Los datos espaciales suelen incluir un elemento temporal. Un cubo de espacio-tiempo es una representación en 3D de estos datos espaciotemporales. Le permite analizar patrones espaciales y temporales, pronosticar valores futuros y visualizar datos y resultados de análisis en 2D y 3D.
Estructura de un cubo de espacio-tiempo
Un cubo de espacio-tiempo se compone de ubicaciones y bins.
Ubicaciones
La ubicación es la posición en el espacio 2D (x, y) y la geometría de un bin de espacio-tiempo. Las ubicaciones son estáticas y se definen cuando se crea el cubo de espacio-tiempo. Determinan el tipo de cubo de espacio-tiempo que se crea. Los cubos de espacio-tiempo pueden ser cubos de cuadrícula, donde las ubicaciones están formadas por una cuadrícula de rectángulos o hexágonos de forma regular, o cubos de ubicación definida, donde las ubicaciones están predefinidas, como estados o estaciones de monitorización.
Bins
Un bin representa una única ubicación y un único intervalo de tiempo. Cada bin tiene una posición fija en el espacio (x,y) y en el tiempo. Agrega una tercera dimensión a una ubicación. Cada bin representa la misma cantidad de tiempo que se define cuando se crea el cubo de espacio-tiempo.
Cada ubicación en el cubo de espacio-tiempo tendrá el mismo número de bins. Los bins en la misma ubicación forman una serie temporal. Los bins en el mismo tiempo en el espacio-tiempo forman una porción de tiempo. Para determinar el número total de bins en un cubo de espacio-tiempo, utilice la herramienta Describir cubo de espacio-tiempo
Crear un cubo de espacio-tiempo
Sus datos y su formato determinarán el método que utilice para crear un cubo de espacio-tiempo. Las siguientes herramientas se pueden utilizar para crear un cubo de espacio-tiempo:
- Crear cubo de espacio-tiempo agregando puntos
- Crear cubo de espacio-tiempo a partir de ubicaciones definidas
- Crear cubo de espacio-tiempo a partir de capa ráster multidimensional.
Crear cubo de espacio-tiempo agregando puntos
Si tiene entidades de puntos con marca de tiempo que desea agregar espacialmente en ubicaciones de toda su área de estudio, utilice la herramienta Crear cubo de espacio-tiempo agregando puntos. Esto dará como resultado un cubo de cuadrícula (malla o hexágono) o un cubo de ubicaciones definidas si proporciona polígonos de agregación; por ejemplo, incidentes de robo en la ciudad de Nueva York.
Nota:
La herramienta solo aceptará una clase de entidad de punto como parámetro Entidades de entrada. Si sus datos están en una tabla, utilice la herramienta De tabla XY a punto para crear una clase de entidad de punto.
Cada bin tendrá un campo de COUNT que especifica el número de puntos en el bin. Cada bin también puede tener campos adicionales que resuman los atributos del campo. Los atributos dependerán de los campos de resumen seleccionados cuando se creó el cubo de espacio-tiempo.
Más información sobre los atributos incluidos en un cubo de espacio-tiempo tras su creación
Más información sobre cómo crear un cubo de espacio-tiempo agregando puntos
Crear cubo de espacio-tiempo a partir de ubicaciones definidas
Si tiene ubicaciones de entidades que no cambian con el tiempo, además de atributos o mediciones que se han recopilado con el tiempo como, por ejemplo, datos de panel o datos de estación, utilice la herramienta Crear cubo de espacio-tiempo a partir de ubicaciones definidas. Esto dará como resultado un cubo que se estructura utilizando esas ubicaciones definidas. Si se selecciona la agregación temporal, cada periodo incluirá estadísticas resumidas para los atributos seleccionados. Si no se selecciona ninguna agregación temporal, cada periodo de tiempo tendrá un conjunto de atributos.
Más información sobre cómo crear cubo de espacio-tiempo a partir de ubicaciones definidas
Crear cubo de espacio-tiempo a partir de capa ráster multidimensional
Si tiene un ráster multidimensional, utilice la herramienta Crear cubo de espacio-tiempo a partir de capa ráster multidimensional para convertir el ráster multidimensional en un cubo de espacio-tiempo. La forma de las celdas determina si el cubo es un cubo de cuadrícula (celdas cuadradas) o un cubo de ubicaciones definidas (celdas rectangulares).
Tipos de cubos de espacio-tiempo
Un cubo de espacio-tiempo puede ser un cubo de cuadrícula o un cubo de ubicaciones definidas. El tipo de cubo se determina cuando se crea el cubo de espacio-tiempo.
