Analyse géographique

Qu'est-ce que l'analyse spatiale ?

L'analyse spatiale, ou spatial analysis, permet aux entreprises d'analyser les emplacements, les relations, les attributs et les proximités dans les données géospatiales afin de générer des insights à l'aide de la modélisation géographique. Auparavant, l'analyse spatiale était effectuée uniquement à l'aide d'un système d'information géographique (SIG), à savoir un logiciel spécialisé dans la mise en relation de données de localisation et d'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 ?

La spatial analysis permet aux entreprises de combiner des données géographiques et descriptives provenant de diverses sources et d'utiliser ces données pour créer des modèles et des visualisations géographiques. Grâce à la visualisation des données, elles peuvent voir clairement les points de données de manière spatiale afin de comprendre où et pourquoi les événements se sont produits, de déterminer l'adéquation d'un site pour les activités commerciales, d'interpréter et de comprendre les changements, de détecter les modèles et de prédire les résultats.

Processus d'analyse spatiale

L'analyse spatiale suit une série d'étapes bien définies :

Exploration : elle s'effectue en travaillant avec un fichier de données spatiales existant ou par géocodage, où des valeurs telles que les codes postaux et les points de latitude/longitude sont traduits en coordonnées et projections géographiques spécifiques.

 

Modélisation : emploi de l'analyse descriptive pour calculer les valeurs et les formes, comme la cartographie isochrone, qui permet de visualiser les distances et les temps de déplacement entre les points. Il est également possible d'encoder des entités géographiques telles que des lignes et des polygones pour construire des modèles 2D et 3D d'objets réels.

 

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

 

Prédiction : en examinant l'évolution dans le temps, les analystes peuvent détecter des tendances et présenter des cartes interactives avec des données prévisionnelles.

Types d'analyses spatiales

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

 

Autocorrélation spatiale : ce test permet de déterminer si des points de données situés à proximité les uns des autres sont également similaires en fonction d'autres attributs. Par exemple, l'autocorrélation spatiale permet de déterminer si une maladie est isolée ou présente en clusters autour d'une zone.

 

Hétérogénéité spatiale stratifiée : la distribution inégale des caractéristiques dans une région spatiale est mesurée pour déterminer le degré de disparitéou d'hétérogénéité d'une série de couches/strates à l'intérieur des limites définies. Cette approche est couramment utilisée pour déterminer la couverture d'une série de zones polygonales géospatiales dans le cadre d'une analyse descriptive plus grande.

 

Interpolation spatiale : des points de données géoréférencés dont les attributs sont connus sont utilisés pour estimer les valeurs d'autres points inconnus. Ce type d'interpolation est couramment utilisé pour estimer les températures entre les emplacements des stations météorologiques afin de créer une surface statistique interpolée dans la région concernée.

 

Régression spatiale : des modèles sont construits et prennent en compte les caractéristiques spatiales en plus des caractéristiques numériques traditionnelles, pour déduire des résultats numériques tels que les salaires et les taux de natalité.

 

Interaction spatiale : des insights sont générés à partir de l'interaction de 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.

 

Simulation et modélisation : l'analyse et la compréhension des objets géospatiaux et de leurs propriétés offrent une mesure de leur évolution dans le temps suivant les conditions expérimentales.

 

Géostatistique à points multiples (MPS) : une collection d'algorithmes qui simule les structures et les modèles spatiaux sur la base d'un modèle statistique. La MPS sert souvent à décrire des structures géospatiales via des distributions de probabilités et est utilisée pour modèles de réservoirs sous-jacents.

Bien démarrer avec une solution d'analyse spatiale

L'analyse spatiale traditionnelle nécessitait des connaissances approfondies sur des plateformes SIG telles qu'Esri ou QGIS, mais l'automatisation analytique la rend accessible aux analystes comme aux data scientists. La plateforme Alteryx unifie le processus pour transformer les données brutes afin d'obtenir des insights géospatiaux pertinents, avec :

• 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 de référence spatiales, y compris des mises à jour régulières du jeu de données géospatiales telles que le géocodage et l'analyse du temps de conduite grâce à des partenariats avec TomTom, MapBox et d'autres prestataires