Realizar análisis de Big Data mediante ArcGIS GeoAnalytics Server

A partir de ArcGIS 10.5, puede realizar análisis de entidades utilizando cálculos distribuidos con las herramientas que se suministran en ArcGIS GeoAnalytics Server. Estas herramientas permiten analizar patrones y agregar datos en el contexto de espacio y tiempo y también le ayudan a responder a preguntas como las siguientes:

• Basándose en los millones de llamadas de emergencia al 112 acumuladas durante décadas, ¿qué zonas tuvieron los índices más elevados de llamadas al 112?
• ¿Cuáles son las ubicaciones más populares de subida a taxis en la ciudad de Nueva York y cómo cambia esta tendencia semanalmente?
• ¿Cuál es la ruta de vuelo de las pistas GPS registradas y cuántas de esas rutas se produjeron a 100 km de una zona no de vuelo en 2015?

Acceso a GeoAnalytics Tools

Las herramientas de análisis de entidades de ArcGIS GeoAnalytics Server se pueden utilizar en el visor de mapas del portal, en ArcGIS Pro, en la API de Python de ArcGIS y a través de la API REST de ArcGIS. Como miembro del portal, puede acceder a las herramientas mediante los pasos siguientes.

Para obtener información sobre cómo se ejecutan las herramientas mediante la API REST de ArcGIS, consulte la documentación de API REST de ArcGIS Server. Para obtener más información sobre cómo se ejecutan las herramientas en ArcGIS Pro, consulte la documentación de ArcGIS Pro.

Acceder a las herramientas del visor de mapas del portal

1. Inicie sesión en el portal como miembro con privilegios de análisis espacial.
2. Haga clic en Mapa para abrir el visor de mapas.
3. Haga clic en Análisis y elija Herramientas de geoanálisis.

Nota:

Si no ve el botón Análisis ni la pestaña Herramientas de geoanálisis en el visor de mapas, póngase en contacto con el administrador del portal. Es posible que el portal no esté configurado con ArcGIS GeoAnalytics Server o que no tenga privilegios para ejecutar dichas herramientas. Si no tiene los permisos necesarios para las herramientas, no estarán visibles.

Acceda a las herramientas desde la API de Python de ArcGIS.

La API de Python de ArcGIS permite a los analistas de SIG y a los científicos especializados en datos consultar, analizar y transformar sus datos espaciales usando las potentes GeoAnalytics Tools disponibles en su organización. Para obtener más información sobre las funciones de análisis de la API, consulte el sitio de documentación.

Se puede acceder a las herramientas de análisis de Big Data a través del módulo geoanalytics.

Preparar los datos para el análisis

Puede ejecutar GeoAnalytics Tools en los siguientes:

• Capas de entidades (tanto alojadas como de servicios de entidades)
• Conjuntos de entidades
• Archivos compartidos de Big Data registrados con ArcGIS GeoAnalytics Server

Salida de GeoAnalytics Tools

La salida obtenida al ejecutar GeoAnalytics Tools es una capa de entidades alojada con datos almacenados en big data stores espaciotemporales registrados en el servidor host del portal.

Descripción general de la herramienta

Puede encontrar una vista general de cada una de las herramientas a continuación. Las herramientas de análisis están ordenadas por categorías. Estas categorías son agrupaciones lógicas y no afectan en modo alguno la forma en que accede o utiliza las herramientas.

Resumir datos

Estas herramientas calculan recuentos totales, longitudes, áreas y estadísticas descriptivas básicas de entidades y sus atributos que se encuentran dentro de áreas o cerca de otras entidades.

Herramienta	Descripción
Agregar puntos	Utilizando una capa de entidades de puntos y una capa de entidades de área o una distancia empleada para calcular bins, esta herramienta determina si los puntos quedan dentro de cada área y calcula las estadísticas de todos los puntos dentro de cada área. Si lo desea, puede aplicar la función de intervalo de tiempo a esta herramienta. Por ejemplo: Dadas las ubicaciones de puntos de los incidentes criminales, cuenta el número de crímenes por condado o por otros distritos administrativos. Busca los ingresos mensuales más altos y más bajos para las ubicaciones de franquicia utilizando bins de 100 km.
Entidades de unión	Utilizando una capa de entidades de puntos, líneas o áreas o bien una tabla y otra capa de entidades de puntos, líneas y áreas o bien una tabla para unir entidades que muestran una relación especificada. Se pueden utilizar las relaciones espaciales, temporales y de atributos para unir entidades y también para calcular resumen de estadísticas. Por ejemplo: Dadas unas ubicaciones de puntos de incidentes delictivos en un intervalo tiempo, une a sí mismo los datos de los delitos especificando una relación espacial de los delitos cometidos en un radio de 1 kilómetro de distancia y producidos con una diferencia de 1 hora entre sí para determinar si existe una secuencia de delitos cercanos entre sí en espacio y tiempo. Dada una tabla de códigos postales con información demográfica y entidades de área que representan viviendas residenciales, une la información demográfica a las viviendas para que cada vivienda ahora disponga de la información.
Reconstruir pistas	Utilizando una capa de entidades de puntos o entidades poligonales con la función de tiempo habilitada, esta herramienta determina qué entidades de entrada pertenecen a una pista y ordena las entradas secuencialmente en el tiempo. A continuación, calcula estadísticas sobre todas las entidades de entrada dentro de cada pista. Por ejemplo: Dadas unas ubicaciones de puntos y mediciones sobre el momento en que se produjo el huracán, calcula la velocidad media del viento y la presión máxima del viento del huracán. Busca los ingresos mensuales más altos y más bajos para las ubicaciones de franquicia utilizando bins de 100 km.
Resumir atributos	Utilizando una entidad o datos tabulares, esta herramienta resume las estadísticas de campos. Por ejemplo: Dadas unas ubicaciones de tiendas de alimentación con el campo COMPANY_NAME, resume las tiendas por el nombre de la compañía para determinar estadísticas para cada compañía. Dada una tabla de tiendas de alimentación con los campos COMPANY_NAME y COUNTY, resume las tiendas por el nombre de la compañía y condado a fin de determinar estadísticas para cada compañía en cada condado.
Resumir dentro de	Busca áreas (y porciones de áreas) que se superponen entre dos capas y calcula estadísticas sobre la superposición. Por ejemplo: Dada una capa de áreas de cuencas hidrográficas y una capa de áreas de uso del suelo, calcula la superficie total del tipo de uso del suelo para cada cuenca hidrográfica. Dada una capa de parcelas de un condado y una capa de límites de ciudades, resume el valor medio de las parcelas vacías en cada ciudad.

Buscar ubicaciones

Estas herramientas buscan las entidades que cumplen los criterios especificados. Normalmente se usan para la selección de sitios, cuyo objetivo es buscar los lugares que satisfacen varios criterios.

Herramienta

Descripción

Buscar ubicaciones similares

En función de los criterios que se especifiquen, la herramienta Buscar ubicaciones similares mide la similitud de las ubicaciones de la capa de búsqueda de candidatos con una o varias ubicaciones de referencia. Por ejemplo: Busca las diez tiendas más similares examinando la cantidad de empleados y las ventas anuales. Busca las 100 ciudades más similares examinando la relación entre la población, el crecimiento anual y los ingresos derivados de los impuestos.

Analizar patrones

Estas herramientas te ayudan a identificar, cuantificar y visualizar los patrones espaciales de tus datos.

Herramienta	Descripción
Calcular densidad	La herramienta Calcular densidad crea un mapa de densidad a partir de entidades de punto mediante la extensión de cantidades conocidas de algún fenómeno (representado como atributos de los puntos) a todo el mapa. El resultado es una capa de áreas que representan la densidad. Por ejemplo: Calcular las densidades de hospitales en un condado. La capa de resultados mostrará las áreas con una accesibilidad alta y baja a los hospitales, y esta información se puede usar para decidir dónde se deben construir nuevos hospitales. Identificar áreas con un alto riesgo de incendio forestal en función del historial de ubicaciones de estos incendios. Buscar comunidades alejadas de las principales carreteras para planificar dónde se deben construir nuevas carreteras.
Buscar puntos calientes	La herramienta Buscar puntos calientes determinará si hay algún clustering estadísticamente significativo en el patrón espacial de sus datos. ¿Están realmente agrupados sus puntos (incidentes criminales, árboles, accidentes de tráfico)? ¿Cómo puede estar seguro? ¿Ha descubierto de verdad un punto caliente estadísticamente significativo (para el gasto, la mortalidad infantil, notas de examen sistemáticamente altas) o contaría su mapa una historia diferente si cambiara sus símbolos? La herramienta Buscar puntos calientes le ayudará a responder a estas preguntas con confianza.
Crear cubo de espacio-tiempo	En esta herramienta se resumen una serie de puntos con la función de tiempo habilitada en una estructura de datos de netCDF agregándolos en bins de espacio-tiempo. Por ejemplo: Agrega todos los delitos de una ciudad en bins de 1 km por mes. Agrega todas las llamadas al 112 realizadas en un condado durante los últimos 50 años en bins de 100 km, con bins temporales anuales.

Utilizar proximidad

Estas herramientas le ayudan a responder a una de las preguntas más comunes del análisis espacial: "¿Qué está cerca de qué?"

Herramienta

Descripción

Crear zonas de influencia

Una zona de influencia es un área que cubre una distancia dada desde una entidad de puntos, de línea o de entidad poligonal. Por ejemplo: Utilizando entidades de río lineales, crea una zona de influencia de cada río multiplicando por 50 el ancho del río para determinar el límite ribereño propuesto. Dadas áreas que representan países, crea una zona de influencia de cada país por 200 millas náuticas para determinar el límite marítimo.

Administrar datos

Estas herramientas se usan para la administración diaria de los datos geográficos y tabulares.

Herramienta	Descripción
Copiar en Data Store	Copia una tabla o capa de entidades de entrada en un ArcGIS Data Store y crea una capa en su SIG web. Por ejemplo: Copia un conjunto de archivos csv en un archivo de Big Data que se comparte con el data store espacio-temporal para su visualización. Copia las entidades de la extensión de mapa actual que están almacenadas en el data store espacio-temporal al data store relacional.