Prueba gratis por un mes
Encuentra insights potentes con más de 300 bloques de creación de automatización de código simple y sin código.
¿Qué es el análisis espacial?
El análisis espacial (spatial analysis) permite que las empresas analicen las ubicaciones, las relaciones, los atributos y las proximidades en datos geoespaciales para extraer insight mediante el modelado geográfico. En el pasado, el análisis espacial se realizó únicamente con el marco de sistemas de información geográfica (GIS), que es un marco de software especializado en la conexión de datos de ubicación con información descriptiva y la visualización de esos datos en un mapa. En la actualidad, el proceso aprovecha también las capacidades de la ciencia de datos y el aprendizaje automático.¿Por qué es importante el análisis espacial?
El análisis espacial permite que las empresas combinen datos geográficos y descriptivos de diversas fuentes y que utilicen datos para impulsar modelos geográficos y visualizaciones. Con la visualización de datos, las empresas pueden ver claramente los puntos de datos espaciales a fin de comprender dónde y por qué ocurrieron los eventos, de este modo pueden determinar la idoneidad de una ubicación para fines comerciales, interpretar y comprender el cambio, detectar patrones y predecir resultados.Proceso del análisis espacial
El análisis espacial sigue una serie de pasos bien definidos, incluidos los siguientes:
Exploración: esto se hace mediante el trabajo con un archivo de datos espaciales existente
o mediante la geocodificación, en la que valores, como los códigos postales y los puntos de latitud/longitud, se traducen
en coordenadas y proyecciones geográficas específicas.
Modelado:
se emplea la analítica descriptiva para calcular
los valores y las formas, como un mapeo isócrono, que se utiliza para visualizar las distancias y los tiempos de
traslado entre puntos. También es posible codificar entidades geográficas, como líneas y polígonos, para
construir modelos 2D y 3D de objetos reales.
Comparación: se procesan varias formas espaciales juntas para facilitar
el cálculo de las áreas de superposición o límite y, por lo tanto, genera nueva información espacial en
forma de puntos, líneas o polígonos calculados.
Predicción: si se revisa cómo cambia el análisis espacial con el paso del tiempo,
los analistas pueden detectar patrones y presentar mapas interactivos con datos previstos.
Tipos de análisis espacial
Análisis de
datos espaciales: los datos se
recopilan, procesan y aumentan para generar valor de acuerdo con los atributos basados en la ubicación,
las propiedades o las relaciones. Esto permite el acceso a detalles, como la ubicación, la posición y la distancia,
lo que, de otro modo, sería difícil de obtener.
Autocorrelación
espacial: las pruebas
determinan si los puntos de datos que están próximos entre sí son también similares en lo que respecta a otros
atributos. Por ejemplo, la autocorrelación espacial puede investigar si una enfermedad se presenta de forma aislada o
en grupos cerca de una zona.
Heterogeneidad espacial
estratificada: se mide la distribución desigual
de las características en una región espacial para determinar el grado de desigualdad/heterogeneidad de una serie
de capas/estratos dentro de los límites definidos. Se utiliza comúnmente para determinar la cobertura dentro de una serie
de zonas poligonales geoespaciales como parte de un análisis descriptivo más amplio.
Interpolación
espacial:
se utilizan los puntos de datos basados en la ubicación con atributos conocidos para calcular los valores en otros puntos
desconocidos. Se suele utilizar este tipo de interpolación para calcular las temperaturas entre las ubicaciones de las estaciones
meteorológicas para crear una “superficie” estadística interpolada en la región de
interés.
Regresión espacial:
se construyen modelos que tienen en cuenta
las características espaciales junto con las características numéricas tradicionales para deducir resultados numéricos, como los salarios
y las tasas de natalidad.
Interacción
espacial: los insights se
obtienen a partir de la interacción de diferentes entidades, como puntos, líneas y polígonos. Por ejemplo,
los límites se pueden tocar, las áreas se pueden superponer o un objeto espacial puede estar completamente contenido por
otro.
Simulación y
modelado: el análisis y
la comprensión de los objetos geoespaciales y sus propiedades proporciona una medición de sus cambios a lo largo de
períodos posteriores a las condiciones experimentales.
Geoestadística de varios puntos
(MPS): se trata de una colección de
algoritmos que simulan estructuras y patrones espaciales en función de un modelo estadístico. La MPS suele
centrarse en la descripción de estructuras geoespaciales mediante distribuciones de probabilidades y se utiliza para los modelos de
depósitos del subsuelo.
Primeros pasos con el análisis espacial
El análisis espacial tradicional requería amplios conocimientos en plataformas de GIS, como Esri o QGIS, pero la automatización de procesos analíticos (APA) permite que sea accesible tanto para analistas como para científicos de datos. La Alteryx APA Platform™ ofrece un proceso unificado para transformar los datos sin procesar en insight geoespaciales potentes con lo siguiente:- Una amplia gama de formatos de datos geoespaciales, como GeoJSON.
- Herramientas visuales sin código para transformar, geocodificar, procesar y analizar datos espaciales y cientos de otras fuentes de datos.
- Una estrecha integración de los datos espaciales de referencia, que incluye actualizaciones periódicas de los conjuntos de datos geoespaciales, como la geocodificación y el análisis del tiempo de manejo, gracias a las asociaciones con TomTom, MapBox y otros proveedores.