La diferencia principal entre los cubos de cuadrícula y los cubos de ubicación definida radica en la estructura del cubo de espacio-tiempo. Las ubicaciones en un cubo de cuadrícula están formadas por una cuadrícula de forma regular de entidades cuadradas o hexagonales. En un cubo de ubicaciones definidas, las ubicaciones y sus formas no están restringidas. Ambos tipos de cubos de espacio-tiempo pueden utilizarse como entrada para cualquiera de las herramientas de los conjuntos de herramientas Visualización de cubo de espacio-tiempo, Análisis de patrones en espacio-tiempo y Previsión de serie temporal.
Nota:
Puede utilizar la herramienta Describir cubo de espacio-tiempo para determinar el tipo de un cubo de espacio-tiempo existente.
Cubo de cuadrícula
La estructura del cubo de cuadrícula tiene filas, columnas y periodos de tiempo. SI multiplica el número de filas por el número de columnas y por el número de períodos de tiempo, obtendrá el número total de bins del cubo. Las filas y las columnas determinan la extensión espacial del cubo y los periodos de tiempo determinan su extensión temporal. Los cubos de cuadrícula siempre son rectangulares. Sin embargo, las ubicaciones que no tengan datos para todos los intervalos de tiempo no se visualizarán ni se incluirán en ningún análisis.
Cubo de ubicaciones definidas
La estructura del cubo de ubicaciones definidas tiene entidades y periodos de tiempo. Si multiplica el número de entidades por el número de períodos de tiempo, obtendrá el número total de bins del cubo. Las entidades determinan la extensión espacial del cubo y los periodos de tiempo determinan la extensión temporal.
Un cubo de ubicaciones definidas de una capa ráster multidimensional tiene el mismo número de entidades y dimensiones temporales que el número de celdas y dimensiones de la capa ráster multidimensional.
Análisis de patrones espaciales y temporales
Una vez creado un cubo de espacio-tiempo, puede identificar patrones espaciales y temporales utilizando cualquier herramienta del conjunto de herramientas de Análisis de patrones en espacio-tiempo. Cada herramienta del conjunto de herramientas creará una clase de entidad con los resultados del análisis. Las herramientas de Detección de puntos de cambio, Análisis de puntos calientes emergentes y Análisis de valores atípicos locales también actualizarán el cubo de espacio-tiempo original con los resultados del análisis.
| Herramienta | Descripción | Preguntas |
|---|---|---|
Detecta periodos de tiempo cuando una propiedad estadística (valor medio, desviación estandar o tendencia lineal) de la serie temporal cambia para cada ubicación de un cubo de espacio-tiempo. |
| |
Detecta la agrupación de densidades de puntos (recuentos) o valores en un cubo de espacio-tiempo y, a continuación, clasifica en una categoría la tendencia de estos puntos calientes y fríos para cada ubicación. Las categorías incluyen puntos calientes y fríos nuevos, consecutivos, en aumento, persistentes, en disminución, esporádicos, oscilantes e históricos. |
| |
Identifica clusters y valores atípicos que son significativos desde el punto de vista estadístico en el contexto del espacio y el tiempo. |
| |
Divide una colección de serie temporal, almacenada en un cubo de espacio-tiempo, en función de la similitud de las características de las series temporales. Las series temporales se puede agrupar según tres criterios: tener valores similares a lo largo del tiempo, tender a aumentar o disminuir al mismo tiempo y tener patrones repetidos similares. |
| |
Calcula la correlación cruzada en varios intervalos de tiempo entre dos series temporales almacenadas en un cubo de espacio-tiempo. |
|
Predicción de serie temporal
Una vez que cree un cubo de espacio-tiempo, puede utilizar las herramientas del conjunto de herramientas de Previsión de serie temporal. El conjunto de herramientas incluye tres herramientas que estiman valores futuros en cada ubicación del cubo de espacio-tiempo y una herramienta de evaluación de modelos para comparar los modelos de previsión. Las herramientas del conjunto de herramientas guardarán los resultados de la previsión en una clase de entidad de salida y, si lo desea, en un cubo de espacio-tiempo. Las siguientes herramientas de previsión están disponible:
| Herramienta | Descripción |
|---|---|
Utiliza el ajuste sencillo a la curva para modelar una serie temporal y predecir valores futuros en cada ubicación de un cubo de espacio-tiempo. | |
Predice los valores de cada ubicación de un cubo de espacio-tiempo utilizando el método de suavizado exponencial Holt-Winters al descomponer las series temporales de cada cubo de ubicación en componentes estacionales y de tendencia. | |
Predice los valores de cada ubicación de un cubo de espacio-tiempo mediante una adaptación del algoritmo de bosque aleatorio de Leo Breiman y Adele Cutler, que es un método de aprendizaje automático supervisado. | |
Selecciona el resultado más preciso de varios resultados de predicción para cada ubicación de un cubo de espacio-tiempo. Le permite utilizar varias herramientas del conjunto de herramientas Predicción de serie temporal con los mismos datos de series temporales y seleccionar la mejor predicción para cada ubicación. |
Visualizar un cubo de espacio-tiempo
Puede visualizar los resultados del análisis y las variables en el cubo de espacio-tiempo utilizando las herramientas del conjunto de herramientas Visualización de cubo de espacio-tiempo. El cubo de espacio-tiempo se puede visualizar en dos o tres dimensiones. Para visualizar los resultados en 2D, utilice la herramienta Visualizar cubo de espacio-tiempo en 2D. Para visualizar los resultados en 3D, abra una escena y utilice la herramienta Visualizar cubo de espacio-tiempo en 3D o cree una capa de cubo de espacio-tiempo con la herramienta Hacer capa de cubo de espacio-tiempo.
