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공간 문제 해결

이 실습에서는 대학 컨소시엄의 비즈니스 분석가로서 상위권 대학이 있는 주에서 마케팅 캠페인을 진행하게 됩니다. 분석가는 학생들을 위해 ROI(투자 수익률)가 높은 대학이 있는 주를 찾아야 합니다. 이를 위해 Insights for ArcGIS를 사용하여 피처 레이어 형식으로 된 미국 교육부 대학 평가표 데이터를 분석하여 대학 등록금과 졸업생들의 소득 간 관계를 파악합니다. 해당 실습에서는 45분 내에 다음 작업을 수행해야 합니다.

  • 대화형 맵, 차트, 테이블을 생성합니다.
  • 고급 필터를 데이터에 적용합니다.
  • 공간/비공간 분석 기술을 사용하여 문제를 해결합니다.

비고:

해당 실습을 완료하려면 다음 사양이 적용된 계정을 사용해야 합니다.

  • Creator, GIS Professional, Insights Analyst 사용자 유형
  • Publisher나 Administrator 역할 또는 동급의 사용자 정의 역할
  • Insights 라이선스(Insights Analyst 사용자 유형에는 필요하지 않음)

ArcGIS Enterprise 10.6.1 이하를 사용하는 기관에서는 업데이트된 라이선싱을 사용하지 않습니다. Insights Enterprise 3.2 및 3.3 사용자는 사용자 유형이 아닌 레벨 2 계정이 필요합니다.

자세한 내용은 Insights EnterpriseInsights Online 관리를 참고하세요.

기관에 데이터 추가

이 분석을 위한 데이터는 ArcGIS 웹사이트에서 공개적으로 제공되며 여기서 머신에 다운로드할 수 있습니다. Insights에 접근하여 데이터를 불러오려면 다음 단계를 수행합니다.

비고:

첫 번째 워크북 생성 학습을 완료한 경우 다음 섹션으로 건너뛸 수 있습니다. 워크북을 다시 열고 CollegeScorecard.Table1 데이터셋을 새 페이지새 페이지으로 드래그한 다음 새 페이지에 맵을 생성합니다.

  1. 링크를 따라 CollegeScorecard 항목으로 이동합니다.
  2. 다운로드 버튼을 클릭하여 머신에 항목을 다운로드합니다.
  3. 폴더의 압축을 풀어 컴퓨터의 찾기 쉬운 위치에 Microsoft Excel 파일을 저장합니다.
  4. 기관에 로그인합니다.
    • 다음 단계에 따라 Insights Online에 로그인합니다.
      1. Insights Online 랜딩 페이지에 접근합니다.
      2. 로그인을 클릭합니다.
      3. 사용자 이름과 비밀번호를 입력합니다.
      4. 로그인을 클릭합니다.
    • 다음 단계에 따라 Insights Enterprise에 로그인합니다.
      1. 기관의 URL(예시: http://myserver.mycompany.com/portal/home)을 사용하여 Portal for ArcGIS 계정에 로그인합니다. 기관의 URL을 모를 경우 관리자에게 문의하세요.
      2. 앱 실행 프로그램 버튼을 클릭하여 앱 메뉴를 표시합니다.
        앱 갤러리
      3. Insights를 클릭합니다.
      4. 메시지가 표시되면 사용자 이름과 비밀번호를 입력합니다.
    • 다음 단계에 따라 Insights Local에 로그인합니다.
      1. 컴퓨터에서 Insights Local을 실행합니다.
      2. 페이지 상단에서 로그인을 클릭합니다.
      3. 기관의 URL을 입력합니다. Insights Online 계정에 로그인하는 경우 URL이 제공됩니다.
      4. 계속 로그인을 클릭합니다.
      5. 사용자 이름과 비밀번호를 입력합니다.
      6. 로그인을 클릭합니다.
  5. 워크북워크북을 클릭합니다.
  6. 워크북 페이지에서 새 워크북을 클릭합니다.
  7. 페이지에 추가 창에서 파일을 클릭합니다.
  8. 내 컴퓨터 찾아보기를 클릭하여 Excel 파일을 열거나 페이지에 추가 창으로 드래그합니다. 추가를 클릭합니다.
  9. 데이터 창에 CollegeScorecard.Table1 데이터셋이 포함되어 있는 워크북이 열립니다.
  10. Excel 파일에 대해 데이터셋 옵션 데이터셋 옵션을 클릭하고 메뉴에서 위치 활성화를 선택합니다.
  11. 위치 활성화를 위한 기본 방법은 좌표를 사용하는 것입니다. 기본 설정에 따라 Excel 파일의 LONGITUDE 필드와 LATITUDE 필드는 공간 참조와 함께 이미 채워져 있습니다.
  12. 동일 피처 반복 체크 박스를 클릭합니다.

