时空模式挖掘工具箱概述

时空模式挖掘工具箱包含用于在空间和时间环境中分析数据分布和模式的统计工具。包括的数据集有助于可视化时空 netCDF 立方体中（以 2D 和 3D 形式）存储的数据以及在创建立方体前为数据填充缺失值。

通过聚合点创建时空立方体、通过已定义位置创建时空立方体和通过多维栅格图层创建时空立方体工具用于获取数据集，然后构建用于分析的多维立方体数据结构 (netCDF)。新兴时空热点分析工具将立方体视为输入，并标识随着时间发展的、在统计上显著的热点和冷点趋势。可以使用新兴时空热点分析工具来分析犯罪或疾病爆发数据，从而以不同的时间步长间隔查找新的、加强的、持续的或分散的热点模式。局部异常值分析工具将立方体用作输入，以识别高值或低值的统计显著性聚类，以及值与时空相邻异常值存在统计差异的异常值。时间序列聚类工具用于将时空立方体中的位置划分为不同的聚类，其中每个聚类的成员具有的时间序列特征均类似。

工具	说明
通过聚合点创建时空立方体	通过将一组点聚合到空间时间立方图格的方法将其汇总到 netCDF 数据结构中。在每个立方图格内计算点计数并聚合指定属性。对于所有立方图格位置，评估计数趋势和汇总字段值。
通过已定义位置创建时空立方体	获取面板数据或测点数据（地理位置不变但属性会随时间改变的已定义位置），并通过创建时空立方图格将其构建为 netCDF 数据格式。对于所有位置，评估变量或汇总字段趋势。
通过多维栅格图层创建时空立方体	根据多维栅格图层创建时空立方体，并将数据构造为时空立方图格，以进行有效的空间-时间分析和可视化。
新兴时空热点分析	识别使用通过聚合点创建时空立方体、通过已定义位置创建时空立方体或通过多维栅格图层创建时空立方体工具创建的时空立方体中点密度（计数）或值聚类中的趋势。类别包含新增的、连续的、加强的、持续的、逐渐减少的、分散的、振荡的以及历史的热点和冷点。
局部异常值分析	标识出空间和时间环境中的统计显著性聚类和异常值。该工具是 Anselin Local Moran's I 统计的时空实现。
时间序列聚类	基于时间序列特征的相似性，对存储在时空立方体中的时间序列集合进行划分。可以基于三个条件聚集时间序列：具有相似的时间值，趋于同时增加和减少以及具有相似的重复模式。此工具的输出为一个 2D 地图，该地图可显示按聚类成员资格和消息进行符号化的立方体中的每个位置。输出还包括相应图表，其中包含有关每个聚类的代表性时间序列签名的信息。

工具集	说明
“时间序列预测”工具集	您可通过“时间序列预测”工具集中的工具来预测和估计时空立方体的未来值，以及评估和比较时空立方体中每个位置的不同预测模型。可使用多种时间序列预测模型，包括简单曲线拟合、指数平滑以及森林方法。
“实用工具”工具集	这些实用程序脚本允许您在创建时空立方体之前完成数据集，或者浏览存储在时空立方体中的变量。填充缺失值工具可使缺失数据（空值）对后续分析的影响降至最低。可视化工具可用于了解立方体的结构、立方体聚合过程的工作原理，以及立方体聚合过程如何随着时间的推移使模式显示在感兴趣的特定位置。这些工具适用于与时空模式挖掘工具箱中的其他工具结合使用。

其他资源

空间统计资源页面中包含了资源列表，可帮助您使用空间统计工具，其中包括以下内容：

• 教程
• 视频
• 免费 Web 研讨会
• 书籍、文章和白皮书
• 示例脚本和案例研究