[パターンの分析] ツールセットには、フィーチャ データ内の空間パターンを識別、定量化、および視覚化するためのツールが含まれています。
GeoAnalytics Desktop ツールは、Apache Spark を使用して、デスクトップ コンピューターでの解析に並列処理のフレームワークを提供します。集約、回帰、検出、クラスタリングを実行して、ビッグ データを視覚化、理解、および操作することができます。これらのツールはビッグ データセットを操作し、パターン、傾向、異常を通じてデータに対する洞察を得ることができます。このツールは、他のデスクトップ ジオプロセシング ツールと同様に、ArcGIS Pro で統合および実行されます。
| ツール | 説明 |
|---|---|
各セルの近傍内にあるポイント フィーチャから単位面積ごとの値を計算します。 | |
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。 | |
時空間分布に基づき周辺ノイズ内でポイント フィーチャのクラスターを検索します。 | |
フォレストベースの分類と回帰分析 (Forest-based Classification and Regression) | Leo Breiman と Adele Cutler により開発された教師付き機械学習方法であるランダム フォレスト アルゴリズムを転用してモデルを作成し、予測を生成します。 予測は、カテゴリ変数 (分類) と連続変数 (回帰) の両方に対して実行できます。 説明変数は、トレーニング フィーチャの属性テーブル内のフィールドの形態をとることができます。 トレーニング データに基づいてモデルのパフォーマンスを検証するだけでなく、フィーチャ対して予測を行うこともできます。 |
一般化線形回帰分析 (GLR) を実行して、予測したり、一連の説明変数との関係から従属変数をモデル化したりします。このツールを使用して、連続 (OLS)、バイナリ (論理)、およびカウント (ポワソン分布) のモデルに適合させることができます。 |