使用“时空模式分析”工具集中的分析和统计工具，您可以在时空立方体中识别模式并查询数据。
创建时空立方体后，使用这些分析工具获取对立方体中聚合数据的深入了解。 新兴时空热点分析工具将立方体用作输入，并标识随着时间发展的、在统计上显著的热点和冷点趋势。 可以使用此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。 变化点检测工具检测每个位置的时间步长，这些位置时间序列的平均值、标准差或斜率从一个值变为另一个值。
注：
有关允许您查看立方体内容的策略，请参阅可视化时空立方体。
通过自动设置时间和范围滑块并提供各种显示主题选项，还可以使用空间统计资源页面上可用的时空立方体资源管理器加载项在 2D 和 3D 模式下显示时空立方体内容和分析结果。
| 工具 | 描述 |
|---|---|
在时空立方体的每个位置的时间序列的统计属性发生变化时检测时间步长。 | |
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。 | |
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。 | |
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。 |
其他资源
位于 https://www.esriurl.com/spatialstats 的空间统计资源页面中中包含了可帮助您使用“空间统计”和“时空模式挖掘”工具的资源列表，其中包括以下内容：
- 实践教程和学习课程
- 研讨会视频和演示文稿
- 培训和 web 讲座
- 书籍、文章和技术文件链接
- 示例脚本和案例研究