Analyse

Überblick

Die Analyse in Verbindungsdiagrammen vermittelt ein besseres Verständnis darüber, wie Daten miteinander verbunden sind und wie diese Verbindungen mit der Struktur des Netzwerks zusammenhängen. Netzwerke sind äußerst vielseitig, von Social-Media-Verbindungen, Schlachtordnungen, Computernetzwerken bis hin zu verschiedenen transaktionsbezogenen Daten. Beispiele für gängige Netzwerke:

  • Social-Media-Verbindungen zwischen den Benutzern einer Plattform, die dabei helfen, diejenigen mit dem stärksten Einfluss zu ermitteln.
  • Struktur und Organisation eines kriminellen oder terroristischen Netzwerks.
  • Transaktionsdaten von Finanzinstituten, die bei der Betrugsaufdeckung und der Bekämpfung von Geldwäsche helfen.
  • Befehlsstruktur einer Militäreinheit.
  • Serverprotokolle zur Erkennung von potenziell schädlichen Cyberangriffen.
  • Verbindungen zwischen Menschen, die Kontakt zu einer erkrankten Person hatten, sowie Orte, an denen eine Krankheit aufgetreten ist, mit dem Ziel, mögliche Ausbreitungswege zu untersuchen.

Die Entwicklung eines Netzwerks beginnt mit der Erfassung von Daten und der Erstellung eines Verbindungsdiagramms. Ein Netzwerk besteht aus Entitäten und Beziehungen, wobei mehrere Netzwerke Teil eines Verbindungsdiagramms sein können. Weitere Informationen über die Erstellung eines Verbindungsdiagramms finden Sie unter Erstellen eines Verbindungsdiagramms.

Im Folgenden werden die primären Analysearten aufgeführt, die im Kontext eines Verbindungsdiagramms in ArcGIS AllSource möglich sind:

  • Zentralität: Stellt die grundlegenden Statistiken in einem Netzwerk dar. Es gibt drei Kennwerte für die Zentralität, die im Kontext eines Verbindungsdiagramms implementiert sind: Zwischenzentralität, Nähezentralität und Grad.
  • Cluster: Teilt das Netzwerk basierend auf unterschiedlichen Faktoren, die auf dem speziellen Algorithmus beruhen, in ähnliche Bereiche. Die vier für Verbindungsdiagramme implementierten Cluster-Typen lauten: Doppelt verbundene Komponenten, Zwischenzentralität der Kante, Hierarchisch und k-Means.
  • Nachbarschaft: Ermittelt direkte Verbindungen, die in einem bestimmten Radius von einem gegebenen Knoten ausgehen.
  • Pfad: Ermittelt, auf welche Weise Entitäten miteinander verbunden sind, und gibt einen bestimmten Satz von Entitäten aus, die gegebene Knoten miteinander verbinden.


In diesem Thema
  1. Überblick