    동일 피처 반복을 선택하면 데이터셋 내에 반복 피처가 있더라도 포함되어 있는 모든 대학이 맵에 개별적으로 추가됩니다. 분석 도구를 맵에서 실행했을 때 피처 개수가 아니라 모든 피처가 포함되도록 하기 위해 이 학습에서는 피처를 개별적으로 추가해야 합니다. 자세한 내용은 위치 활성화를 참고하세요.

  13. 실행을 클릭합니다.
  14. 데이터 창에서 데이터셋을 확장합니다.
    위치 필드가 데이터셋에 추가됨
  15. Coordinates라는 새 위치 필드가 데이터셋에 추가되었습니다.
  16. 데이터셋을 페이지로 드래그한 다음 드롭 영역에 드롭하여 미국 대학 맵을 생성합니다.
    맵 생성
  17. 팁:

    버튼을 사용하려면 데이터셋에서 필드를 선택한 다음 데이터 창 위의 버튼을 클릭합니다.

  18. 제목 없는 워크북을 클릭하여 미국 대학 - 사용자 이름과 같은 고유하고 유용한 제목으로 바꿉니다. 제목에 사용자의 이름을 포함하면 작업을 공유하는 경우 워크북을 더욱 쉽게 찾을 수 있습니다. 워크북 도구모음에서 저장 버튼을 클릭합니다.

투자 수익률 계산

대학의 투자 수익률(ROI)은 등록금과 졸업 후의 소득을 사용하여 계산됩니다. 해당 섹션에서는 모든 미국 대학의 ROI를 계산하여 분석을 시작합니다.

  1. 맵에서 작업 버튼 작업을 클릭하여 분석 창을 엽니다.
  2. 답변 찾기 탭을 클릭한 다음 어떻게 릴레이트되었나요?를 클릭하여 공간 및 비공간 분석 기능을 표시합니다.
  3. 비율 계산을 엽니다. 분자로는 EARNINGS를, 분모로는 COST를 선택합니다. 필드의 이름을 ROI로 지정하고 실행을 클릭합니다.
  4. 원시 데이터 뷰를 제공하는 데이터 테이블이 나타납니다. ROI 필드는 테이블의 마지막 열입니다.
  5. 데이터 테이블을 닫습니다.
  6. 워크북을 저장합니다.

ROI가 평균을 초과하는 주 찾기

투자 수익률에 대한 필드가 데이터셋에 준비되었으므로 ROI가 높은 지역에 대한 자세한 정보를 확인할 수 있습니다. 해당 섹션에서는 데이터를 필터링하여 ROI가 가장 높은 주를 찾아봅니다.

  1. 맵 카드에서 카드 필터 버튼 카드 필터을 클릭합니다. 새 필터 창이 나타납니다.
  2. 팁:

    데이터셋 필터 대신 카드 필터를 사용하면 분석 전반에 필터링된 데이터와 필터링되지 않은 데이터를 모두 사용할 수 있습니다.

