空間データには時間要素が含まれていることがよくあります。 時空間キューブは、この時空間データの 3D 表現です。 時空間キューブでは、空間パターンと時間パターンを分析し、将来の値を予測し、2D および 3D でデータや分析結果を視覚化することができます。
時空間キューブの構造
時空間キューブは位置とビンから構成されます。
位置
位置とは、2D 空間 (x,y) における位置であり、時空間ビンのジオメトリです。 位置は静的であり、時空間キューブの作成時に定義されます。 これによって、作成される時空間キューブのタイプが決まります。 時空間キューブがグリッド キューブの場合、位置は規則的な形状の四角形または六角形のグリッドによって形成され、定義済み位置のキューブの場合、州や観測所などのように、位置が事前に定義されています。
ビン
1 つのビンは 1 つの位置と 1 つの時間ステップを表します。 各ビンには、空間 (x,y) と時間で固定された位置があります。 3 つ目の次元である時間が位置に追加されます。 各ビンは、時空間キューブの作成時に定義された同じ時間量を表します。
時空間キューブのすべての位置に同じ数のビンが割り当てられます。 同じ位置にあるビンによって時系列が形成されます。 時空間内の同じ時間にあるビンによってタイム スライスが形成されます。 時空間キューブのビン総数を調べるには、[時空間キューブの記述 (Describe Space Time Cube)] ツールを使用します。
時空間キューブの作成
データとその形式によって、時空間キューブの作成に使用する方法が決まります。 時空間キューブの作成には次のツールを使用できます。
- ポイントの集約による時空間キューブの作成 (Create Space Time Cube By Aggregating Points)
- 定義済みの位置から時空間キューブを作成 (Create Space Time Cube From Defined Locations)
- 多次元ラスター レイヤーから時空間キューブを作成 (Create Space Time Cube From Multidimensional Raster Layer)
ポイントの集約による時空間キューブの作成 (Create Space Time Cube By Aggregating Points)
分析範囲全体の各位置で空間的に集約したいタイムスタンプ付きポイント フィーチャが存在する場合は、[ポイントの集約による時空間キューブの作成 (Create Space Time Cube By Aggregating Points)] ツールを使用します。 このツールによって、グリッド キューブ (フィッシュネットまたは六角形) か、集約ポリゴン (ニューヨーク市の窃盗事件など) を指定した場合には定義済み位置のキューブが生成されます。
注意:
このツールは、[入力フィーチャ] パラメーターとしてポイント フィーチャクラスのみを受け付けます。 データがテーブル形式の場合、[XY テーブル → ポイント (XY Table To Point)] ツールを使用してポイント フィーチャクラスを作成します。
各ビンには、ビン内のポイントの数を示す COUNT フィールドが割り当てられます。 各ビンには、フィールド内の属性を集計する追加のフィールドも割り当てられる場合があります。 これらの属性は、時空間キューブの作成時に選択したサマリー フィールドによって異なります。
定義済みの位置から時空間キューブを作成 (Create Space Time Cube From Defined Locations)
時間経過に伴って変化しないフィーチャの位置、およびパネル データや場所データなどの時間をかけて収集された属性値または測定値が存在する場合は、[定義済みの位置から時空間キューブを作成 (Create Space Time Cube From Defined Locations)] ツールを使用します。 これにより、定義済みの位置によって構造化されたキューブが作成されます。 時間集約を選択した場合、各期間に、選択した属性の要約統計量が含まれます。 時間集約を選択しなかった場合、各期間に、属性のセットが 1 つ含まれます。
多次元ラスター レイヤーから時空間キューブを作成 (Create Space Time Cube From Multidimensional Raster Layer)
多次元ラスターの場合、[多次元ラスター レイヤーから時空間キューブを作成 (Create Space Time Cube From Multidimensional Raster Layer)] ツールを使用して、多次元ラスターを時空間キューブに変換します。 セルの形状によって、キューブがグリッド キューブ (正方形セル) になるか定義済み位置のキューブ (四角形のセル) になるかが決まります。
