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Analyse spatiale

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Qu'est-ce que l'analyse spatiale ?

L'analyse spatiale permet aux entreprises d'analyser les emplacements, les relations, les attributs et les proximités dans les données géospatiales pour faire émerger des insights grâce à la modélisation géographique. Dans le passé, l'analyse spatiale était réalisée uniquement à l'aide du cadre de référence des systèmes d'information géographique (SIG), qui est spécialisé dans l'établissement de liens entre des données de géolocalisation et des informations descriptives et dans l'affichage de ces données sur une carte. Aujourd'hui, le processus tire également parti des capacités de la data science et du machine learning.

Pourquoi l'analyse spatiale est-elle importante ?

L'analyse spatiale permet aux entreprises de combiner des données géographiques et descriptives de diverses sources et de les utiliser pour créer des modèles et des visualisations géographiques. En effet, la visualisation de données permet de voir clairement les points de données géographiques pour comprendre où et pourquoi des événements se sont produits, de déterminer l'adéquation d'un emplacement à des fins commerciales, d'interpréter et de comprendre les changements, de détecter des tendances et de prédire les résultats.

Processus d'analyse spatiale

L'analyse spatiale se compose d'étapes bien définies, notamment :


L'exploration : cette opération s'effectue en utilisant un fichier de données spatiales existant ou via le géocodage, où des valeurs telles que les codes postaux et les points de latitude/longitude sont converties en coordonnées et projections géographiques spécifiques.
Exploration


Modélisation : il s'agit d'utiliser l'analyse descriptive pour calculer des valeurs et des formes, telles que la cartographie isochrone, qui sert à visualiser les distances et les temps de trajet entre différents points. Il est également possible de coder des entités géographiques telles que des lignes et des polygones pour créer des modèles 2D et 3D d'objets concrets.
Modélisation


Comparaison : le traitement simultané de différentes formes spatiales facilite le calcul des zones de superposition ou de délimitation et permet donc de générer de nouvelles informations spatiales sous forme de points, de lignes ou de polygones calculés.
Comparaison


Prédiction : en examinant l'évolution de l'analyse spatiale au fil du temps, les analystes peuvent détecter des tendances et présenter des cartes interactives avec des données prévisionnelles.
Prédiction

Types d'analyses spatiales

Analyse de données spatiales : ces données sont collectées, traitées et enrichies pour générer de la valeur en fonction d'attributs, de propriétés ou de relations liés à l'emplacement. Cela permet d'accéder à des détails tels que l'emplacement, la position et la distance, qui seraient difficiles à obtenir autrement.
Analyse de données spatiales


Autocorrélation spatiale : les tests déterminent si les points de données situés à proximité les uns des autres sont également similaires si nous prenons en compte d'autres attributs. Par exemple, l'autocorrélation spatiale peut déterminer si une maladie est isolée ou présente en clusters autour d'une zone.
Autocorrélation spatiale


Hétérogénéité spatiale stratifiée : la répartition inégale des caractéristiques dans une région géographique est mesurée pour déterminer le degré de disparité/hétérogénéité d'une série de couches/strates dans les limites définies. Couramment utilisée pour déterminer la couverture dans un ensemble de zones géospatiales polygonales dans le cadre d'une analyse descriptive plus globale.
Hétérogénéité spatiale


Interpolation spatiale : les points de données basés sur l'emplacement ayant des attributs connus servent à estimer les valeurs d'autres points inconnus. En général, ce type d'interpolation permet d'estimer les températures entre les emplacements des stations météorologiques pour créer une « surface » statistique interpolée dans la région concernée.
Interpolation spatiale


Régression spatiale : la création de modèles en tenant compte des caractéristiques géographiques et numériques traditionnelles permet de déduire des résultats chiffrés tels que les salaires et les taux de natalité.
Régression spatiale


Interaction spatiale : les insights procèdent de l'interaction entre différentes entités, notamment des points, des lignes et des polygones. Par exemple, les limites peuvent se toucher, les zones se superposer ou un objet géographique peut être entièrement contenu dans un autre.
Interaction spatiale


Simulation et modélisation : l'analyse et la compréhension des objets géospatiaux et de leurs propriétés permettent d'en mesurer les changements au fil du temps selon les conditions expérimentales.
Simulation et modélisation


Géostatistique multipoint (MPS) : il s'agit d'une collection d'algorithmes qui simulent des structures et des tendances spatiales basées sur un modèle statistique. La MPS revient souvent à décrire des structures géospatiales via des distributions de probabilités et elle est utilisée pour les modèles de réservoirs sous-jacents.
Géostatistique multipoint

Bien démarrer avec l'analyse spatiale

L'analyse spatiale traditionnelle nécessitait des connaissances pointues sur les plateformes SIG telles que Esri ou QGIS, mais la plateforme APA (Analytic Process Automation) la met à la portée des analystes et des data scientists. Alteryx APA Platform™ offre un processus unifié permettant de transformer des données brutes en de puissants insights géospatiaux grâce aux atouts suivants.
  • Un large éventail de formats de données géospatiales tels que GeoJSON
  • Des outils no-code visuels pour transformer, géocoder, traiter et analyser des données spatiales et des centaines d'autres sources de données
  • Une intégration étroite des données spatiales de référence, y compris des mises à jour régulières des jeux de données géospatiaux comme le géocodage et l'analyse du temps de conduite grâce à des partenariats avec TomTom, MapBox et d'autres fournisseurs

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