé abrir una nueva biblioteca para una comunidad que presenta una dotación de servicios insuficiente. Se han recopilado centroides a partir de grupos de bloques con la zonificación adecuada, así como las parcelas disponibles. El cálculo de una entidad central que se pondera con la población puede usarse para identificar el grupo de bloques central que proporcionará un mejor servicio a la comunidad.
- Un analista SIG está analizando los puntos de origen de las llamadas al 112 y las ubicaciones de las estaciones de respuesta a emergencias (policía, bomberos y ambulancias). Un resultado de centro medio se puede utilizar para comparar el centro medio de las llamadas a emergencias y el centro medio de las estaciones de respuesta para optimizar el tiempo de respuesta.
- Un analista de delitos desea determinar si el centro mediano de los robos cambia cuando se evalúan los incidentes diurnos y nocturnos. Calcular un centro mediano con un grupo por hora del día se puede utilizar para determinar dónde se están produciendo los delitos durante el día y durante la noche.
- Un analista SIG de una organización no gubernamental está analizando la propagación de una enfermedad infecciosa. Se puede utilizar una elipse para modelar la dispersión del brote.
Para entidades poligonales y de línea de entrada, los centroides de entidad se utilizan en cómputos de distancia.
El parámetro Campo de peso se utiliza para ponderar las ubicaciones de acuerdo con su importancia relativa. Por ejemplo, los establecimientos de una cadena minorista se pueden ponderar por sus ventas totales o las entidades poligonales se pueden ponderar por su área. Consulte Utilizar pesos para obtener más información sobre cómo se aplican los pesos en el análisis.
El parámetro Agrupar por campo se utiliza para agrupar entidades para cómputos separados de entidades centrales o de dispersión. Por ejemplo, los avistamientos de especies salvajes registrados durante el año se pueden agrupar por estaciones o meses. El campo puede ser del tipo de cadena de caracteres, fecha o entero. Los registros con valores nulos se agruparán juntos.
La entidad central es la entidad asociada con la distancia acumulada más pequeña a todas las demás entidades del dataset. Esta entidad se identifica y se incluye en la salida de Capa de entidades central. Es posible tener más de una entidad que comparta la distancia acumulada más pequeña con otras entidades. Si esto ocurre, todas las entidades más centralizadas se incluyen en la salida Capa de entidades central. Cuando se especifica un valor del parámetro Agrupar por campo, primero se agrupan las entidades de entrada según los valores de campo y, después, se identifica una entidad central para cada grupo. El tipo de geometría de la entidad central de salida será el mismo que el de las entidades de entrada.
El centro medio es un punto construido a partir de la media de las coordenadas x e y. Las entidades de centro medio se incluyen en la salida Capa de centro medio. Cuando se especifica un valor Agrupar por campo, primero se agrupan las entidades de entrada según los valores de campo y, después, se calcula un centro medio para cada grupo.
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El centro mediano utiliza un algoritmo iterativo para encontrar la mediana geométrica que minimiza la distancia euclidiana a todas las entidades del dataset. Las entidades de centro mediano se incluyen en la salida Capa de centro mediano. Cuando se especifica un valor Agrupar por campo, primero se agrupan las entidades de entrada según los valores de campo y, después, se calcula un centro mediano para cada grupo. A diferencia de los resultados de la operación del centro medio, los resultados del centro mediano están menos influenciados por las entidades de valores atípicos.
Se crean elipses de desviación estándar para resumir las características espaciales de las entidades geográficas: tendencia central, dispersión y tendencias direccionales. Las elipses pueden ser desviaciones estándar de tamaño 1, 2 o 3. Las entidades de elipse se incluyen en la salida Capa de elipse. Cuando se especifica un valor Agrupar por campo, primero se agrupan las entidades de entrada según los valores de campo; después, se calcula una elipse para cada grupo.
Puede especificar uno o varios tipos de resumen para la salida. Cada tipo de resumen será la salida de una capa de entidades única.
Si la capa de entrada incluye entidades con valores nulos para el tiempo o la geometría, dichas entidades no se utilizarán en el análisis.