時空間キューブのタイプ
時空間キューブは、グリッド キューブまたは定義済み位置のキューブのいずれかです。 キューブのタイプは時空間キューブの作成時に決まります。
グリッド キューブと定義済み位置のキューブの主な違いは時空間キューブの構造にあります。 グリッド キューブの位置は、四角形または六角形フィーチャから成る規則的な形状のグリッドによって形成されます。 定義済み位置のキューブでは、位置とその形状に制限はありません。 どちらのタイプの時空間キューブも、「時空間キューブの視覚化」、「時空間パターン分析」、「時系列予測」の各ツールセットのすべてのツールへの入力として使用できます。
注意:
[時空間キューブの記述 (Describe Space Time Cube)] ツールを使用して、既存の時空間キューブのタイプを調べることができます。
グリッド キューブ
グリッド キューブ構造にはロウ、カラム、および時間ステップが含まれます。 ロウ数とカラム数と時間ステップ数を掛け合わせると、キューブ内のビンの総数がわかります。 ロウとカラムによってキューブの空間範囲が決まり、時間ステップによって時間範囲が決まります。 グリッド キューブは常に四角形になります。 ただし、すべての時間ステップについてデータがない位置は視覚化されず、解析には含まれません。
定義済み位置のキューブ
定義済み位置のキューブ構造には、フィーチャおよび時間ステップが含まれています。 フィーチャ数と時間ステップ数を掛け合わせると、キューブ内のビンの総数がわかります。 フィーチャによってキューブの空間範囲が決まり、時間ステップによって時間範囲が決まります。
多次元ラスター レイヤーから作成された定義済み位置のキューブは、多次元ラスター レイヤーのセルと同じ数のフィーチャを持ち、多次元ラスター レイヤーのディメンションと同じ数の時間ディメンションを持ちます。
空間パターン解析と時間パターン解析
時空間キューブを作成した後、「時空間パターン分析」ツールセットの任意のツールを使用して、空間パターンと時間パターンを見つけることができます。 このツールセットの各ツールでは、解析結果から成るフィーチャクラスが作成されます。 さらに、[変化ポイントの検出 (Change Point Detection)]、[時空間ホット スポット分析 (Emerging Hot Spot Analysis)]、[ローカル外れ値分析 (Local Outlier Analysis)] の各ツールでは、元の時空間キューブが解析結果によって更新されます。
| ツール | 説明 | 質問 |
|---|---|---|
時系列の統計的特性 (平均値、標準偏差、線形トレンド) が時空間キューブの各位置で変化したときの時間ステップを検出します。 |
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時空間キューブ内のポイント密度 (カウント) または値のクラスタリングを検出してから、各位置でこれらのホット スポットとコールド スポットのトレンドをカテゴリに分類します。 カテゴリには、新規、連続性、増大、持続性、減衰、散発性、振動、および履歴のホット スポットとコールド スポットがあります。 |
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統計的に有意なクラスターおよび外れ値を空間と時間の両方から特定します。 |
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時系列の特性の類似度に基づいて、時空間キューブに格納された時系列のコレクションを区分します。 時間経過に伴う類似する値がある、同時に増減する傾向がある、類似する繰り返しパターンがあるという 3 つの条件に基づいて、時系列がクラスター化されます。 |
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時空間キューブに格納された 2 つの時系列間のさまざまなタイム ラグにおける相互相関を計算します。 |
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時系列予測
時空間キューブを作成した後、「時系列予測」ツールセットのツールを使用できます。 このツールセットには、時空間キューブの各位置における将来の値を推定する 3 つのツールと、予測モデルを比較するモデル評価ツールが 1 つ含まれています。 このツールセットのツールでは、出力フィーチャクラスと、必要に応じて時空間キューブに、予測結果が保存されます。 次の予測ツールを使用できます。
| ツール | 説明 |
|---|---|
シンプルな曲線適合を使用して時系列をモデル化し、時空間キューブ内の各位置における将来の値を予測します。 | |