Nota:
Se recomienda utilizar la herramienta Hacer capa de cubo de espacio-tiempo para visualizar un cubo de espacio-tiempo en 3D. Aunque puede utilizar tanto el Visualizar cubo de espacio-tiempo en 3D como la herramienta Hacer capa de cubo de espacio-tiempo para visualizar un cubo de espacio-tiempo en 3D, la capa de cubo de espacio-tiempo, creada por la herramienta Hacer capa de cubo de espacio-tiempo, ofrece muchas más opciones de temas de visualización y una mayor funcionalidad para interactuar con la visualización del cubo de espacio-tiempo.
Visualizar el cubo de espacio-tiempo en 2D y 3D es útil por los siguientes motivos:
- Resume los resultados en una ubicación y le permite visualizar y comparar los resultados entre ubicaciones.
- Le ayuda a comprender la estructura del cubo de espacio-tiempo.
- Le permite ver e interactuar con los datos y los resultados del análisis, lo que le permitirá comprender mejor los resultados.
Temas de visualización
Los temas de visualización son simbología 2D y 3D preestablecida para visualizar las variables, los resultados de análisis y los resultados de previsión contenidos en un cubo de espacio-tiempo. Estos temas de visualización mejoran los resultados del análisis y hacen que explorar los datos en un cubo de espacio-tiempo sea más sencillo e intuitivo. Puede seleccionar un tema de visualización configurando el parámetro Tema de visualización en la herramienta Visualizar cubo de espacio-tiempo en 2D y Visualizar cubo de espacio-tiempo en 3D o seleccionando el tema de visualización en la galería Temas de la cinta cubo de espacio-tiempo.
Existen uno o más temas de visualización para cada tipo de análisis. La siguiente tabla contiene las opciones de tema de visualización disponibles para las herramientas de los conjuntos de herramientas de Análisis de patrones espacio-temporales y Predicción de series temporales:
| Herramienta | Temas 2D | Temas 3D | Temas de Capa de cubo de espacio-tiempo |
|---|---|---|---|
Punto de cambio de serie temporal | Punto de cambio de serie temporal | ||
Tendencias de puntos calientes y fríos | Tendencias de puntos calientes y fríos | Tipo de punto caliente Valor p del punto caliente Puntuación z del punto caliente | |
Resultados de análisis de valores atípicos locales Porcentaje de valores atípicos locales Valor atípico local en el período de tiempo más reciente Ubicaciones sin vecinos espaciales | Resultados de clúster y de valor atípico | Tipo de valor atípico local I de Moran local Puntuación z de valores atípicos locales Valor p de valor atípico local | |
Resultados de Clustering de serie temporal | |||
Resultados de correlación cruzada de series temporales | |||
Ubicaciones con tendencias de datos Tendencias Resultados de la previsión Resultados de valor atípico de serie temporal | Resultados de la previsión Resultados de valor atípico de serie temporal | Resultado de la previsión Valor residual Valores atípicos de serie temporal | |
Resultados de la previsión Resultados de valor atípico de serie temporal | Resultados de la previsión Resultados de valor atípico de serie temporal | Componente de nivel Componente de tendencia Componente de temporada Componente de nivel + tendencia Resultado de la previsión Valor residual Valores atípicos de serie temporal | |
Resultados de la previsión Resultados de valor atípico de serie temporal | Resultados de la previsión Resultados de valor atípico de serie temporal | Resultado de la previsión Valor residual Valores atípicos de serie temporal | |
Resultados de las previsiones | Resultados de la previsión | Resultado de la previsión Valor residual |
Más información acerca de los temas de visualización para los cubos de espacio-tiempo en 2D y 3D
Más información acerca de los temas de visualización para las capas de cubo de espacio-tiempo