2019EsriChina

DeveloperSummit

Welcome

2019Esri空間信息技術(shù)開發(fā)者大會(huì)

5月21-22日北京中國科技會(huì)堂

ocriChina

IBEIJING

THESCIINCSOFWHERE

2019EsriChina

DeveloperSummit

空間大數(shù)據(jù)可視化與分析最佳實(shí)踐

客戶及合作伙伴支持中心勾戈雪黎

目錄

20l9E*6n?

口。.&3-SuntTVl

。

。

。。

空

總

可

前

結(jié)

間

^視

言

分

化

?

析

實(shí)

實(shí)

踐

踐

刖百

2019EsnC

DevekwerS.-rmrt

基礎(chǔ)知識(shí)/目的2019EriChina

O熟悉軟件/語言

O空間思維

O統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)

O數(shù)據(jù)可視化

o信息挖掘

O基于可視化的信息交流

基礎(chǔ)軟件/語言20i?EriChna

ArcGISAnalyticsServerArcGISImageryServer

產(chǎn)品本身提供

ArcGISGeoeventServerPythonArcGISPro

產(chǎn)品本身支持

第三方python庫

空間分析/可視化維度二維20i?EriChm

De>w?kx>?SWWM

空間分析/可視化維度二維+時(shí)間

20i?Er>Chna

空間分析/可視化維度時(shí)空立方體

2019EtnChina

SurnrrM

位置+時(shí)間位置+數(shù)據(jù)

1

圖片來源:/en/pro-app/tool-reference/space-time-pattern-mining/learnmorecreatecube.htm

Demo紐約出租車

---------------------------------1

oNYCcitytaxi示例

?信息提取和展示的重要性

o主要內(nèi)容

?點(diǎn)數(shù)據(jù)直接展示

-時(shí)空立方體聚類結(jié)果展示

?時(shí)空趨勢結(jié)果展示j、

o實(shí)現(xiàn)J

?ArcGISPro

?Geoanalyticsserver

空間分析實(shí)踐

2019LsnC

Deve*ooe<S<i

空間分析了解你的武器Thescienceofwhere

o作用O可以實(shí)現(xiàn)但不局限于

?實(shí)現(xiàn)目標(biāo)?了解事件分布（xy）

?提升項(xiàng)目產(chǎn)出?了解屬性pattern

?減少開支?了解事情發(fā)展趨勢

?避免開支

?提升效率和產(chǎn)出

?提升收益

?確保收益O空間分析包含并不局限于

■保護(hù)員工和市民?空間統(tǒng)計(jì)

?機(jī)器學(xué)習(xí)

■提高客戶服務(wù)滿

意度

一般空間分析流程

O確定待解決的問題

O了解數(shù)據(jù)以及背景

O選擇方法

O計(jì)算

O解析空間分析結(jié)果

?測試統(tǒng)計(jì)上顯著性

■質(zhì)疑結(jié)果

o展小結(jié)果

?結(jié)果可視化

空間數(shù)據(jù)了解你的數(shù)據(jù)和背景Ona

O數(shù)據(jù)分析工具和結(jié)果

矢量空間數(shù)據(jù)=幾何+屬性

幾何關(guān)系以及屬性的簡單統(tǒng)計(jì),

eg,求和，平均值

，匕卓

o閆京空間分析工具

事件發(fā)生范圍

問題分析的規(guī)模eg，街區(qū)VS城市幾何關(guān)系以及屬性的復(fù)雜統(tǒng)計(jì),

確認(rèn)要素空間關(guān)系eg,熱點(diǎn)分析

空間統(tǒng)計(jì)工具

機(jī)器學(xué)習(xí)

O為什么要了解

是否能正確回答提出的問題

分析結(jié)果的精度

空間統(tǒng)計(jì)工具熱點(diǎn)分析為例

ArcGISPro2019EtnChina

SurnrrM

Geoprocessing

o封裝了科學(xué)算法Getis-OrdGi*

oGetis-OrdGi*熱點(diǎn)分析o體現(xiàn)地理學(xué)第一定律

Pafarrwttfs(rwironments

?InputFeaturePass-數(shù)據(jù)輸入

?空間關(guān)系概念

?InputFM計(jì)算字段

空間屬性(1)ConceptualizationofSpatialRelationships

?OutputFeatureCtess

Fixeddistanceband

結(jié)果輸出

Inversedistance

①ConctptmtationofSpjtiilRriitiomhipi

faeddistanceband空間關(guān)系Inversedistancesquared

；

DistanceMethod￡Fixeddisinceband

[0<idMn_______________________

距離方法Zoneofindifference

DisUnceBandorThresholdDisUnce

Contiguityedgesonly

Selfft)ten6dHdd

Contiguityedgescorners

二ApplyFiHeDbcovefyRMe(FDR)CorrectionGetspatialweightsfromfile

空間統(tǒng)計(jì)/聚類算法根據(jù)統(tǒng)計(jì)計(jì)算出判斷指數(shù)

