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空間分析

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空間分析とは?

空間分析(spatial analysis)は、地理的モデリングを用いて、地理空間データの位置、 関係性、属性、近接性などを分析し、洞察を抽出する分析手法です。これまでの空間分析においては、 位置データ・記述的データを結び付け、 それらのデータを地図上に表示することに特化したソフトウェアである 地理情報システム(GIS)がメインツールとして利用されることが一般的でしたが、近年はこれに加え、データサイエンスや機械学習も活用されるようになっています。

空間分析の重要性

空間分析によって、さまざまなソースからの地理データと記述的データを組み合わせ、 地理的モデリングを行ったり、可視化したりすることができます。データの可視化を通じて、 空間データポイントを明確に理解することで、どこで・なぜイベントが発生したかを特定し、 ビジネスの目標に最適な場所を見極め、変化を追跡し、パターンを特定し、 結果を予測することができるようになります。

空間分析のプロセス

空間分析を行うためには、以下の ステップを踏みます。


探索:このステップにおいては、既存の空間データファイル や、郵便番号・緯度経度などの地理情報を特定の地理座標値に落とし込み、地図にプロットすることのできる ジオコーディングを利用します。
探索


モデリング: 記述的分析を使用して、 数値や形状を計算することで、ある地点からの距離や移動時間を可視化できるアイソクローンマップ(等時間地図)などを 作成できます。また、ラインやポリゴンなどの地理的なエンティティをエンコードして、 実在する場所の 2D モデルや 3D モデルを作成することもできます。
モデリング


比較:さまざまな空間オブジェクトを組み合わせて処理することで、 オーバーラップ(重なり)や境界部分を容易に計算することができ、 計算結果をもとに、ポイント、ライン、ポリゴンを用いてより正確な空間情報を生成できます。
比較


予測:空間分析の経時的な変化を追跡し、 パターンを検出することによって、予測データを含むインタラクティブなマップを表示することができます。
予測

空間分析のタイプ

空間データ 分析:データを 収集、処理、強化し、ロケーションベースの属性、特性、関係性などに 関するインサイトを生成します。これにより、今まで入手することが困難だった、場所、位置、距離に関する 詳細な情報を得られるようになります。
空間データ分析


空間的 自己相関: 近接するデータポイント同士のの類似性を検証 します。例えば、ある地域で病気が集団発生しているのか、そうでないかを 見極めることができます。
空間的自己相関


空間的 異質性:空間内の不均一な 分布を測定し、定義された境界内で、一連のレイヤーがどの程度 不均質であるかを判断します。より詳細な記述的分析の一環として、 一連の地理空間ポリゴン内のカバー率を判定するためによく使われます。
空間的異質性


空間的 補間: 既知のロケーションベースのデータポイントを用いて、周辺の未知のデータポイントを予測する際に用いる 手法です。例えば、ある気象観測所の既知の気温測定値を使用して、 その地域内の他の場所の温度を推定するといった用途に 使用することができます。
空間的補間


空間的回帰: 給与や出生率などの数値を推計するために、 従来の数値的な特徴に加え、空間的な特徴を加味したモデルを構築するために使用される 手法です。
空間的回帰


空間的 相互作用: ポイント、ライン、ポリゴンなどの異なる地理的エンティティの相互作用を分析する手法です。例えば、 境界の接触、領域の重なり、空間オブジェクトが他のオブジェクトに内包されるケースなどを 分析できます。
空間的相互作用


シミュレーションと モデリング:空間オブジェクトと その特性を分析・理解したうえで、実験条件に従って 一定期間にわたり変化を計測します。
シミュレーションとモデリング


重複点地球統計学 (MPS): 統計モデルに基づいて空間の構造やパターンをシミュレートするアルゴリズム群です。MPS では、 確率分布によって地理空間の構造を把握するケースが多く、地下水源の 調査・開発などに利用されています。
重複点地球統計学

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