  3. 고급을 클릭하여 식 필터 창을 엽니다.
  4. 식 기반 필터인 고급 필터를 사용하면 복잡한 쿼리를 생성하거나 계산을 필터에 포함할 수 있습니다.
  5. ROI>AVG(ROI) 식을 입력하여 투자 수익률이 평균보다 높은 대학만 쿼리합니다. 적용을 클릭합니다.
  6. 카드 필터 창을 닫습니다.
  7. 결과 데이터셋 고급 카드 필터 결과이 기존 데이터셋과 동일한 이름으로 데이터 창에 추가됩니다. 결과 데이터셋의 이름을 바꿔 기존 데이터셋과 구분할 수 있습니다.
  8. 결과 데이터셋 위에 마우스를 놓고 데이터셋 이름 바꾸기 버튼 데이터셋 이름 바꾸기을 클릭합니다.
  9. 데이터셋의 이름을 Colleges_ROI로 바꾼 다음 키보드의 Enter 키를 눌러 변경 내용을 적용합니다.
  10. 여러 가지 방법으로 주 내의 ROI를 분석할 수 있습니다. 해당 사례에서는 대학 유형과 주를 포함할 수 있도록 누적 막대형 차트를 사용합니다.
  11. Colleges_ROI를 확장하여 필드를 표시합니다. STATETYPE을 선택하여 차트 드롭 영역으로 드래그한 다음 누적 막대형 차트에 드롭합니다.
    STATE, TYPE, COUNT로 구성된 누적 막대형 차트
  12. ROI가 평균보다 높은 대학의 수를 주 및 대학 유형별로 보여주는 누적 막대형 차트가 생성됩니다.
  13. 차트 카드의 하단 가장자리를 아래로 드래그하여 모든 주를 더욱 편리하게 확인할 수 있습니다.
  14. 카드 도구모음에서 정렬 버튼 정렬을 클릭한 다음 내림차순 정렬 내림차순 정렬을 선택합니다.
  15. 차트에는 ROI가 평균보다 높은 대학이 가장 많은 주가 맨 위에 나타나고 나머지 주가 내림차순으로 나타납니다. 이제, 축 레이블을 변경하여 차트를 좀 더 이해하기 쉽게 만들어봅니다.
  16. 기타 자세히레이블 편집 레이블 편집을 차례로 클릭한 다음 이름을 바꿀 축을 클릭합니다. x축(수평)의 이름을 ROI가 평균보다 높은 대학의 수로 지정하고 y축(수직)의 이름을 주 및 대학 유형으로 바꿉니다.
  17. 이제 막대형 차트에는 주 및 대학 유형별로 ROI가 높은 대학의 수가 표시됩니다. 다음 섹션에서는 대학을 공간적으로 분석해 봅니다.

공간적으로 ROI 분석

    이전 섹션에서는 ROI가 평균보다 높은 대학의 수를 계산하는 데 차트를 사용했습니다. 개수를 계산하는 다른 방법으로 공간 집계를 사용할 수 있습니다. 공간 집계를 수행하면 맵에 개수를 표시하고 공간 패턴을 분석에 포함할 수 있습니다. 공간 집계를 수행하려면 적절한 경계를 가진 공간 데이터셋이 필요합니다.
  1. 추가를 클릭하여 페이지에 추가 창을 엽니다.
  2. Living Atlas를 클릭하여 사용 가능한 Living Atlas 레이어를 표시합니다.
  3. 미국 주(일반화됨) 데이터셋을 선택합니다. 필요한 경우 검색 창을 사용하여 표시되는 데이터셋의 수를 줄입니다. 추가를 클릭합니다.
  4. 미국 주 맵이 페이지에 추가되었습니다. 분석에 해당 맵을 사용하기 위해 페이지에 이 맵을 유지할 필요는 없습니다.
  5. 미국 주 맵에서 추가 자세히를 클릭한 다음 삭제 삭제를 클릭합니다.
  6. 데이터 창에 있는 주 데이터셋을 Colleges_ROI 맵으로 드래그하여 공간 집계에 드롭합니다.
  7. 공간 집계 창이 나타납니다. 기본 설정에 따라 집계는 각 주의 대학 수를 계산합니다.
  8. 실행을 클릭합니다.
    투자 수익률이 평균보다 높은 대학의 수(주별)
  9. Colleges_ROI 결과 데이터셋이 새로운 공간 집계 1 데이터셋으로 바뀝니다. 맵이 업데이트되어 각 주에 대해 ROI가 높은 대학의 수를 비례 심볼로 나타내어 보여줍니다. 해당 맵은 차트와 동일한 정보를 보여주지만 대학 유형이 포함되어 있지 않습니다. 동일한 정보를 표시하는 2가지 방법을 사용하는 대신 ROI가 높은 대학 비율을 보여주는 맵을 생성할 수 있습니다. 이를 위해서는 각 주의 전체 대학 수를 알아야 합니다.
  10. 기존 데이터셋인 College_Scorecard.Table1을 맵에 드래그하여 공간 집계 드롭 영역에 드롭합니다. 실행을 클릭하여 각 주에 있는 대학 수를 계산합니다.
  11. 팁:

