[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)]、[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)]、および [多次元ラスター レイヤーから時空間キューブを作成 (Create Space Time Cube From Multidimensional Raster Layer)] ツールは、データセットを取得し、解析用に多次元データ キューブ構造 (netCDF) を構築します。[時空間ホット スポット分析 (Emerging Hot Spot Analysis)] ツールは、キューブを入力値として取得し、時間の経過に伴う統計的に有意なホット スポットとコールド スポットのトレンドを識別します。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。[時系列クラスタリング (Time Series Clustering)] ツールは、時空間キューブ内の位置を各クラスターのメンバーが類似する時系列特性を持つ個別のクラスターに分割します。
| ツール | 説明 |
|---|---|
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計フィールドの値が評価されます。 |
[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)] | パネル データまたは観測データ (地理情報は変化しないが、属性が時間経過とともに変化する定義済みの位置) を取得し、時空間ビンを作成してそれらのデータを netCDF データ形式に構造化します。すべての位置に対して、変数または集計フィールドの傾向が評価されます。 |
多次元ラスター レイヤーから時空間キューブを作成 (Create Space Time Cube From Multidimensional Raster Layer) | 多次元ラスター レイヤーから時空間キューブを作成し、データを時空間ビンに構成することで、効率的な時空間解析と視覚化を行います。 |
[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)] ツール、[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)] ツール、または [多次元ラスター レイヤーから時空間キューブを作成 (Create Space Time Cube from Multidimensional Raster Layer)] ツールを使用して作成した時空間キューブ内のポイント密度 (カウント) または値のクラスタリングの傾向を識別します。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。 | |
統計的に有意なクラスターおよび外れ値を空間と時間の両方から特定します。このツールは、Anselin Local Moran's I 統計の時空間での実装です。 | |
時系列の特性の類似度に基づいて、時空間キューブに格納された時系列のコレクションを区分します。時間経過に伴う類似する値がある、同時に増減する傾向がある、類似する繰り返しパターンがあるという 3 つの条件に基づいて、時系列がクラスター化されます。このツールの出力は 2D マップになり、キューブ内のそれぞれの位置がクラスター メンバーシップとメッセージでシンボル表示されます。また、クラスターごとの代表的な時系列シグネチャの情報を示すチャートも出力に含まれます。 |
| ツールセット | 説明 |
|---|---|
時系列予測ツールセットのツールを使用すると、時空間キューブの将来の値を予測および推測し、時空間キューブ内の各位置でさまざまな予測モデルを評価および比較することができます。単純なカーブ フィット、指数平滑法、フォレストベースの手法を含む、さまざまな時系列予測モデルを使用できます。 | |
これらのユーティリティ スクリプトを使用して、時空間キューブを作成する前にデータセットを完成させたり、時空間キューブに保存された変数を調べることができます。[欠損値の補完 (Fill Missing Values)] ツールは、欠損データ (NULL) がその後の解析に与える影響を最小限に抑えます。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、対象となる特定の場所における時間経過に伴うパターンを視覚化できます。これらのツールは、「時空間パターン マイニング」ツールボックスの他のツールとともに使用するよう設計されています。 |
参考資料
空間統計リソースのページには、空間統計ツールの使用に役立つ次のようなリソースのリストが示されています。
- 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