Insights pour ArcGIS 2.3 publié!

Insights for ArcGIS 2.3 est disponible avec ArcGIS Online et ArcGIS Enterprise. Quoi de neuf? Bonne question Content que tu aies demandé. Voici les principales caractéristiques …

L’analyse de lien vous permet d’établir des relations et d’afficher des connexions entre des éléments de données connexes. Cela vous permet de comprendre les associations entre des personnes, des lieux, des événements et d’autres entités. Les relations peuvent être décrites par degrés, proximité et entre-deux. Une carte de liens incorpore à la fois la capacité de voir des lignes d’araignées pour montrer des emplacements connectés ou, quand elle montre la directionnalité, une carte d’écoulement. Voici quelques exemples où les diagrammes de liens et les cartes de liens peuvent être utiles:

  • Santé: D’où vient le patient zéro, qui a infecté qui et comment la maladie s’est-elle propagée?
  • Renseignement de la police: Où les membres des gangs vivent-ils plutôt que d’être arrêtés? Utilisation de la balistique et des boyaux – comment les armes à feu sont-elles réutilisées et distribuées? Qui communique à travers les médias sociaux, et dans quelle mesure sont-ils connectés?
  • Commercial: Comment la force de vente soutient-elle les clients? À quels endroits un magasin ou un emplacement sert-il?
  • Fabrication: Quelle est la chaîne d’approvisionnement, quelles sont les pièces utilisées dans le produit final et où les marchandises ont-elles voyagé?

Voir les diagrammes de liens et les cartes de liens en action:

Analyse de régression, matrice de nuage de points et prédictions. Ces trois nouvelles fonctionnalités sont les plus puissantes lorsqu’elles sont utilisées ensemble dans un flux de travail.

L’analyse de régression vous permet de faire des prédictions. C’est l’un des modèles statistiques et de régression les plus courants et les plus utilisés par les analystes. Insights vous permet de créer une matrice de variables de diagramme de dispersion dans le cadre du modèle de régression, afin de vous aider à déterminer rapidement un bon modèle pour expliquer une variable dépendante. Ensuite, Insights mappe les statistiques de sortie de corrélation, fournissant un moyen puissant pour afficher les résultats. Les modèles de régressions construits dans Insights peuvent facilement être utilisés pour faire des prédictions de votre variable dépendante, en utilisant une simple expérience de glisser-déposer. Voici quelques exemples où la régression pourrait vous apporter de la valeur:

  • Ressources naturelles: mieux comprendre quelles caractéristiques physiques produisent un puits de pétrole prospère, puis prévoir où un puits semblable pourrait être foré. Modéliser lorsque l’infrastructure doit être réparée ou remplacée, puis prévoir la maintenance avant qu’elle ne se brise.
  • Environnement: quels facteurs contribuent à la pollution de l’air, et quelle quantité de pollution y aura-t-il à l’avenir?
  • Gouvernement local: comprendre comment les valeurs de la maison sont liées à la démographie, au crime, au revenu et aux écoles. Déterminer les facteurs économiques qui influent sur les entreprises pour réussir et où trouver de nouvelles entreprises

Voir la régression en action:

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