概要
1 組のフィーチャに対して、Getis-Ord Gi* 統計値を使用して、統計的に有意なホット スポットとコールド スポットを特定します。
図
使用法
このツールは、統計的に有意な多いフィーチャおよび少ないフィーチャの空間クラスター (ホット スポットとコールド スポット) を特定します。また、入力の各フィーチャの Z スコア、p 値、および信頼度ビン (Gi_Bin) を含む出力フィーチャクラスを作成します。
解析時に、入力ポイント (インシデント) が、指定されたサイズのビンに集約されてから、ホット スポットを決定するために解析されます。集約されるビンには、さまざまな値が含まれている必要があります (ビン内のポイントの数は高度に可変である必要があります)。
Z スコアと p 値は、集約されるビンを使用した、帰無仮説を棄却すべきかどうかを判断する統計的有意性の尺度です。すなわち、観測された高い値または低い値の空間クラスタリングが、ランダム分布でこれらの値に期待されるものより顕著かどうかを示します。 Z スコアおよび p 値のフィールドは、どの種類の FDR (False Discovery Rate) 補正も反映しません。
フィーチャの Z スコアが高く p 値が小さいことは、ポイント インシデントが集中して存在していることを示します。Z スコアが負の低い値で p 値が小さいことは、ポイント インシデントが存在しないことを示します。Z スコアが高く (または低く) なるほど、クラスタリングの程度は高くなります。Z スコアがゼロに近いことは、明白な空間クラスタリングがないことを示します。
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Z スコアは、無作為化帰無仮説計算に基づいています。スコアの詳細については、「Z スコアと p 値とは」をご参照ください。
[ホット スポット分析 (Find Hot Spots)] では、入力レイヤーが投影されているか、出力座標系が投影座標系に設定されている必要があります。
時間ステップを使用して入力フィーチャを解析した場合、各時間ステップは、時間ステップ外部にあるフィーチャとは独立して解析されます。
[時間ステップの基準] パラメーターには、日時の値または日付のみの値を指定できますが、時間のみの値を指定することはできません。
ジオプロセシング ツールは、ArcGIS GeoAnalytics Server を活用しています。解析は GeoAnalytics Server で実行され、結果が ArcGIS Enterprise のコンテンツに保存されます。
GeoAnalytics Server ツールを実行する場合、解析は GeoAnalytics Server で実行されます。最適なパフォーマンスを得るためには、ArcGIS Enterprise ポータルでホストされているフィーチャ レイヤーかビッグ データ ファイル共有を通じて、GeoAnalytics Server にデータを提供する必要があります。GeoAnalytics Server のローカルにないデータは、解析が開始する前に GeoAnalytics Server に移動されます。つまり、ツールを実行する時間が長くなり、場合によっては ArcGIS Pro から GeoAnalytics Server にデータを移動できないこともあります。エラーの閾値はネットワークの速度や、データのサイズや複雑さに左右されます。したがって、データを必ず共有するか、ビッグ データ ファイル共有を作成することをお勧めします。
次のツールを使用して、類似の解析を実行することもできます。
- ArcGIS Pro の [空間統計] ツールボックス内の [最適化ホット スポット分析 (Optimized Hot Spot Analysis)] ジオプロセシング ツール。
- ArcGIS Pro の [標準フィーチャ解析] ツールボックス内の [ホット スポット分析 (Find Hot Spots)] ジオプロセシング ツール。
構文
arcpy.geoanalytics.FindHotSpots(point_layer, output_name, {bin_size}, {neighborhood_size}, {time_step_interval}, {time_step_alignment}, {time_step_reference}, {data_store})| パラメーター | 説明 | データ タイプ |
point_layer | ホット スポット分析を実行するポイント フィーチャクラス。 | Feature Set |
output_name | Z スコアと p 値の結果を持つ出力レイヤーの名前。 | String |
bin_size (オプション) | point_layer を集約するビン サイズおよび単位を表す距離間隔。距離間隔は、距離単位である必要があります。 | Linear Unit |
neighborhood_size (オプション) | 分析対象の近傍の空間範囲。この値は、ローカル クラスタリングを評価する場合に一緒に分析されるフィーチャを決定します。 | Linear Unit |
time_step_interval (オプション) | 時間ステップに使用する間隔。 このパラメーターは、 [point_layer] で時間が有効化されている場合にのみ使用されます。 | Time Unit |
time_step_alignment (オプション) | 時関ステップの配列方法を指定します。このパラメーターは、入力ポイントが時間対応であり、特定時点を表す場合にのみ使用できます。
| String |
time_step_reference (オプション) | 時間ステップと時間間隔の配列に使用する時間。このパラメーターは、 [point_layer] で時間が有効化されている場合にのみ使用されます。 | Date |
data_store (オプション) | 出力の保存先の ArcGIS Data Store を指定します。デフォルトは、SPATIOTEMPORAL_DATA_STORE です。ビッグ データ ストアに格納されたすべての結果は、WGS84 で保存されます。リレーショナル データ ストアに格納された結果は、それらの座標系を維持します。
| String |
派生した出力
| 名前 | 説明 | データ タイプ |
| output | 統計的に有意なホット スポット。 | フィーチャ セット |
コードのサンプル
次の Python ウィンドウ スクリプトは、FindHotSpotsツールの使用方法を示しています。
#-------------------------------------------------------------------------------
# Name: FindHotSpots.py
# Description: Find Hots Spots of 311 calls for bins of 500 meters looking at neighbors withing 1 kilometers. Complete the analysis for each month.
#
# Requirements: ArcGIS GeoAnalytics Server
# Import system modules
import arcpy
# Set local variables
inFeatures = "https://sampleserver6.arcgisonline.com/arcgis/rest/services/SF311/FeatureServer/0"
bins = "500 Meters"
neighborhood = "1 Kilometers"
timeStep = "1 Months"
outFS = "HotSpotsOF311Data"
dataStore = "SPATIOTEMPORAL_DATA_STORE"
# Execute Find Hot Spots
arcpy.geoanalytics.FindHotSpots(inFeatures, outFS, bins, neighborhood, timeStep,
None, None, dataStore)環境
- 出力座標系
解析で使用される座標系。このパラメーターで指定されない限り、入力の座標系で解析が行われます。GeoAnalytics Tools の場合、最終結果は WGS84 のビッグ データ ストアに保存されます。
ライセンス情報
- Basic: 次のものが必要 ArcGIS GeoAnalytics Server
- Standard: 次のものが必要 ArcGIS GeoAnalytics Server
- Advanced: 次のものが必要 ArcGIS GeoAnalytics Server