算法開箱即用的工具科學(xué)背景

oGetis-OrdGi*熱點(diǎn)分析o熱點(diǎn)分析工具

?判斷高值或者低值聚類的地方o地理學(xué)第

?影響算法正確性的因子定律

計(jì)算范圍/邊緣要素/要素總數(shù)小于30個(gè)o空間統(tǒng)計(jì)

o空間關(guān)系

oLocalMoran7sI聚類分析。聚類工具

?判斷是否聚類

?影響算法正確性的因子

計(jì)算范圍/邊緣要素/要素總數(shù)小于30個(gè)

oAnselinLocalMoran'sI異常值分析O聚類和異常值分

?判斷聚類、異常值類型析工具

?影響算法正確性的因子

空間統(tǒng)計(jì)算法總結(jié)對比

MetaperSumnM

計(jì)算數(shù)據(jù)類型結(jié)果說明優(yōu)勢缺點(diǎn)

Moran，I連續(xù)型臨近要素的相一個(gè)統(tǒng)計(jì)值總無法展示高值

似性結(jié)空間模型或者低值聚類

Moran'I判斷聚類示例

發(fā)現(xiàn)收入低的區(qū)域是否聚類，方便后續(xù)投放固定或者流動(dòng)醫(yī)療資源

Getis-OrdGi*連續(xù)型高值或者低值的指出是否出現(xiàn)最適合高值或

集中高值或者低值者低值聚類的

聚類時(shí)候

GeneralG熱點(diǎn)分析示例

商業(yè)上發(fā)現(xiàn)銷售額低的區(qū)域

空間統(tǒng)計(jì)空間關(guān)系和權(quán)重

20i?EriChna

SurnrrM

□______________________________________

O反距離

DConceptualizationofSpatialRelationships

O反S巨離平房Fixeddistanceband

Inversedistance

O距離范圍

Inversedistancesquared

O無差別的區(qū)域默認(rèn)選項(xiàng)

。面鄰接Zoneofindifference

Contiguityedgesonly

O自定義空間權(quán)重Contiguityedgescomets

GetspatialweightsfromfHe

o空間關(guān)系跟數(shù)據(jù)背景掛鉤O空間統(tǒng)計(jì)計(jì)算過程中。n-fly創(chuàng)建權(quán)重表

O空統(tǒng)計(jì)算要確定每個(gè)要素的〃鄰居〃o空統(tǒng)接受自定義空間權(quán)重

O空統(tǒng)計(jì)算要確定〃鄰居〃的影響程度o空間關(guān)系決定影響權(quán)重

空I、司統(tǒng)計(jì)熱點(diǎn)分析公式2019EriChna

D?^kXM>rSumrrwi

熱點(diǎn)分析Getis-OrdGi*計(jì)算式空間權(quán)重（由空間關(guān)系決定）

TheGetis-Ordlocalskilisticisgivena、:

(1)

where\istheattributevalueforfeaturej,M*?jisthespuiialweightbetweenfeature，andj,r>is

<x)ualtothetotalnumberoffeaturesand:

￡叼

J=I

(3)

Thestatisticisaz-scoresonofurthercalculationsarcrequired.