    기본 설정에 따라 개수가 계산됩니다.

    두 번째 공간 집계 데이터셋이 데이터 창에 추가되며 맵이 업데이트되어 새로운 Count of CollegeScorecard.Table1 필드가 표시됩니다.

  12. 공간 집계 2 데이터셋을 확장합니다. 2개의 개수 필드 즉, 주별로 ROI가 평균보다 높은 대학의 수가 포함된 Count of Colleges_ROI 필드와 주별 총 대학 수가 포함된 Count of CollegeScorecard.Table1 필드가 있습니다.
  13. 공간 집계 2 옆의 데이터셋 이름 바꾸기 버튼 데이터셋 이름 바꾸기을 클릭하여 데이터셋의 이름을 대학 수로 바꿉니다.
  14. 데이터셋 옵션 메뉴 데이터셋 옵션를 열고 데이터 테이블 보기를 클릭합니다.
  15. 데이터 테이블이 나타나며 데이터셋의 원시 데이터가 표시됩니다. 해당 데이터 테이블을 사용하여 ROI가 평균보다 높은 대학의 비율을 계산할 수 있습니다.
  16. + 필드 버튼을 클릭하여 새 필드를 데이터 테이블에 추가합니다.
  17. 새 필드를 클릭하여 필드 이름을 PercAboveAvgROI(ROI가 평균보다 높은 비율)로 업데이트합니다.
  18. 계산 함수 입력 상자를 클릭하여 (Colleges_ROI 수/CollegeScorecard.Table1 수)*100 식을 입력합니다. 실행을 클릭하고 데이터 테이블을 닫습니다.
  19. PercAboveAvgROI 필드 옆의 숫자 필드 버튼 숫자 필드을 클릭하고 비율를 선택하여 필드 역할을 변경합니다.
  20. 이제 새 필드는 수량이 아니라 비율 값으로 처리됩니다.
  21. PercAboveAvgROI를 맵에 드래그하여 스타일을 업데이트합니다.
    투자 수익률이 평균보다 높은 대학의 비율
  22. 등치 맵(점진 색상 스타일의 맵)이 생성되었습니다.
  23. 페이지에 맞게 맵 크기를 조정하여 모든 주가 표시되도록 합니다.
  24. 워크북을 저장합니다.

맵의 분류 변경

이제, 맵이 완성되었으며 각 주의 투자 수익률에 대해 결론을 내릴 수 있습니다. 그러나 이러한 결론은 맵의 분류에 의해 영향을 받게 됨을 기억해야 합니다. 따라서 분석을 마치기 전에 어떤 분류가 사용되는지 확인해야 합니다.

