El análisis espacial permite resolver problemas complejos orientados a la ubicación, explorar y entender sus datos desde una perspectiva geográfica, determinar relaciones, detectar y cuantificar patrones, evaluar tendencias, y realizar predicciones y tomar decisiones. El análisis espacial va más allá de la representación cartográfica y le permite estudiar las características de los lugares y las relaciones entre ellos. El análisis espacial aporta nuevas perspectivas a su toma de decisiones.
Mediante el análisis espacial, es posible combinar información de muchas fuentes y obtener información nueva aplicando una serie de operadores espaciales. Este conjunto de herramientas de análisis espacial le permite responder a preguntas espaciales complejas. El análisis estadístico puede determinar si los patrones que se ven son significativos. Puede analizar varias capas para calcular la adecuación de un lugar para una actividad en particular y, mediante el análisis de imágenes, puede detectar cambios a lo largo del tiempo. Estas herramientas permiten abordar cuestiones y tomar decisiones cruciales que van más allá del alcance del simple análisis visual.
Puede utilizar las capacidades de análisis y geoprocesamiento de ArcGIS AllSource para responder a muchas preguntas espaciales y realizar análisis espaciales. El análisis espacial de ArcGIS AllSource se extiende de 2D a 3D y también a lo largo del tiempo.
Un flujo de trabajo de análisis espacial típico incluye lo siguiente:
- Plantee la pregunta que desea responder.
- Busque y prepare los datos usando la ingeniería de datos para prepararlos para el análisis.
- Explore los datos de un mapa y con gráficos para comprenderlos mejor.
- Realice el análisis espacial utilizando la herramienta o el conjunto de herramientas adecuados para responder a la pregunta.
- Repita o automatice el análisis mediante modelado y scripts.
- Comparta los resultados para comunicar conclusiones o permitir que otros usuarios repitan el proceso.
Ingeniería de datos
Con la ingeniería de datos, puede explorar, visualizar, validar y preparar los datos. El proceso de ingeniería de datos es un primer paso habitual para muchos flujos de trabajo de análisis espacial y representación cartográfica. La vista y la cinta de Ingeniería de datos pueden ayudarle a comprender mejor sus datos y prepararlos para flujos de trabajo de SIG.
Visualización con gráficos
La visualización de datos con gráficos puede descubrir patrones, tendencias, relaciones y estructuras de los datos que, de otra manera, resultaría difícil ver como números sin procesar en una tabla. Interprete los resultados del análisis y comunique los hallazgos con gráficos.
Análisis espacial
Con las funciones de análisis espacial de ArcGIS AllSource puede realizar los siguientes tipos de operaciones en datos geográficos:
- Extraer y superponer datos.
- Agregar y calcular campos de atributos.
- Resumir y agregar datos.
- Calcular estadísticas.
- Modelar relaciones y descubrir patrones.
Aprendizaje automático e inteligencia artificial
Aprendizaje automático hace referencia a un conjunto de algoritmos y técnicas basados en datos que automatizan la predicción, la clasificación y el clustering de datos. El aprendizaje profundo es un subconjunto importante de técnicas de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para aprender de los datos. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo pueden desempeñar un papel importante en la resolución de problemas espaciales en una amplia gama de áreas de aplicación, desde la clasificación de imágenes hasta la detección de patrones espaciales y las predicciones multivariantes.
Además de las técnicas tradicionales de aprendizaje automático, ArcGIS AllSource incluye un subconjunto de técnicas de aprendizaje automático que son inherentemente espaciales. Estos métodos espaciales que incorporan la geografía directamente en su cálculo pueden ayudar a comprender mejor. El componente espacial a menudo toma la forma de una medida de forma, densidad, contigüidad, distribución espacial o proximidad. Tanto el aprendizaje automático espacial como el tradicional pueden desempeñar un papel importante en la resolución de problemas espaciales, y ArcGIS AllSource apoya su uso de varias formas.
El aprendizaje automático puede ser intensivo desde el punto de vista informático y, a menudo, implica una gran cantidad de datos complejos. Los avances en almacenamiento de datos y la computación paralela y distribuida posibilitan la resolución de problemas relacionados con SIG y el aprendizaje automático.
Las siguientes capacidades y herramientas usan aprendizaje automático y aprendizaje profundo:
- Conjunto de herramientas Asignación de clústeres y conjunto de herramientas Modelado de relaciones espaciales de la caja de herramientas Estadística espacial
- Conjunto de herramientas Predicción de serie temporal de la caja de herramientas Minería de patrones en espacio-tiempo
- Herramientas de análisis de entidades, tabulares y de texto de la caja de herramientas GeoAI
- Conjunto de herramientas Análisis multidimensional y conjunto de herramientas Aprendizaje profundo de la caja de herramientas Image Analyst
- Conjunto de herramientas Nube de puntos de la caja de herramientas 3D Analyst
- Herramienta interactiva de detección de objetos basada en aprendizaje profundo
Análisis de big data
ArcGIS AllSource incluye herramientas que pueden transformar grandes cantidades de datos espaciales en información manejable. Con el procesamiento en paralelo en un solo equipo o el procesamiento distribuido con servidores de varios nodos puede analizar y obtener información de grandes volúmenes de datos que antes eran demasiado grandes o complejos.
Puede utilizar las siguientes capacidades y cajas de herramientas para analizar big data:
- Las caja de herramientas de GeoAnalytics Desktop ofrecen un marco de procesamiento en paralelo para realizar análisis en un equipo de sobremesa con Spark. Mediante la agregación, regresión, detección y clustering, puede visualizar, comprender e interactuar con big data tabulares y de entidades. Estas herramientas funcionan con datasets grandes y permiten obtener más información de los datos mediante patrones, tendencias y anomalías.
Más información sobre la caja de herramientas de GeoAnalytics Desktop
Las herramientas del conjunto de herramientas Análisis de movimiento de la caja de herramientas AllSource también utilizan Apache Spark.
- Puede realizar análisis visuales y exploración de datos de big data en un almacén de datos en la nube u otra fuente corporativa utilizando gráficos.
Más información sobre la creación de gráficos con una fuente de big data
- Agrupe dinámicamente big data y visualícelos en un mapa para agregar y resumir los datos al vuelo sin pasos de procesamiento previo.
Más información sobre la agrupación en bins de las entidades
Modelar y crear scripts
Ahorre tiempo en tareas repetitivas, minimice errores y repita análisis de forma eficiente mediante la creación de modelos o scripts. A continuación, convierta un modelo o script en una herramienta personalizada. Utilice Python para crear flujos de trabajo de scripts o crear modelos de flujos de trabajo con ModelBuilder.
También puede agregar bibliotecas de terceros con el Administrador de paquetes para ampliar ArcGIS AllSource.
Uso compartido y colaboración
Puede compartir con sus compañeros, organización o comunidad la metodología de análisis, así como los datos que ha analizado en ArcGIS AllSource como paquetes de geoprocesamiento o herramientas web. Con estas herramientas de análisis compartidas, cualquiera puede aprovechar su experiencia en el análisis espacial mientras ellos mismos realizan el análisis.