Holt-Winters 指数平滑法を使用し、各場所のキューブの時系列を季節的コンポーネントとトレンド コンポーネントに分解して、時空間キューブの各場所における値を予測します。 | |
Leo Breiman と Adele Cutler により開発された教師付き機械学習方法であるランダム フォレスト アルゴリズムを転用してモデルを作成し、時空間キューブの各位置の値を予測します。 | |
時空間キューブの各位置に対して、複数の予測結果から最も正確な予測を選択します。 このツールを使用すると、時系列予測ツールセット内の複数のツールを同じ時系列データで使用し、各位置に対して最適な予測を選択できます。 |
時空間キューブの視覚化
「時空間キューブの視覚化」ツールセットのツールを使用して、時空間キューブ内の解析結果と変数を視覚化できます。 時空間キューブは 2 次元または 3 次元で視覚化できます。 結果を 2D で視覚化するには、[時空間キューブを 2D で視覚化 (Visualize Space Time Cube in 2D)] ツールを使用します。 結果を 3D で視覚化するには、シーンを開いて [時空間キューブを 3D で視覚化 (Visualize Space Time Cube in 3D)] ツールを使用するか、[時空間キューブ レイヤーの作成 (Make Space Time Cube Layer)] ツールを使用して時空間キューブ レイヤーを作成します。
注意:
時空間キューブを 3D で視覚化するには、[時空間キューブ レイヤーの作成 (Make Space Time Cube Layer)] ツールを使用することをおすすめします。 [時空間キューブを 3D で視覚化 (Visualize Space Time Cube in 3D)] ツールと時空間キューブ レイヤーの作成ツールのどちらを使用しても 3D で時空間キューブを視覚化できますが、時空間キューブ レイヤーの作成ツールで作成された時空間キューブ レイヤーの方が、表示テーマのオプションの数が多く、時空間キューブの視覚化に使用可能な機能が多く備わっています。
次のような理由により、2D と 3D で時空間キューブを視覚化すると便利です。
- 特定の位置における結果が集計され、複数の位置での結果を表示して比較することができます。
- 時空間キューブの構造を把握するのに役立ちます。
- データと解析結果を表示および操作して、結果についての理解を深めることができます。
表示テーマ
表示テーマは、時空間キューブに含まれている変数、解析結果、予測結果を視覚化する既定の 2D および 3D シンボルです。 これらの表示テーマによって、解析結果がさらに見やすく、簡潔になり、時空間キューブ内のデータをさらに直観的に探索できるようになります。 表示テーマを選択するには、[時空間キューブを 2D で視覚化 (Visualize Space Time Cube in 2D)] ツールまたは [時空間キューブを 3D で視覚化 (Visualize Space Time Cube in 3D)] ツールで [表示テーマ] パラメーターを設定するか、「時空間キューブ リボン」の [テーマ] ギャラリーで表示テーマを選択します。
各タイプの解析に 1 つ以上の表示テーマが存在します。 次の表に、「時空間パターン分析」ツールセットと「時系列予測」ツールセットのツールで選択可能な表示テーマのオプションを示します。
| ツール | 2D テーマ | 3D テーマ | 時空間キューブ レイヤーのテーマ |
|---|---|---|---|
時系列の変化ポイント | 時系列の変化ポイント | ||
ホット/コールド スポットのトレンド | ホット/コールド スポットのトレンド | ホット スポット タイプ ホット スポットの p 値 ホット スポットの Z スコア | |
ローカル外れ値分析の結果 ローカル外れ値のパーセンテージ 最新期間のローカル外れ値 空間近傍のないロケーション | クラスター/外れ値分析の結果 | ローカル外れ値タイプ Local Moran's I ローカル外れ値の Z スコア ローカル外れ値の p 値 | |
時系列クラスタリングの結果 | |||
時系列相互相関の結果 | |||
データ トレンドの位置 トレンド 予測結果 時系列外れ値の結果 | 予測結果 時系列外れ値の結果 | 予測結果 残差値 時系列の外れ値 | |
予測結果 時系列外れ値の結果 | 予測結果 時系列外れ値の結果 | レベル コンポーネント トレンド コンポーネント 季節コンポーネント レベル + トレンド コンポーネント 予測結果 残差値 時系列の外れ値 | |
予測結果 時系列外れ値の結果 | 予測結果 時系列外れ値の結果 | 予測結果 残差値 時系列の外れ値 | |
予測結果 | 予測結果 | 予測結果 残差値 |