來源

空間統(tǒng)計(jì)熱點(diǎn)分析公式權(quán)重eg,面臨接

^xvrvwi

O確定每個(gè)要素的鄰居以及空間關(guān)系工］NIDWEIGHTj

1!2

48

2二101251

01251

4

01251

2:5

01251

I26

w

70125

01251

I~~226

:01251

I~253

01251

64

1M0333333J

__?

3,670333333

3178|0333333

410S33333

1784___20333333

-A4,____5Un3d33im333

"70333333

o權(quán)重表格生成工具和順序0333333|

~s4

?生成空間權(quán)重「$03333331

7

?將空間權(quán)重轉(zhuǎn)化成表格

空間統(tǒng)計(jì)空間關(guān)系最佳實(shí)踐建議考慮空間關(guān)系

Stxvrwi

數(shù)據(jù)類型示例方法

點(diǎn)類型數(shù)據(jù)流行疾病

隨范圍遞減jjO用巨離

?影響隨距離減小

o反距離平方

?影響隨距離加速減少

面類型數(shù)據(jù)選舉o距離范圍

城市V球村

O無差別的區(qū)域

'O面鄰接

?兩個(gè)面共享一個(gè)邊界，則它們之

間的空間交互將增加

O自定義權(quán)重

空間統(tǒng)計(jì)空間關(guān)系最佳實(shí)踐建議自定義空間權(quán)重

2019EriChna

SurnrrM

O考慮真實(shí)交通距府設(shè)有一個(gè)道路

離網(wǎng)和一位要從

點(diǎn)A行駛到點(diǎn)B

零售

?的鴦皎員

?緊急避難

O根據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集

生成空間權(quán)重

B

空間統(tǒng)計(jì)減少風(fēng)險(xiǎn)China

trSvmnM

O空假設(shè)即數(shù)據(jù)是空間隨機(jī)分布的；根據(jù)計(jì)算出來的概率，來確定是否接受

空假設(shè)；

?在假設(shè)的空間隨機(jī)分布中，每一個(gè)觀察值在任何地點(diǎn)發(fā)生的概率是相同的，并且現(xiàn)

有的觀察值的位置也不會(huì)影響數(shù)據(jù)集中的其他觀察值。

O基于統(tǒng)計(jì)結(jié)果可能發(fā)生的兩種錯(cuò)誤類型：

?type1-拒絕了空假設(shè)但是其是正確的

?typeII-沒有拒絕空假設(shè)但是其是錯(cuò)誤的

o錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)：

?typeI<typen

?因?yàn)榫芙^了空假設(shè)，就說明我們發(fā)現(xiàn)了聚類，通常我們會(huì)進(jìn)一步做調(diào)查；

但是如果我們接受了空假設(shè)，也就意味著我們接受結(jié)果是空間完全隨機(jī)分布的，

我們可能會(huì)中斷我們的研究。

空間統(tǒng)計(jì)結(jié)果可靠性驗(yàn)證

High-LowClusteringReport

O目的

?知道做決定的把握

ObservedGeneralG:0.006S2SS*?Mf*caac?LewiOMKaiyalM

z-scora:2.478013■

?減少風(fēng)險(xiǎn)0.01?<-za

P-VJUIM:0.0132120.09?-za-

0.10。?|.9?--1.&3

-D?1Q-143

0.10c-二】149?I.M

o3防正0.09?l.X.rM

Ml->X30

?空假設(shè)采樣數(shù)據(jù)是隨機(jī)分布

■查看結(jié)果的統(tǒng)計(jì)顯著性

z-scorep-value

?接受或者不接受空假設(shè)

?Report結(jié)論

基于z-score的值是

2.478012893614102,高度聚

合出現(xiàn)是隨機(jī)出現(xiàn)的概率小于

5%

空間統(tǒng)計(jì)類比理解其他工具/算法二維

MMSpatialStatisticsTools

AnalyzingPattefns

..町AvecaqeNearsstNeiqhboi

O提供指數(shù)判斷，即HkjhAowClusterinq(Getis-OrdGeneralG)

?某一個(gè)要素屬性是否,?■IncrenrientalSpdtialAutoconeldtion

出現(xiàn)空間聚類■Multi-DistanceSp3tuilClust^fAnalysis(Ripley'sK

生成一個(gè)

?report，時(shí)SpatialAutocorrelation(GlobalMoran'sI)

?簡單指數(shù)

?M?MappingClusters

ClusterandOutlierAnalysis(Ans^linLocdlMofan

，

o可視化結(jié)果Density-basedClustering

?可視化空間聚類HotSpotAnalysis(Gefts-OrdGi*)

?簡單指數(shù)=MultivariateClustGfhx)

OptimizedHotSpotAnalysis

三'OptimizedOutiisfAnalysis

ISimilaritySGdfch

SpatiallyConstrainedMuttivariateCkistefinq

空間統(tǒng)計(jì)類比理解其他工具/算法二維

)。SpatialStatisticsTools

taAnalyzingPatterns

D&MappingClusters

D氐MeasuringGeographicDistributions

/品ModelingSpatialRelationships

ExploratoryRegression

三Forest-basedClassificationandRegression

o建模空間變量關(guān)系三°GeneralisedLinearRegression

?探索出現(xiàn)空間聚類的

雪GenerateNetworkSpatialWeights

原因

三'

?多變量指數(shù)GenerateSpatialWeightsMatrix

導(dǎo)GeoqraphicallyWeightedRegression(GWR)

OrdinaryLeastSquares(OLS)

空間統(tǒng)計(jì)類比理解其他工具/算法時(shí)空立方體

20i?EriChna

/QSpaceTimePatternMiningTools

D條Utilities

:卦CreateSpaceTimeCubeByAggregatingPoints

￥CreateSpaceTimeCubeFromDefinedLocations

o探索時(shí)空趨勢昌EmergingHotSpotAnalysis

三0LocalOutlierAnalysis

廄°TimeSeriesClustering

Demo網(wǎng)絡(luò)借貸利息地理分析2019%On*

O網(wǎng)絡(luò)借貸數(shù)據(jù)

