Pour accéder aux fonctionnalités d’analyse non spatiale, cliquez sur le bouton Action 
sur une fiche de carte, de diagramme ou de table.
L’analyse non spatiale ne consomme pas de crédits.
Le tableau ci-après présente une vue d’ensemble de chaque fonctionnalité d’analyse non spatiale :
| Fonctionnalité d’analyse | Description | Exemples de questions |
|---|---|---|
La fonctionnalité Calculate Ratio (Calculer le ratio) utilise une équation de division simple pour déterminer la relation entre deux variables numériques. Entrées : deux champs numériques ou de taux/ratio | Quel est le type de relation ? Comment les taux d'obésité diffèrent-ils entre les résidents des zones urbaines et rurales ? | |
La fonctionnalité Calculate % Change (Calculer la variation en %) utilise les valeurs initiales et les valeurs finales pour calculer l’évolution dans le temps. Entrées : deux champs numériques ou de taux/ratio | Quel est le type de modification ? Quel est le pourcentage de pertes ou de gains pour chaque matière première ? | |
L’outil Calculate Z-Score (Calculer le score Z) renvoie les valeurs de score z pour chaque entité d’un jeu de données en fonction d’un champ spécifié. Le score z mesure la distance de chaque valeur par rapport à la moyenne à l’aide de l’écart type. Entrées : un champ numérique | Quel est le type de distribution ? Quel est le résultat de la comparaison du taux de criminalité par rapport à la moyenne ? | |
L’outil Create Regression Model (Créer un modèle de régression) modélise la relation entre deux variables explicatives ou plus et une variable de réponse en adaptant une équation linéaire aux données observées. Entrées :
| Quel est le type de relation ? Quelles variables ont le plus d’impact sur les ventes totales à chaque point de vente ? | |
L’outil Prédire une variable utilise le modèle linéaire créé au moyen de l’analyse de régression pour prédire de nouvelles valeurs dans un jeu de données. Entrée : un modèle de régression | Quel est le type de relation ? Quels sont les niveaux attendus d’émission de CO2 en tenant compte des modes d’utilisation des véhicules, de l’adoption des énergies renouvelables et de la croissance économique ? | |
La fonction Rechercher des agrégats K-moyennes répartit les données en groupes (ou agrégats) en veillant à optimiser les similarités des entités à l’intérieur de chaque agrégat et également à maximiser les différences entre les différents agrégats. Remarque :Vous pouvez utiliser cette fonction pour créer des agrégats basés sur la localisation (analyse spatiale) ou sur des valeurs attributaires (analyse non spatiale). Entrées : un ou plusieurs champs numériques | Quel est le type de distribution ? Comment les clients sont agrégés par niveau de revenu ? Comment les universités et grandes écoles sont agrégées par coût ? |
Ressources supplémentaires
Utilisez les ressources suivantes pour en savoir plus sur l’analyse :
Vous avez un commentaire à formuler concernant cette rubrique ?