Um auf die Funktionen für die nichträumliche Analyse zuzugreifen, klicken Sie auf einer Kachel vom Typ Karte, Diagramm oder Tabelle auf die Schaltfläche Aktion 
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Für die nichträumliche Analyse werden keine Credits verbraucht.
In der folgenden Tabelle erhalten Sie einen Überblick über die einzelnen Funktionen der nichträumlichen Analyse:
| Analysefunktion | Beschreibung | Beispielfragen |
|---|---|---|
Das Werkzeug "Verhältnis berechnen" bestimmt mithilfe einer einfachen Divisionsgleichung die Beziehung zwischen zwei Zahlenvariablen. Eingaben: Zwei Zahlen- oder Anteil/Verhältnis-Felder | Womit steht es in Beziehung? Wie unterscheiden sich Adipositasanteile bei Stadt- und Landbevölkerung? | |
Mit "%-Änderung berechnen" werden Änderungen im Zeitverlauf mithilfe von Anfangs- und Endwerten berechnet. Eingaben: Zwei Zahlen- oder Anteil/Verhältnis-Felder | Wie hat es sich verändert? Wie hoch ist der Prozentsatz der Verluste oder Gewinne bei den einzelnen Rohstoffen? | |
"Z-Score berechnen" gibt die Z-Score-Werte für jedes Feature im Dataset auf Grundlage eines angegebenen Feldes zurück. Der Z-Score ist ein Maß für die Entfernung jedes Wertes vom Mittelwert unter Verwendung der Standardabweichung. Eingaben: Ein Zahlenfeld | Wie verteilt sich etwas? Wie stellt sich die Kriminalitätsrate in einem bestimmten Bezirk im Vergleich zum Mittelwert dar? | |
Mit "Regressionsmodell erstellen" wird die Beziehung zwischen mindestens zwei erklärenden Variablen und einer Reaktionsvariablen modelliert, indem eine lineare Gleichung an Beobachtungsdaten angepasst wird. Eingaben:
| Womit steht es in Beziehung? Welche Variablen haben die größte Auswirkung auf den Gesamtumsatz jedes Ladenstandortes? | |
Mit "Variable vorhersagen" werden neue Werte in einem Dataset mithilfe des durch Regressionsanalyse erstellten linearen Modells vorhergesagt. Eingabe: Ein Regressionsmodell | Womit steht es in Beziehung? Wie hoch sind die zu erwartenden Kohlenstoffemissionen auf Grundlage der Trends bezüglich Fahrzeugnutzung, Nutzung erneuerbarer Energien und wirtschaftlichen Wachstums? | |
"k-Means-Cluster ermitteln" kategorisiert Daten in Gruppen von Clustern, wobei die Ähnlichkeiten von Features in jedem Cluster und gleichzeitig die Unterschiede zwischen den Clustern maximiert werden. Hinweis:Mit "k-Means-Cluster ermitteln" können Sie Cluster auf Basis von Positions- (räumliche Analyse) oder Attributwerten (nichträumliche Analyse) erstellen. Eingaben: Ein oder mehrere Zahlenfelder | Wie verteilt sich etwas? Wie werden Kunden nach Einkommensstufe gruppiert? Wie werden Universitäten und Hochschulen nach Kosten gruppiert? |
Zusätzliche Quellen
Weitere Informationen zum Thema Analyse finden Sie in den folgenden Quellen: