Durchführen von Big-Data-Analysen mit ArcGIS GeoAnalytics Server—Portal for ArcGIS

Ab Version 10.5 können Sie Feature-Analysen mithilfe von verteilter Verarbeitung mit den von ArcGIS GeoAnalytics Server bereitgestellten Werkzeugen durchführen. Diese Werkzeuge können Muster analysieren und Daten im Kontext von Raum und Zeit aggregieren. Außerdem können sie Ihnen die Beantwortung von Fragen wie folgenden erleichtern:

Welche Gegenden wiesen basierend auf den über Jahrzehnte gesammelten Millionen von Notrufen die höchste Rate an Notrufen auf?
An welchen Orten in New York City werden Taxis am häufigsten genutzt, und wie ändert sich dieser Trend wöchentlich?
Welche Flugroute weisen aufgezeichnete GPS-Spuren auf und wie viele dieser Routen traten 2015 in einer Entfernung von 100 km von einer flugfreien Zone auf?

Zugreifen auf GeoAnalytics Tools

Die Feature-Analysewerkzeuge aus ArcGIS GeoAnalytics Server können in Map Viewer, in ArcGIS Pro, in der ArcGIS API for Python und in der ArcGIS REST API verwendet werden. Als Portal-Mitglied können Sie wie folgt auf die Werkzeuge zugreifen.

Weitere Informationen zum Ausführen der Werkzeuge über die ArcGIS REST API finden Sie in der Dokumentation zur ArcGIS REST API. Weitere Informationen zum Ausführen der Werkzeuge in ArcGIS Pro finden Sie in der Dokumentation zu ArcGIS Pro.

Zugreifen auf die Werkzeuge über Map Viewer

Melden Sie sich beim Portal als Mitglied mit Berechtigungen für die GeoAnalytics-Feature-Analyse an.
Klicken Sie auf Karte, um Map Viewer zu öffnen.
Klicken Sie auf Analyse, und wählen Sie GeoAnalytics Tools.

Hinweis:

Wenn die Schaltfläche Analyse oder die Registerkarte GeoAnalytics-Werkzeuge in Map Viewer nicht angezeigt wird, wenden Sie sich an den Portal-Administrator. Ihr Portal ist möglicherweise nicht für ArcGIS GeoAnalytics Server konfiguriert oder Ihnen sind keine Berechtigungen zum Ausführen der Werkzeuge zugewiesen. Wenn Ihnen die für die Werkzeuge erforderlichen Berechtigungen nicht zugewiesen sind, sind die Werkzeuge nicht sichtbar.

Über die ArcGIS API for Python haben Sie Zugriff auf die Werkzeuge.

Mit der ArcGIS API for Python können GIS-Analysten und Datenwissenschaftler räumliche Daten mithilfe der leistungsstarken Analysewerkzeuge in GeoAnalytics Tools, die in ihrer Organisation verfügbar sind, abfragen, visualisieren, analysieren und transformieren. Auf der Dokumentations-Website erhalten Sie weitere Informationen zu den Analysefunktionen der API.

Die Big-Data-Analysewerkzeuge können über das Modul geoanalytics aufgerufen werden.

Vorbereiten Ihrer Daten für die Analyse

Sie können die GeoAnalytics Tools für folgende Elemente ausführen:

Feature-Layer (gehostete Feature-Layer, Sichten gehosteter Feature-Layer und Feature-Layer aus Feature-Services)
Feature-Sammlungen
Big-Data-Dateifreigaben, die bei ArcGIS GeoAnalytics Server registriert sind

Ausgabe von GeoAnalytics Tools

Das Ergebnis von GeoAnalytics Tools sind gehostete Feature-Layer, deren Daten im Big Data Store vom Typ "spatiotemporal" gespeichert werden, der beim Hosting-Server des Portals registriert ist.

Überblick über die Werkzeuge

Nachstehend finden Sie einen Überblick über die einzelnen Werkzeuge. Die Analysewerkzeuge sind in Kategorien unterteilt. Diese Kategorien sind logische Gruppierungen und haben keine Auswirkungen auf den Zugriff oder die Verwendung der Werkzeuge.

Daten zusammenfassen

Mit diesen Werkzeugen werden Gesamtzahlen, Längen, Flächen und grundlegende beschreibende Statistiken von Features und ihren Attributen innerhalb von Flächen oder in der Nähe anderer Features berechnet.


Werkzeug	Beschreibung
Punkte aggregieren	Dieses Werkzeug ermittelt anhand eines Punkt-Feature-Layers und eines Flächen-Feature-Layers bzw. einer Entfernung zum Berechnen von Abschnitten, welche Punkte sich innerhalb der einzelnen Bereiche befinden, und berechnet Statistiken zu allen Punkten in jedem Bereich. Sie können auch Zeitintervalle auf dieses Werkzeug anwenden. Beispiel: Ermitteln Sie anhand der Punktpositionen von Kriminaldelikten die Anzahl der Delikte pro Landkreis oder Verwaltungsbezirk. Ermitteln Sie die höchsten und niedrigsten monatlichen Umsatzzahlen für Franchise-Standorte anhand von 100-km-Abschnitten.
Gitter mit mehreren Variablen erstellen	Das Werkzeug "Gitter mit mehreren Variablen erstellen" generiert ein Gitter aus quadratischen oder sechseckigen Abschnitten und berechnet die Variablen für jeden Abschnitt basierend auf der Nähe mindestens eines Eingabe-Layers. Beispiel: Anhand mehrerer Layer für die Infrastruktur des öffentlichen Nahverkehrs können Sie herausfinden, welcher Teil der Stadt mit dem öffentlichen Nahverkehr am schlechtesten zu erreichen ist. Mithilfe von Layern für Wasserstraßen, wie Seen und Flüsse, können Sie den Namen des nächstgelegenen Gewässers jeder Position in den USA ermitteln. Anhand eines Layers für das Haushaltseinkommen lässt sich herausfinden, wo in den USA die Einkommensschwankungen in einer Umgebung von 50 Meilen am größten sind.
Features verbinden	Verwendung eines Punkt-, Linien- oder Flächen-Feature-Layers oder einer Tabelle und eines anderen Punkt-, Linien- oder Flächen-Feature-Layers oder einer Tabelle zum Verbinden von Features, die eine bestimmte Beziehung aufweisen. Zum Verbinden von Features können räumliche, zeitliche und Attributbeziehungen verwendet und optional Summenstatistiken berechnet werden. Beispiel: Verbinden Sie die Verbrechensdaten anhand der Punktpositionen von Kriminaldelikten mit einer Zeitangabe, indem Sie eine räumliche Beziehung von Kriminaldelikten angeben, die einen Kilometer voneinander entfernt und einen zeitlichen Abstand von einer Stunde aufweisen, um zu ermitteln, ob eine Abfolge von Kriminaldelikten vorhanden ist, die im Kontext von Raum und Zeit nah beeinander liegen. Verbinden Sie anhand einer Postleitzahlentabelle mit demografischen Informationen und Flächen-Features, die Wohnhäuser darstellen, die demografischen Informationen zu den Wohnhäusern, sodass jedes Wohnhaus nun über diese Informationen verfügt.
Spuren rekonstruieren	Dieses Werkzeug ermittelt anhand eines Layers mit Punkt- oder Polygon-Features mit aktivierten Zeiteigenschaften, welche Eingabe-Features zu einer Spur gehören, und ordnet die Eingaben in einer zeitlichen Abfolge. Anschließend werden Statistiken zu allen Eingabe-Features in jeder Spur berechnet. Beispiel: Berechnen Sie anhand von Punktpositionen und der Zeit von Wirbelsturmmessungen den Mittelwert der Windgeschwindigkeit und den maximalen Winddruck des Wirbelsturms.
Attribute zusammenfassen	Dieses Werkzeug fasst Statistiken für Felder mittels Feature- oder Tabellendaten zusammen. Beispiel: Anhand der Standorte von Lebensmittelgeschäften werden mit dem Feld COMPANY_NAME die Geschäfte nach dem Namen des Unternehmens zusammengefasst, um Statistiken für jedes Unternehmen zu ermitteln. Anhand einer Tabelle mit Lebensmittelgeschäften werden mit den Feldern COMPANY_NAME und COUNTY die Geschäfte nach dem Namen und dem Landkreis des Unternehmens zusammengefasst, um Statistiken für jedes Unternehmen und jeden Landkreis zu ermitteln.
Zusammenfassen (innerhalb)	Findet Flächen (und Teile von Flächen), die sich zwischen zwei Layern überlappen, und berechnet Statistiken zu der Überlappung. Beispiel: Ermitteln Sie anhand eines Layers mit Abflussgebieten und eines Layers mit Landnutzungsflächen nach Landnutzungstyp die Gesamtlandwirtschaftsfläche des Landnutzungstyps für jedes Abflussgebiet. Fassen Sie den Durchschnittswert unbebauter Flurstücke innerhalb jeder Stadt anhand eines Flurstücks-Layers in einem Landkreis und eines Stadtgrenzen-Layers zusammen.

Positionen suchen

Mit diesen Werkzeugen werden Features gefunden, die beliebig viele festgelegte Kriterien erfüllen. Sie dienen in der Regel zur Standortauswahl, wobei das Ziel darin besteht, Orte zu finden, die mehrere Kriterien erfüllen.


Werkzeug	Beschreibung
Ereignisse ermitteln	Dieses Werkzeug arbeitet mit einem Layer aus Punkten, Linien, Flächen oder Tabellen, der ein Layer mit aktivierten Zeiteigenschaften ist und einen Zeitpunkt darstellt. Mit sequenziell angeordneten Features, sogenannten Spuren, ermittelt dieses Werkzeug die Features, die die gewünschten Ereignisse enthalten. Ereignisse werden durch Bedingungen, die Sie angeben, bestimmt. Beispiel: Gegeben sei ein Layer mit GPS-Messungen von Hurrikanen, die alle 10 Minuten durchgeführt wurden. Jede GPS-Messung erfasst den Namen, die Position, die Uhrzeit der Erfassung und die Windgeschwindigkeit. Mit diesen Feldern können Sie ein Ereignis erstellen, bei dem jede Messung mit einer Windgeschwindigkeit größer als 208 km/h ein Ereignis mit dem Titel Catastrophic ist. Bei einem gegebenen Layer mit Sensormessungen können Sie immer dann ein Ereignis erstellen lassen, wenn Werte den Mittelwert der 3 vorherigen Werte überschreiten.
Ähnliche Positionen suchen	Das Werkzeug "Ähnliche Positionen suchen" misst die Ähnlichkeit von Positionen im Layer für die Kandidatensuche im Vergleich zu einer oder mehreren Referenzpositionen auf Grundlage der angegebenen Kriterien. Beispiel: Suchen Sie die zehn Geschäfte mit der größten Ähnlichkeit, indem Sie die Anzahl der Mitarbeiter und die Jahresumsätze überprüfen. Suchen Sie die 100 Städte mit der größten Ähnlichkeit, indem Sie die Beziehung zwischen Bevölkerung, jährlichem Wachstum und Steuereinnahmen überprüfen.
Positionen aus Tabelle geokodieren	Konvertiert Adressen in Koordinaten. Dieses Werkzeug kann für Big-Data-Dateifreigabe-Tabellen verwendet werden.

Muster analysieren

Mit diesen Werkzeugen können Sie räumliche Muster in Daten identifizieren, quantifizieren und visualisieren.


Werkzeug	Beschreibung
Dichte berechnen	Das Werkzeug "Dichte berechnen" erstellt eine Dichtekarte aus Punkt-Features, indem bekannte Mengen einiger Phänomene (als Attribute der Punkte dargestellt) auf der Karte verteilt werden. Das Ergebnis ist ein Flächen-Layer, der die Dichte darstellt. Beispiel: Berechnung der Krankenhausdichte in einem Bezirk. Der Ergebnis-Layer zeigt Flächen mit hoher und niedriger Erreichbarkeit von Krankenhäusern. Anhand dieser Informationen kann entschieden werden, ob neue Krankenhäuser gebaut werden müssen. Identifikation von Flächen, die aufgrund historischer Waldbrandstandorte ein hohes Waldbrandrisiko aufweisen. Ermittlung von Gemeinden, die weit von wichtigen Fernstraßen entfernt sind, um zu planen, wo neue Straßen gebaut werden müssen.
Hot-Spots suchen	Das Werkzeug "Hot-Spots suchen" ermittelt, ob die räumlichen Muster in den Daten eine statistisch signifikante Cluster-Bildung aufweisen. Sind Ihre Punkte (Verbrechensfälle, Bäume, Verkehrsunfälle) wirklich geclustert? Wie kann dies sichergestellt werden? Haben Sie wirklich einen statistisch signifikanten Hot-Spot (für Ausgaben, Kindersterblichkeit, durchweg hohe Prüfungsergebnisse) gefunden oder ließen sich andere Erkenntnisse aus der Karte ziehen, wenn die Art der Symbolisierung geändert würde? Mithilfe des Werkzeugs "Hot-Spots suchen" können Sie diese Fragen mit Sicherheit beantworten.
Punkt-Cluster suchen	Das Werkzeug "Punkt-Cluster suchen" findet Cluster aus Punkt-Features im Datenrauschen des Umfeldes basierend auf deren räumlicher Verteilung. Beispiel: Suchen Sie Cluster mit Haushalten, die von krankheitsübertragenden Erregern betroffen sind, um gezielte Bekämpfungsmaßnahmen zu unterstützen. Informieren Sie sich mithilfe von verorteten Tweets infolge von Naturgefahren und Terrorangriffen über notwendige Rettungsmaßnahmen und Evakuierungen basierend auf der Größe und der Position von Clustern, und ergreifen Sie entsprechende Maßnahmen.
Raum-Zeit-Würfel erstellen	Mit diesem Werkzeug wird eine Gruppe von Punkten mit aktivierten Zeiteigenschaften in einer netCDF-Datenstruktur mittels Aggregation zu Raum-Zeit-Abschnitten zusammengefasst. Beispiel: Aggregieren Sie alle Delikte in einer Stadt in 1-km-Abschnitten nach Monat. Aggregieren Sie alle Notrufe, die in einem Landkreis in den letzten 50 Jahren in 100-km-Abschnitten aufgetreten sind, mit jährlichen zeitlichen Abschnitten. Hinweis: Das Werkzeug "Raum-Zeit-Würfel erstellen" kann nicht über Map Viewer ausgeführt werden. Wenn Sie "Raum-Zeit-Würfel erstellen" verwenden möchten, führen Sie das Werkzeug über die ArcGIS REST API oder ArcGIS Pro aus.

