Используя аналитические и статистические инструменты в группе инструментов Анализ пространственно-временных закономерностей, вы можете идентифицировать закономерности и исследовать данные в своем кубе пространства-времени.
После создания куба пространства-времени эти инструменты анализа могут обеспечить более глубокое понимание данных, агрегированных в куб. Инструмент Анализ возникновения горячих точек использует этот куб в качестве входных данных и на основе него выявляет статистически значимые тренды горячих и холодных точек во времени. Вы можете использовать этот инструмент при обработке данных о правонарушениях или вспышках эпидемий для выявления новых, возрастающих, спорадических или постоянных горячих точек, исследуя серии временных интервалов. Инструмент Анализа локальных выбросов в качестве входных данных использует куб, чтобы определить статистически значимые выбросы высоких или низких значений, а также выбросы, имеющие значения, статистически отличные от их окружения во времени и пространстве. Инструмент Кластеризация временных рядов разбивает местоположения в кубе пространства-времени на отдельные кластеры, где внутри каждого кластера имеются схожие характеристики временных рядов.
Примечание:
См. Визуализация куба Пространство-Время, чтобы узнать о стратегиях просмотра внутренней структуры куба.
Надстройку Space Time Cube Explorer, доступную на странице Spatial Statistics Resources, также можно использовать для визуализации содержания куба пространство-время и анализа результатов в 2D и 3D, автоматически настраивая бегунки времени и диапазона и предоставляя множество опций тем отображения.
| Инструмент | Описание |
|---|---|
Определяет тренды в кластерах плотностей точек (количествах) или значениях в кубе пространство-время, созданным с помощью инструментов Создать куб пространство-время по агрегации точек, Создать Куб пространство-время из указанных местоположений или Создать Куб пространство-время на основе многомерного растрового слоя. К категориям холодных и горячих точек относятся: новая, последовательная, возрастающая, постоянная, убывающая, спорадическая, колеблющаяся и историческая. | |
Идентифицирует статистически значимые кластеры и выбросы в контексте пространства и времени. Инструмент является пространственно-временным исполнением статистики Локальный индекс I Морана. | |
Разделяет временные ряды, хранящиеся в кубе пространства-времени, на основе сходства характеристик временных рядов. Временные ряды могут быть кластеризованы на основе трех критериев: одинаковые значения времени, одновременная тенденция к увеличению и уменьшению и сходные повторяющиеся закономерности. На выходе этого инструмента создается 2D-карта, отображающая каждое местоположение в кубе, обозначенное принадлежностью к кластеру, и сообщениями. В выходных данных также имеется диаграмма с информацией о репрезентативной сигнатуре временных рядов для каждого кластера. |
Дополнительные ресурсы
Страница Spatial Statistics Resources на https://www.esriurl.com/spatialstats содержит множество ресурсов, помогающих в использовании инструментов пространственной статистики и углубленного анализа пространственно-временных закономерностей, включая следующие:
- Практические руководства и уроки Learn
- Видео и презентации семинаров
- Обучение и веб-семинары
- Ссылки на книги, статьи и технические документы
- Примеры скриптов и разбор конкретных случаев