Geodatenanalyse

Was ist Geoanalyse?

Die räumliche Analyse (auch: räumliche Datenanalyse, räumliche Statistik oder Spatial Analysis) ermöglicht es Unternehmen, die Standorte, Beziehungen, Attribute und Näherungen in Geodaten zu analysieren, um mithilfe geografischer Modellierung Erkenntnisse zu gewinnen. In der Vergangenheit wurde räumliche Analyse ausschließlich mit dem Geographic Information Systems (GIS)-Framework durchgeführt, einem Software-Framework, das darauf spezialisiert ist, Standortdaten mit beschreibenden Informationen zu verknüpfen und diese Daten auf einer Karte anzuzeigen. Heute nutzt der Prozess auch die Fähigkeiten von Data Science und Machine Learning.

Warum ist Geoanalyse wichtig?

Die räumliche Analyse ermöglicht es Unternehmen, geografische und beschreibende Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und diese Daten zur Erstellung geografischer Modelle und Visualisierungen zu verwenden. Durch Datenvisualisierung können Unternehmen räumliche Datenpunkte klar erkennen, um zu verstehen, wo und warum Ereignisse stattgefunden haben, um die Eignung eines Standorts für Geschäftszwecke zu bestimmen, Veränderungen zu interpretieren und zu verstehen, Muster zu erkennen und Ergebnisse vorherzusagen.

Prozess der Geoanalyse

Die räumliche Analyse folgt einer Reihe genau definierter Schritte, darunter:

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

 

Modellierung: Verwendung von Descriptive Analytics zur Berechnung sowohl von Werten als auch von Formen, wie beispielsweise einer Isochronenkartierung, die zur Visualisierung von Entfernungen und Reisezeiten zwischen Punkten verwendet wird. Es ist auch möglich, geografische Einheiten wie Linien und Polygone zu kodieren, um 2D- und 3D-Modelle realer Objekte zu erstellen.

 

Vergleich: Die gemeinsame Verarbeitung verschiedener räumlicher Formen erleichtert die Berechnung von Überlappungs- oder Grenzbereichen und damit die Erzeugung neuer räumlicher Informationen in Form von berechneten Punkten, Linien oder Polygonen.

 

Vorhersage: Durch die Überprüfung, wie sich räumliche Analysen im Laufe der Zeit verändern, können Analysts Muster erkennen und interaktive Karten mit prognosizierten Daten präsentieren.

Arten der Geoanalyse

Räumliche Datenanalyse: Daten werden gesammelt, verarbeitet und erweitert, um anhand von standortbasierten Attributen, Eigenschaften oder Beziehungen einen Wert zu schaffen. Dies ermöglicht den Zugriff auf Details wie Standort, Position und Entfernung, die sonst schwer zu ermitteln wären.

 

Räumliche Autokorrelation: Durch Tests wird ermittelt, ob nahe beieinander liegende Datenpunkte auch in Bezug auf andere Attribute ähnlich sind. Beispielsweise kann untersucht werden, ob eine Krankheit isoliert oder in Clustern um ein Gebiet herum auftritt.

 

Räumliche geschichtete Heterogenität: Es wird die ungleichmäßige Verteilung von Merkmalen in einer räumlichen Region gemessen, um festzustellen, wie lückenhaft/heterogen eine Reihe von Ebenen/Schichten innerhalb der definierten Grenzen ist. Dies wird häufig verwendet, um die Abdeckung innerhalb einer Reihe von raumbezogenen Polygon-Zonen als Teil einer größeren deskriptiven Analyse zu bestimmen.

 

Räumliche 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 den Standorten von Wetterstationen genutzt, um eine interpolierte statistische „Oberfläche“ über der Region von Interesse zu schaffen.

 

Räumliche Regression: Es werden Modelle erstellt, die neben traditionellen numerischen Merkmalen auch räumliche Merkmale berücksichtigen, um numerische Ergebnisse wie Gehälter und Geburtenraten abzuleiten.

 

Räumliche Interaktion: Aus der Interaktion verschiedener Einheiten, einschließlich Punkten, Linien und Polygonen, werden Erkenntnisse gewonnen. So können sich beispielsweise Grenzen berühren, Bereiche überlappen oder ein räumliches Objekt vollständig von einem anderen umschlossen sein.

 

Simulation und Modellierung: Die Analyse und das Verständnis von geografischen Objekten und ihren Eigenschaften ermöglichen die Messung ihrer Veränderungen im Laufe der Zeit unter den experimentellen Bedingungen.

 

Mehrpunkt-Geostatistik (MPS): Eine Sammlung von Algorithmen, die räumliche Strukturen und Muster auf der Grundlage eines statistischen Modells simuliert. MPS konzentriert sich häufig auf die Beschreibung von Geostrukturen durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen und wird für unterirdische Lagerstättenmodelle verwendet.

Erste Schritte mit Geoanalyse-Software

Die herkömmliche räumliche Analyse erforderte umfangreiche Kenntnisse in GIS-Plattformen wie Esri oder QGIS, aber Analytics Automation macht sie für Analysts und Data Scientists gleichermaßen zugänglich. Die Alteryx Platform bietet einen einheitlichen Prozess zur Umwandlung von Rohdaten in aussagekräftige Geodaten 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 räumlicher Referenzdaten, einschließlich regelmäßiger Aktualisierungen von Geo-Datasets wie Geokodierung und Fahrzeitanalyse dank Partnerschaften mit TomTom, MapBox und anderen Anbietern