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    AUSGEWÄHLTE LÖSUNGEN

    Eine Konturlinienkarte einer Bergregion in Grüntönen mit einem roten Kartenpunkt, der durch eine gestrichelte Linie, die anzeigt, wie weit die beiden Elemente voneinander entfernt sind, mit einem Quadrat verbunden ist
    ArcGIS for Operational Intelligence
    ArcGIS for Operational Intelligence ist räumliche Software, die Analysten dabei unterstützt, von der strategischen zur taktischen Ebene zu wechseln und Operations- und Aufklärungsdaten in handlungsrelevante Echtzeitinformationen zu transformieren.
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    Ausgewählte Initiative

    Infrastrukturmanagement
    Infrastrukturmanagement
    Arbeiten Sie mit GIS an einer modernen, resilienten und nachhaltigen Zukunft. Ein geographischer Ansatz als Grundlage für Planung und Betrieb verhilft Entscheidungsträger*innen zu einem besseren Verständnis der Zusammenhänge zwischen Infrastrukturobjekten und deren Umgebungen.
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    AUSGEWÄHLTE SCHULUNG

    Straßenkarte einer Stadt mit einem Netzwerk aus Versorgungs-Features, die als blaue und grüne Punkte auf beigefarbenem Hintergrund dargestellt sind
    Working with Utility Networks in ArcGIS
    In diesem zweitägigen Kurs lernen Sie, wie Sie effizient Netzwerk-Features erstellen und bearbeiten, die Integrität von Versorgungsdaten wahren und Störungen im Netzwerk schnell erkennen.
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    Studierende, die in einem Gemeinschaftsraum ihrer Hochschule in drei Reihen hintereinander sitzen bzw. stehen und lächelnd für ein Foto posieren
    Ein zukunftsweisendes Volontariat zum Thema Umweltgerechtigkeit am Bullard Center
    Studierende der Texas Southern University erwerben grundlegende Kompetenzen und Fertigkeiten im Umgang mit GIS-Software, um der Umweltverschmutzung und dem Klimawandel zu begegnen.
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    Digitale 3D-Karte, auf der einige Gebäudeumrisse, die sich in der Nähe von Wasser befinden, rot geschummert sind, was für ein Klimarisiko steht
    Die Klima-Checkliste
    Informieren Sie sich über datengestützte Strategien zur Bewertung und Minderung von Klimarisiken, die auf räumliche Technologien setzen. Praxisbeispiele zeigen, wie man Unternehmen, Communitys und die Erde schützen kann.
    Checkliste anzeigen
AnalyseGeoverarbeitungswerkzeugeToolbox "Spatial Statistics"

Überblick über die Toolbox "Spatial Statistics"

Überblick über die Toolbox "Spatial Statistics" Beispielanwendungen für die Toolbox "Spatial Statistics" Modellierung von räumlichen Beziehungen Empfehlungen für die Auswahl eines Wertes für ein festes Entfernungsband. Was ist ein Z-Wert? Was ist ein p-Wert?

Toolset "Analysen von Mustern"

Überblick über das Toolset "Analysen von Mustern" Mittlerer nächster Nachbar Clustering von hohen/niedrigen Werten (Getis-Ord General G) Inkrementelle räumliche Autokorrelation Analyse eines räumlichen Clusters mit mehreren Entfernungen (Ripleys K Function) Räumliche Autokorrelation (Morans I) Konzepte des Toolsets "Analysen von Mustern"

Toolset "Empfindlichkeit bewerten"

Überblick über das Toolset "Empfindlichkeit bewerten" Empfindlichkeit gegenüber Attributunsicherheiten bewerten Konzepte des Toolsets "Empfindlichkeit bewerten"

Toolset "Cluster-Zuordnung"

Überblick über das Toolset "Cluster-Zuordnung" Ausgeglichene Zonen erstellen Zusammengesetzten Index berechnen Cluster- und Ausreißeranalyse (Anselin Local Morans I) Dichte-basierte Cluster-Bildung Hot-Spot-Analyse (Getis-Ord Gi*) Hot-Spot-Analyse-Vergleich Multivariate Cluster-Bildung Optimierte Hot-Spot-Analyse Optimierte Ausreißeranalyse Ähnlichkeitssuche Räumliche Ausreißer erkennen Räumlich eingeschränkte multivariate Cluster-Bildung Konzepte des Toolsets "Cluster-Zuordnung"

Toolset "Messen von geographischen Verteilungen"

Überblick über das Toolset "Messen von geographischen Verteilungen" Zentrales Feature Richtungsverteilung (Standardabweichungsellipse) Richtungstrend Linearer Richtungsmittelwert Mittelwert für Mittelpunkt Medianwert für Mittelpunkt Nachbarschaftssummenstatistik Standardentfernung Konzepte des Toolsets "Messen von Geographische Verteilungen "

Toolset "Modellierung von räumlichen Beziehungen"

Überblick über das Toolset "Modellierung von räumlichen Beziehungen" Bivariate räumliche Zuordnung (Lee's L) Analyse der kausalen Inferenz Kolokalitätsanalyse Regressionsanalyse Forest-basierte und geboostete Klassifizierung und Regression Generalisierte lineare Regression Räumliche Gewichtung des Netzwerks generieren Räumliche Gewichtungsmatrix erstellen Geographisch gewichtete Regression (GWR) Lokale bivariate Beziehungen Geographisch gewichtete Regression (Multiscale) (MGWR) Kleinste Quadrate (Ordinary Least Squares, OLS) Mit Modelldatei für räumliche Statistiken vorhersagen Auf Vorhandensein beschränkte Vorhersage (MaxEnt) Räumliche Zuordnung zwischen Zonen Konzepte des Toolsets "Modellierung von räumlichen Beziehungen"

Dienstprogramme für räumliche Komponenten (Moran-Eigenvektoren)

Überblick über das Toolset "Dienstprogramme für räumliche Komponenten (Moran-Eigenvektoren)" Konzeptualisierungen von Nachbarschaften vergleichen Erklärende Variablen für räumliche Komponenten erstellen Räumliche Struktur zerlegen (Moran-Eigenvektoren) Räumliche Autokorrelation aus Feld filtern Dienstprogrammkonzepte für räumliche Komponenten (Moran-Eigenvektoren)

Toolset "Dienstprogramme"

Überblick über das Toolset "Dienstprogramme" Entfernungsband anhand der Anzahl der Nachbarn berechnen Raten berechnen Ereignisse erfassen Popup-Diagramme der räumlichen Statistiken für die Webanzeige konvertieren Räumliche Gewichtungsmatrix in Tabelle konvertieren Modelldatei für räumliche Statistiken beschreiben Dimensionsreduktion Feature-Attribut nach ASCII exportieren Eigenschaften der Modelldatei für räumliche Statistiken festlegen Zeitserien glätten Konzepte des Toolsets "Dienstprogramme"

Nachbarschafts-Explorer

Einführung in den Nachbarschafts-Explorer Erste Schritte mit dem Nachbarschafts-Explorer Öffnen des Nachbarschafts-Explorers Konfigurieren der Konzeptualisierungen von räumlichen Beziehungen Erkunden von Nachbarschaften Bearbeiten von Nachbarschaften Speichern und Laden von Dateien mit räumlicher Gewichtungsmatrix
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Transformation

AllSource 1.3    |
1.31.21.11.0
Variablentransformationen
Manchmal können verzerrte Variablen transformiert werden, damit sie eine normale Verteilung erhalten.

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