访问非空间分析。非空间分析不消耗配额。
下表概述了每个非空间分析功能：
| 分析功能 | 描述 | 示例问题 |
|---|---|---|
“计算比率”使用简单的除法方程来确定两个数字变量之间的关系。 输入：两个数值或比率/比例字段 | 其相关方式为何? 城市和乡村居民的肥胖率有何差别？ | |
“计算百分比变化”使用初始值和最终值来计算值如何随时间变化。 输入：两个数值或比率/比例字段 | 其变化方式为何? 每种商品的盈利或亏损百分比是多少？ | |
“计算 Z 得分”根据所选字段返回数据集中每个要素的 z 得分值。 z 得分使用标准差测量每个值到平均值的距离。 输入：一个数值字段 | 其分布方式为何? 某地区的犯罪率与平均值相比如何？ | |
可以使用“创建回归模型”，通过将线性方程拟合到观测数据来对两个或多个解释变量与响应变量之间的关系进行建模。 输入：
| 其相关方式为何? 哪些变量对每个商店的总销售额影响最大？ | |
“预测变量”使用通过回归分析创建的线性模型来预测数据集中的新值。 输入：一个回归模型 | 其相关方式为何? 根据车辆使用情况、可再生能源消耗以及经济增长的趋势，碳排放的未来预期水平如何？ | |
“查找 K 均值聚类”可以将您的数据分类为组或聚类，从而将每个聚类内的相似性最大化，同时将聚类间的差异最大化。 注：“查找 K 均值聚类”可用于基于位置（空间分析）或属性值（非空间分析）来创建聚类。 输入：一个或多个数值字段 | 其分布方式为何? 客户是如何按照收入水平聚类的？ 高校是如何按照成本聚类的？ |
接下来的步骤
要了解有关分析的详细信息，请使用以下资源：