O主要內(nèi)容

?熱點(diǎn)分析

;普通最小二乘

法(OLS))

?地理加權(quán)回歸

分析(GWR)

o實(shí)現(xiàn)

1ArcGISPro

空間統(tǒng)計(jì)實(shí)現(xiàn)矢量大數(shù)據(jù)服務(wù)器GeoanalyticsServer

o空間統(tǒng)計(jì)工具

?查找熱點(diǎn)分析

?查找類似位置實(shí)現(xiàn)可視化空間聚類

?查找點(diǎn)聚類

?創(chuàng)建時(shí)空立方體

?WebGIS實(shí)現(xiàn)空間統(tǒng)計(jì)

?實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算

?一般線性回歸

?隨機(jī)森林分類和回歸實(shí)現(xiàn)分析聚類原因

空間分析實(shí)現(xiàn)矢量大數(shù)據(jù)服務(wù)器GeoanalyticsServer

O矢量大數(shù)據(jù)服務(wù)器工具

巧用大數(shù)據(jù)工具做數(shù)據(jù)處理

■數(shù)據(jù)處理

■黝口數(shù)據(jù)

?構(gòu)建多變量網(wǎng)格

?將空間分析搬上云端

?實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算

■計(jì)算密度

?聚合點(diǎn)結(jié)果圖層直接可視化

可視化實(shí)踐

2019EsnCl

Deve*ooe<S<i

數(shù)據(jù)可視化目的/用途20i?EriChna

交流發(fā)現(xiàn)

數(shù)據(jù)可視化支持空間分析

?分布和頻率

?類別對比

?關(guān)系和相關(guān)系數(shù)

趨勢

分布和頻率

20i?EriChina

DeveicperSumnM

O了解數(shù)據(jù)分布

來源：<Data_Visualization_for_Spatial_Analysis>2019Esri開發(fā)者大會(huì)

類別對比2019EviCHna

Sutvvwi

O總結(jié)和對比不同類別的數(shù)據(jù)總額

14,222

來源：<Data_Visualization_for_Spatial_Analysis>2019Esri開發(fā)者大會(huì)

關(guān)系和相關(guān)系數(shù)20i?EriChina

DeveicperSumnM

O探索關(guān)系和趨勢

2

D

a

l

s

a

j

￡

￡

a

>

<

變化

>*?toperSunwwi

o可視化隨著距離或者時(shí)間產(chǎn)生的趨勢或者變化

31?j_<Data_Visualization_for_Spatial_Analysis>2019Esri開發(fā)者大會(huì)

當(dāng)一張地圖無法承載全部信息20i9EshOwM

Oe>?<5*cpe,Sown4

OWtCTlDLatitudeWGS84LonfttudeWGS84軍隊(duì)起飛地點(diǎn)日期

o116902S106.014166USAFN?khonPhanom2/2/1970

?214.945555108.2S7222VNAFDaring10/8/1970

越南戰(zhàn)爭1319.602222103.597222USAFUbonAFB11/25/1970

414.573611106.689722USNTonkinGulf3/8/1972

517.563611105.7S6666USNTonkmGulf5/12/1971

o原始數(shù)據(jù)csv616.8M16610S.349166RLAFS*van?kh?t12/19/1971

■718.842222105.655USNTonkinGulf10/15/1972

100萬點(diǎn)數(shù)據(jù)897075104.881338VNAFBinhThuy9/20/1971

■914.620277107.681944USMCD?n?nf4/26/1972

100萬條投放1018606388105.801111USNTonkinGulf8/24/1972

炸彈地點(diǎn)1112.64105.003611U1AFUbonAFB10/5/1971

1212.280833105.128888UUFBi?nHoa12/13/1971

1316.555555106.448333USAFDanang1/V1972

1410.11104877777VNAFBinhThuy2/8/1971

o最終結(jié)果請看IS19.2M722103.911388USAFTakhli10/2/1970

空間數(shù)據(jù)可視化1611.676666105.123S88USAFTanSonNhut6/1/1971

1717.245277106.164722USAFUbonAFB6/23/1971

1819.139166105.341388USNTonkinGulf6/20/1972

19163925106.500277USNTonkinGulf8/11/1971

o實(shí)現(xiàn)2011.905555105.091944USAFUbonAFB9/9/1971

2115408888106.384166RLAF5/7/1972

ArcGISPro/2216.305107.199722USNTonkmGulf5/7/1972

2316.809722107.050555USAFUbonAFB5/26/1972

ArcGIS249.6W277105.31UUFKorat10/28/1972

2514.412222107.83USAFUbonAFB5/8/1972

Geoanalytics269.9S0555106.137777USAFB<?nHoc8/3/1972

Server2715.184722106.23USNTonkinGulf2/17/1973

2811.401666