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Spatial Analytics

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Was ist Geoanalyse?

Die Geoanalyse bzw. Spatial Analysis ermöglicht es Unternehmen, Standorte, Beziehungen, Attribute und Näherungswerte von Geodaten zu analysieren, um mithilfe geografischer Modellierung Erkenntnisse zu gewinnen. In der Vergangenheit wurde die Geoanalyse ausschließlich über Geographic Information Systems (GIS) durchgeführt, einem Software-Framework, das auf die Verbindung von Standortdaten mit beschreibenden Informationen und die Anzeige dieser Daten auf einer Karte spezialisiert ist. Heute nutzt der Prozess auch die Fähigkeiten von Data Science und Machine Learning.

Warum ist Geoanalyse wichtig?

Geoanalyse ermöglicht es Unternehmen, geografische und beschreibende Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und diese Daten zu nutzen, um geografische Modelle und Visualisierungen zu fördern. Über Datenvisualisierung können Unternehmen Geodatenpunkte klar erkennen, um zu verstehen, wo und warum Ereignisse aufgetreten sind, um die Eignung eines Standorts für geschäftliche Zwecke zu bestimmen, Veränderungen zu interpretieren und zu verstehen, Muster zu erkennen und Ergebnisse vorauszusagen.

Prozess der Geoanalyse

Die Geoanalyse folgt einer Reihe klar definierter Schritte:


Exploration/Erkundung: Dies erfolgt durch die Arbeit mit einer vorhandenen Geodatendatei oder durch Geokodierung, wobei Werte wie Postleitzahlen und Breiten-/Längengradpunkte in spezifische geografische Koordinaten und Projektionen übersetzt werden.
Exploration


Modellierung: Verwendung von Descriptive Analytics zur Berechnung von Werten und Formen, z. B. isochrone Zuordnung, die zur Visualisierung von Entfernungen und Reisezeiten zwischen zwei Orten genutzt wird. Es ist auch möglich, geografische Einheiten wie Linien und Polygone zu kodieren, um 2D- und 3D-Modelle von realen Objekten zu erstellen.
Modellierung


Vergleich: Durch die gemeinsame Verarbeitung verschiedener räumlicher Formen ist es einfacher, Überlappungs- oder Grenzbereiche zu berechnen und so neue Geoinformationen in Form von berechneten Punkten, Linien oder Polygonen zu generieren.
Vergleich


Prognose: Durch die Überprüfung, wie sich die Geoanalyse im Laufe der Zeit verändert, können Data Analysts Muster erkennen und interaktive Karten mit prognostizierten Daten präsentieren.
Prognose

Arten der Geoanalyse

Geodaten- analyse: Daten werden erfasst, verarbeitet und erweitert, um Werte nach standortbasierten Attributen, Eigenschaften oder Beziehungen zu generieren. Dies ermöglicht den Zugriff auf Details wie Position und Entfernung, die sonst schwer zu beschaffen wären.
Geodatenanalyse


Geodaten Autokorrelation: Durch Prüfung wird bestimmt, ob Datenpunkte, die eng nebeneinander liegen, auch in Bezug auf andere Attribute ähnlich sind. Beispielsweise kann durch die Geo-Autokorrelation untersucht werden, ob eine Erkrankung isoliert ist oder in Clustern um einen Bereich herum auftritt.
Geo-Autokorrelation


Geo-stratifizierte Heterogenität: Die ungleiche Verteilung von Eigenschaften in einem Geobereich wird gemessen, um festzustellen, wie lückenhaft/heterogen eine Reihe von Ebenen/Schichten innerhalb von definierten Grenzen ist. Wird häufig verwendet, um die Abdeckung innerhalb einer Reihe von Geo-Polygonzonen als Teil einer größeren deskriptiven Analyse zu bestimmen.
Geo-Heterogenität


Geodaten Interpolation: Es werden standortbasierte Datenpunkte mit bekannten Attributen verwendet, um die Werte an anderen unbekannten Punkten zu schätzen. Diese Art der Interpolation wird üblicherweise zur Schätzung der Temperaturen zwischen verschiedenen Wetterstationen verwendet, um eine interpolierte statistische „Oberfläche“ über dem betreffenden Bereich zu generieren.
Geo-Interpolation


Geo-Regression: Es werden Modelle entwickelt, die Geo-Merkmale zusammen mit herkömmlichen numerischen Eigenschaften betrachten, um numerische Ergebnisse wie Gehälter oder Geburtsraten abzuleiten.
Geo-Regression


Geo- Interaktion: Es werden Einblicke aus der Interaktion zwischen verschiedenen Elementen, wie Punkten, Linien und Polygonen, gezogen. Zum Beispiel können Begrenzungen sich berühren, Bereiche sich überlappen oder ein Geo-Objekt vollständig von einem anderen umschlossen werden.
Geo-Interaktion


Simulation und Modellierung: Die Analyse und das Verständnis von Geo-Objekten und deren Eigenschaften ermöglicht die Messung ihrer Veränderungen über bestimmte Zeiträume gemäß den Versuchsbedingungen.
Simulation und Modellierung


Mehrpunkt-Geostatistik (Multiple-Point Geostatistics) (MPS): Eine Sammlung von Algorithmen, die Geo-Strukturen und -Muster auf der Grundlage eines statistischen Modells simulieren. MPS konzentriert sich häufig auf die Beschreibung von Geo-Strukturen durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen und wird für unterirdische Reservoir-Modelle genutzt.
Mehrpunkt-Geostatistiken

Erste Schritte in der Geoanalyse

Die traditionelle Geoanalyse erforderte umfassende Kenntnisse in GIS-Plattformen wie Esri oder QGIS, doch dank Analytic Process Automation wird sie auch für Data Analysts und Data Scientists zugänglich. Die Alteryx Analytic Process Automatin-Platform™ bietet einen einheitlichen Prozess zur Umwandlung von Rohdaten in nützliche Geo-Erkenntnisse mit:
  • Einer Vielzahl von Geo-Datenformaten wie GeoJSON
  • Visuellen, No-Code-Tools zur Umwandlung, Geokodierung, Verarbeitung und Analyse von Geodaten und Hunderter anderer Datenquellen
  • Enger Integration von Geo-Referenzdaten, einschließlich regelmäßiger Aktualisierungen von Geo-Datasets wie Geokodierung und Fahrzeitanalyse dank Partnerschaften mit TomTom, Mapbox und anderen Anbietern

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