空间分析可用于求解复杂的位置问题、查找模式、评估趋势并做出决策。 空间分析不只是映射，还使您可以研究地点的特征及其之间的关系。 空间分析能够为您的决策提供一些新的视角。
借助空间分析功能，您可以通过应用一组空间运算符将来自众多信息源的信息进行合并，从而得到全新的信息。 本套空间分析工具可使您探寻复杂空间问题的答案。 统计分析可确定您观察到的模式是否重要。 您可以分析各个图层以计算某个地点对于特定活动的适合性，并且可以使用图像分析来检测到随着时间的推移而发生的变化。 这些工具可用于解决那些超出简单视觉分析范围的重要的问题，并做出关键性的决策。
您可以使用空间分析执行以下操作：
- 确定关系。
- 了解并描述位置和事件。
- 检测和量化模式。
- 作出预测。
- 查找最佳位置和路径。
您可以在 ArcGIS Pro 中使用分析和地理处理功能来回答许多空间问题，并执行空间分析。 要执行空间分析，请首先提出您的问题。 然后准备并分析您的数据。 最后，可视化并传达您的结果。 ArcGIS Pro 中的空间分析从 2D 扩展到 3D，并且随时间相应变化。
空间分析
可以使用 ArcGIS Pro 中的地理处理工具对地理数据执行以下类型的操作：
- 提取并叠加数据。
- 添加并计算属性字段。
- 汇总并聚合数据。
- 计算统计数据。
- 模拟关系和发现模式。
建模和脚本编写
节省重复性任务的时间、最大程度地减少错误，并更高效地对分析进行迭代。 通过将模型和空间算法一起链接到单个流程来创建端到端工作流。 使用 模型构建器 构建功能完整的模型而无需一行脚本，或使用 Python 编写工作流脚本并创建可共享的模型。
如果 ArcGIS Pro 不含可以回答特定问题的工具，则可构建自定义工具。 使用 Python 包管理器将第三方库添加到 ArcGIS Pro。
使用图表的可视化
使用图表对数据进行可视化可发现数据模式、趋势、关系和结构，否则很难查看表中的原始数字。 解释分析结果，并将结果与图表进行交流。
数据工程
使用数据工程可以探索、可视化、清理和准备数据。 对于许多空间分析和映射工作流而言，数据工程过程是共同的第一步。 “数据工程”视图和功能区可以帮助您更好地理解数据，并为 GIS 工作流做好准备。
分析扩展
ArcGIS Pro 包括以下分析扩展模块来帮助您回答专业的空间问题：
- 3D Analyst - 分析并创建 3D GIS 数据，并使用栅格、TIN、地形和 LAS 数据集（激光雷达）执行 3D 表面操作。
- Business Analyst - 分析市场趋势，包括客户和竞争对手分析、现场评估以及地区规划。
- Geostatistical Analyst - 分析并预测与空间或时空现象相关的值。
- Image Analyst - 解释并利用影像、执行要素提取和测量，以及使用机器学习进行分类和对象检测。
- Network Analyst - 测量沿网络的距离和行驶时间以在多个位置之间查找路线、创建行驶时间缓冲区或服务区，并查找设施的最佳位置以服务一组位置。
- Spatial Analyst - 针对基于像元的栅格数据执行插值、叠加、距离测量、密度、水文建模、选址适宜性以及数学和统计。
共享和协作
您可以与您的同事、组织或社区共享分析方法以及在 ArcGIS Pro 中分析的数据，将其作为地理处理包或 web 工具。 借助这些共享的分析工具，所有人都可以在执行分析时，利用自己在空间分析方面的专业知识。
大数据分析
大数据连接 (BDC) 可让您快速连接到数据源，以可视化和分析大型数据集。 BDC 提供了用于处理数据及其格式的功能和灵活性。 您可以将 BDC 数据集用作地理处理工具的输入，并在地图上可视化数据
机器学习和人工智能
您可在 ArcGIS 中使用机器学习来执行图像分类、通过聚类来丰富数据并对空间关系进行建模。 机器学习是人工智能的一个分支，将在机器学习中使用算法来处理结构化数据以解决问题。 传统结构化数据需要用户标记数据，例如猫和狗的图片，以便能够在算法中理解每种动物类型的特定要素，然后在其他图片中识别动物。