Hinweis:
Data-Engineering-Funktionen sind in Insights desktop verfügbar. Alle Insights in ArcGIS Online- und Insights in ArcGIS Enterprise-Benutzer haben Zugriff auf Insights desktop. Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht zu ArcGIS Insights.
Die Data-Engineering-Funktionen sind derzeit als Vorschauversion verfügbar.
Data Engineering ist ein Prozess, bei dem Daten erkundet, visualisiert, bereinigt und für die Analyse vorbereitet werden. Data Engineering wird in der Regel ausgeführt, bevor Sie einen Analyse-Workflow starten.
Data Engineering kann mithilfe eines Datenmodells in Insights ausgeführt werden. Das Datenmodell wird durch Ausführen von Data-Engineering-Werkzeugen in Ihrem Dataset oder einer Stichprobe Ihres Datasets erstellt. Beim Ausführen des Datenmodells werden die Werkzeuge auf das gesamte Dataset angewendet, und es wird ein neues Ausgabe-Dataset erstellt, das direkt für Analysen verwendet werden kann.
Beispiel
Ein GIS-Analyst bereitet Luftqualitätsdaten für die Analyse in Insights vor. Der Analyst lädt die Daten in eine Daten-Arbeitsmappe in Insights desktop. Dabei werden automatisch alle zusätzlichen Leerzeichen am Anfang und Ende von Zeichenfolgen entfernt. Der Analyst verwendet Spaltenzusammenfassung anzeigen, um die Spalten im Dataset zu erkunden, und stellt fest, dass "9999" für fehlende Werte verwendet wird. Er sucht mit Suchen und Ersetzen nach dem Wert "9999" und ersetzt ihn überall durch NULL-Werte. Außerdem verwendet der Analyst Erweiterter Filter, um das Dataset nach dem gewünschten Untersuchungsgebiet zu filtern.
Wenn der Analyst mit dem für die Analyse vorbereiteten Dataset zufrieden ist, kann er das Datenmodell ausführen, um ein neues Ausgabe-Dataset zu erstellen. Der Analyst möchte die Ausgabe als lokales Dataset in Insights desktop speichern. Er kann das lokale Dataset auch in ein anderes Format wie beispielsweise ein komprimiertes Shapefile exportieren, um es für Mitglieder der Organisation freizugeben oder es in Insights in ArcGIS Online oder Insights in ArcGIS Enterprise zu verwenden.
Ausführen von Data Engineering
Alle Data-Engineering-Workflows unterscheiden sich abhängig von den Anforderungen des jeweiligen Datasets geringfügig voneinander. Der folgende Workflow kann als allgemeine Richtlinie für die Ausführung von Data Engineering in Insights verwendet werden:
- Erstellen Sie eine Daten-Arbeitsmappe in Insights desktop.
- Fügen Sie Daten hinzu, und wenden Sie gegebenenfalls Importoptionen an.
- Wenden Sie Werkzeuge für Datasets und Spalten an, um die Daten zu bereinigen und vorzubereiten.
Die Werkzeuge werden dem Datenmodell automatisch hinzugefügt.
- Führen Sie das Datenmodell aus, um ein Ausgabe-Dataset zu erstellen.