Además de los campos de la capa de entrada, el tipo de resumen de Entidad central de salida incluirá los siguientes campos:
| Nombre de campo | Descripción |
|---|
CoordX | La coordenada x de la entidad central. Si la entidad es una línea o un polígono, el valor representará el centroide de la entidad. |
CoordY | La coordenada y de la entidad central. Si la entidad es una línea o un polígono, el valor representará el centroide de la entidad. |
instant_datetime | Si la capa de entrada tiene el tiempo habilitado con el instante de tipo tiempo, el resultado de salida incluirá un campo de fecha de instante que representa la hora de la entidad de salida. |
start_datetime | Si la capa de entrada tiene el tiempo habilitado con el intervalo de tipo tiempo, el resultado de salida incluirá un campo de fecha de inicio que representa la hora de inicio de la entidad de salida. |
end_datetime | Si la capa de entrada tiene el tiempo habilitado con el intervalo de tipo tiempo, el resultado de salida incluirá un campo de fecha de finalización que representa la hora de finalización de la entidad de salida. |
Además del valor del parámetro Agrupar por campo opcional que se utiliza en el análisis, los resultados de tipo de resumen de Centro medio y Centro mediano de salida incluirán los campos siguientes:
| Nombre de campo | Descripción |
|---|
CoordX | La coordenada x de la entidad de valor medio o mediana. |
CoordY | La coordenada y de la entidad de valor medio o mediana. |
instant_datetime | Si la capa de entrada tiene habilitada la función de tiempo, el resultado de salida incluirá un campo de fecha de instante que representa el valor medio o la mediana de tiempo de las entidades de entrada. Esto se aplica a las capas de entrada de los tipos de tiempo de intervalo y de instante. |
Además del valor opcional del parámetro Agrupar por campo utilizado en el análisis, el tipo de resumen de salida Elipse incluirá los siguientes campos:
| Nombre de campo | Descripción |
|---|
CenterX | La coordenada x para el centro medio de la elipse. |
CenterY | La coordenada y para el centro medio de la elipse. |
CenterT | El valor de tiempo para el centro medio de la elipse. |
Rotation | La rotación del eje largo medida en el sentido de las agujas del reloj a partir del mediodía. La rotación se mide en las unidades de la referencia espacial de entrada. Por ejemplo, un dataset proyectado podría medirse en metros y un dataset geográfico se podría medir en grados. |
MajStdDist | La distancia estándar para el eje mayor. La rotación se mide en las unidades de la referencia espacial de entrada. Por ejemplo, un dataset con una referencia espacial proyectada podría medirse en metros, y un dataset con una referencia espacial geográfica podría medirse en grados. |
MinStdDist | La distancia estándar para el eje menor. La rotación se mide en las unidades de la referencia espacial de entrada. Por ejemplo, un dataset con una referencia espacial proyectada podría medirse en metros, y un dataset con una referencia espacial geográfica podría medirse en grados. |
TmStdDist | La distancia estándar temporal. Este valor es una duración medida en milisegundos. |
Los atributos de valor de coordenadas, por ejemplo CoordX y CoordY, se calcularán utilizando la referencia espacial del análisis. De forma predeterminada, la referencia espacial del análisis será la misma que la capa de entrada. Opcionalmente, puede especificar la referencia espacial utilizada en el análisis utilizando la variable de entorno Sistema de coordenadas de salida.
Si escribe resultados en el data store espaciotemporal, las entidades resultantes se representarán mediante el sistema de coordenadas WGS 1984 (WKID 4326). Esto significa que los valores de geometría de las entidades resultantes se pueden almacenar en sistemas de coordenadas diferentes a los valores de atributo de salida. Por ejemplo, si genera una capa de centro medio al data store espaciotemporal y especifica el valor de entorno del Sistema de coordenadas de salida NAD 1983 UTM Zone 1N (WKID 26901), los valores calculados para los campos CoordX y CoordY estarán en NAD 1983 UTM Zone 1N (WKID 26901), pero las entidades del mapa estarán en el sistema de coordenadas WGS 1984 (WKID 4326).
Puede mejorar el rendimiento de la herramienta Resumir centro y dispersión realizando una o varias de las siguientes acciones:
- Defina el entorno de extensión para analizar únicamente datos de interés.
- Utilice datos locales en los que se ejecute el análisis.
- Agrupe los datos utilizando el parámetro Agrupar por campo.
- Para los datasets más grandes, utilice Centro mediano para el parámetro Generar tipos, ya que puede ser el tipo de resumen de menor rendimiento debido a que los cálculos son iterativos.
Esta herramienta de geoprocesamiento se basa en ArcGIS GeoAnalytics Server. El análisis se completa en GeoAnalytics Server y los resultados se almacenan en su contenido en ArcGIS Enterprise.
Al ejecutar herramientas de GeoAnalytics Server, el análisis se completa en GeoAnalytics Server. Para obtener un rendimiento óptimo, haga que los datos estén disponibles para GeoAnalytics Server mediante capas de entidades alojadas en su portal de ArcGIS Enterprise o mediante recursos compartidos de archivos de big data. Los datos que no son locales para GeoAnalytics Server se moverán a GeoAnalytics Server antes de que comience el análisis. Significa que ejecutar una herramienta tardará más tiempo y, en algunos casos, mover los datos de ArcGIS Pro a GeoAnalytics Server podría fallar. El umbral de error depende de la velocidad de su red, así como del tamaño y complejidad de los datos. Se recomienda que siempre comparta sus datos o que cree un recurso compartido de archivos de big data.
Más información acerca del uso compartido de datos en el portal
Más información sobre cómo crear un archivo compartido de Big Data mediante Server Manager