  1. 맵에서 레이어 이름을 확장하여 레이어 옵션 창을 엽니다.
  2. 옵션옵션을 클릭합니다.
  3. 기본 분류는 5개 클래스가 있는 네츄럴 브레이크입니다. 네츄럴 브레이크는 데이터에 내재된 자연스러운 그룹화를 확인할 수 있는 유용한 분류이지만 해당 시나리오에 가장 적합한 분류는 아닐 수 있습니다.
  4. 네츄럴 브레이크를 클릭하여 분류 유형 메뉴를 확장합니다.
  5. 네츄럴 브레이크, 등간격, 등도수, 표준편차, 분류되지 않음, 수동이라는 6가지 분류 옵션을 사용할 수 있습니다. 분류되지 않음 분류를 선택하면 불연속 클래스가 아닌 연속 색상 램프가 맵에 적용됩니다. 해당 사례에서는 주를 그룹 단위로 분석할 수 있도록 불연속 클래스를 사용하는 것이 가장 좋습니다. 등간격 분류를 선택하면 데이터를 여러 범위로 그룹화할 수 있으므로(예를 들어 백분율이 있는 데이터셋을 20% 범위의 5개 간격으로 나눌 수 있음) 이 방법은 백분율과 같이 알려진 범위의 데이터에 적용하는 것이 좋습니다. 등도수 분류는 같은 수의 피처가 있는 여러 그룹으로 데이터를 나눕니다. 이 방법은 순위별로 표시하려는 데이터에 적합합니다. 해당 사례에서는 순위가 매겨진 분류가 유용할 수 있습니다. 표준편차 분류는 평균과의 차이를 강조해서 나타내려는 경우에 유용합니다. 평균을 파악하는 것이 해당 시나리오에 유용할 수 있지만 분석의 중심이 될 필요는 없습니다. 마지막으로 수동 분류는 사용자 정의 분류 스키마를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 수동으로 분류를 변경하는 방법은 특정 값이 고려되어야 하는 데이터를 사용하거나 여러 맵 간의 분류를 표준화하는 경우에 유용할 수 있습니다.

    표면상으로는 등도수와 등간격이 가장 좋은 방법처럼 보입니다. 그러나 해당 데이터셋에는 51개의 피처(50개 주와 District of Columbia)가 있어 데이터를 등도수 분류로 동등하게 나누기가 어렵습니다. 따라서 등간격을 사용하는 것이 적합할 수 있습니다.

  6. 분류 유형 메뉴에서 등간격을 클릭합니다.
  7. 분류가 업데이트됩니다. 구분선을 클릭하여 간격의 범위를 확인할 수 있습니다. 21, 34, 47, 60에서 나누어져 있습니다. 동일한 간격을 갖는 것이 적합하지만 이러한 값은 직관적이지 않습니다. 0에서 100까지의 전체 백분율 범위에 동일한 간격을 적용하는 것이 더 적합합니다. 10개의 간격을 사용합니다.
  8. 클래스 수를 8로 변경합니다.
  9. 첫 번째 슬라이더를 클릭하여 값을 16에서 10으로 변경합니다. Enter 키를 누릅니다.
  10. 구분선이 10으로 이동되며 분류 유형수동으로 업데이트됩니다.
  11. 나머지 구분선을 20, 30, 40, 50, 60, 70으로 변경합니다.
    투자 수익률이 평균보다 높은 대학의 비율(투자 수익률로 분류됨)
  12. 범례범례을 클릭하여 값을 확인합니다. 범례의 값을 클릭하여 각 클래스의 피처를 선택합니다.
  13. 팁:

    Location 필드의 Display 필드 설정 디스플레이 필드을 변경하여 이러한 필드 위에 마우스를 놓으면 주 이름이 표시되도록 합니다.

  14. 워크북을 저장합니다.
  15. ROI가 평균보다 높은 대학 비율이 가장 높은 주는 Wyoming입니다. 그 다음으로 높은 주는 South Dakota와 New Mexico입니다. 이러한 주는 모두 미대륙의 중심부에 있습니다. 첫 번째 워크북 생성에 설명된 대로 미중부, Hawaii, Alaska에는 사립 영리 및 비영리 학교가 비교적 적었으며 공립 대학의 비율이 상대적으로 높았습니다. 또한 ROI가 높은 대학의 대부분은 공립 대학임을 막대형 차트에서 확인할 수 있습니다. 공립 대학 비율이 높은 주가 ROI가 높은 대학 비율이 높음을 알 수 있습니다.

다음 단계

분석을 마쳤으며 이제 결과를 동료와 공유할 수 있습니다. 분석 공유 빠른 실습에서 대학 평가표 시나리오를 계속 사용하여 결과를 모델 및 대화형 페이지로 공유해봅니다.

ArGIS 자세히 알아보기(Learn ArcGIS) 및 적용된 분석 팀에서 다음과 같이 더 다양한 시나리오 기반의 실습을 수행해 보세요.