Nachbarschaftsanalyse verwenden

Mit diesen Werkzeugen können Sie eine der am häufigsten gestellten Fragen im Zusammenhang mit räumlichen Analysen beantworten: "Welche Elemente befinden sich in räumlicher Nähe zueinander?"


Werkzeug	Beschreibung
Puffer erstellen	Ein Puffer ist ein Bereich, der eine angegebene Entfernung von einem Punkt oder Polygon-Feature abdeckt. Beispiel: Puffern Sie jeden Fluss mithilfe von Fluss-Features um das Fünfzigfache der Breite des Flusses, um eine geplante Ufergrenze zu bestimmen. Erstellen Sie anhand von Flächen, die Länder darstellen, für jedes Land einen Puffer von 200 Seemeilen, um die Seegrenze zu bestimmen.

Daten verwalten

Diese Werkzeuge werden für die tägliche Verwaltung von geographischen und Tabellendaten eingesetzt.


Werkzeug	Beschreibung
Daten anhängen	Dieses Werkzeug hängt Daten an einen vorhandenen gehosteten Feature-Layer an. Beispiel: Sie sind in einem großen Versicherungsunternehmen angestellt, das monatlich Verkaufsdatensätze erzeugt. Für den Jahresbericht müssen die Monatsdaten zu Analysezwecken zusammengestellt werden. Starten Sie die Verkaufsanalyse mit Daten anhängen, um den Layer "AnnualReport_2018" einmal pro Monat zu aktualisieren, wenn die monatlichen Zahlen verfügbar sind. Da Ihr Unternehmen bekanntermaßen jeden Monat ein konsistentes Schema beibehält, können Sie die Methode der standardmäßigen Feldzuordnung anwenden, um Features effizient basierend auf Feldnamen und -typ anzuhängen. Zehn Umweltschutzgruppen sammeln jeweils unzählige Klimamessungen innerhalb ihrer Zuständigkeitsbereiche. Die Organisationen möchten ihre Daten zusammenstellen, um regionale und globale Muster besser verstehen zu können. Jede Organisation ermittelt das Schema für ihr Dataset. Sie haben jeweils andere Feldnamen für Temperatur- und Windgeschwindigkeitsdaten angegeben. Aufgrund der unterschiedlichen Feldnamen in den Datasets kann die Feldzuordnung verwendet werden, um anzugeben, wie Temperatur- und Windgeschwindigkeitsmessungen an die jeweiligen Felder angehängt werden sollen.
Feld berechnen	Berechnet Werte für ein neues oder ein vorhandenes Feld und erstellt einen Layer in Ihrem Inhalt in ArcGIS Enterprise. Beispiel: Ändern Sie das vorhandene Feld total, damit es den Gesamterlös aus den Feldern total_2016, total_2017 und total_2018 enthält. Erstellen Sie ein neues Feld zum Kategorisieren von Gefahrenstufen anhand bestimmter Feldwerte, wie zum Beispiel windspeed und pollutant.
In Data Store kopieren	Kopiert einen Eingabe-Feature-Layer oder eine Tabelle in einen ArcGIS Data Store und erstellt einen Layer in Ihrem Web-GIS. Beispiel: Kopieren Sie eine Sammlung von CSV-Dateien einer Big-Data-Dateifreigabe zu Visualisierungszwecken in den Data Store "spatiotemporal". Kopieren Sie die Features der aktuellen Kartenausdehnung, die im Data Store "spatiotemporal" gespeichert sind, in den Data Store vom Typ "Relational".
Layer überlagern	Layer überlagern kombiniert mindestens zwei Layer zu einem einzelnen Layer. Beispiel: Welche Flurstücke befinden sich in einem 100-Jahres-Überschwemmungsgebiet? ("In" ist hier ein Synonym für "über" bzw. "überlagern".) Welche Landnutzung liegt über welchem Bodentyp? Welche Quellen befinden sich in aufgegebenen militärischen Einrichtungen?