Eseguire analisi Big Data utilizzando ArcGIS GeoAnalytics Server

A partire da ArcGIS 10.5 è possibile eseguire analisi delle feature utilizzando l'elaborazione distribuita con gli strumenti forniti da ArcGIS GeoAnalytics Server. Questi strumenti consentono di analizzare i modelli ed aggregare i dati in un contesto spazio-temporale e consentono di rispondere a domande quali:

• Considerando milioni di chiamate di emergenza effettuate nell'arco di decenni, quali aree hanno la maggiore incidenza di chiamate di questo tipo?
• Quali sono le zone più note per il servizio taxi nella città di New York e in che modo questa tendenza sta cambiando settimanalmente?
• Qual è l'itinerario di volo dei tracciati GPS registrati e quanti di questi itinerari sono stati effettuati entro 100 km di una zona di interdizione al volo nel 2015?

Accedere a GeoAnalytics Tools

Gli strumenti di analisi delle feature di ArcGIS GeoAnalytics Server possono essere utilizzati nel map viewer del portale, in ArcGIS Pro, nell'API Python di ArcGIS e tramite l'API REST di ArcGIS. In qualità di membro del portale, è possibile accedere agli strumenti utilizzando la procedura seguente.

Per informazioni sull'esecuzione degli strumenti tramite l'API REST di ArcGIS, consultare l'API REST di ArcGIS. Per ulteriori informazioni sull'esecuzione degli strumenti in ArcGIS Pro, consultare la documentazione di ArcGIS Pro.

Accedere agli strumenti dal map viewer del portale

1. Accedere al portale come un membro con privilegi di analisi spaziale.
2. Fare clic su Mappa per aprire il map viewer.
3. Fare clic su Analisi e scegliere Strumenti GeoAnalytics.

Nota:

Se non appare il pulsante Analisi o la scheda Strumenti GeoAnalytics nel map viewer, contattare l'amministratore del portale. È possibile che il portale non sia configurato con ArcGIS GeoAnalytics Server o che non si disponga dei privilegi per eseguire gli strumenti. Se non si dispone delle autorizzazioni richieste per gli strumenti, questi non saranno visibili.

Accedere agli strumenti dall'API Python di ArcGIS

L'API Python di ArcGIS consente ai data scientist e agli analisti GIS di interrogare, visualizzare, analizzare e trasformare i dati spaziali utilizzando i potenti GeoAnalytics Tools disponibili nell'organizzazione. Per ulteriori informazioni sulle funzionalità di analisi dell'API, consultare il sito della documentazione.

Gli strumenti di analisi Big Data sono accessibili tramite il modulo geoanalytics.

Preparare i dati per l'analisi

È possibile eseguire gli GeoAnalytics Tools su:

• Feature layer (ospitati e da feature service)
• Raccolte feature
• Condivisioni file Big Data registrate con ArcGIS GeoAnalytics Server

Output GeoAnalytics Tools

L'output di GeoAnalytics Tools in esecuzione sono feature layer ospitati con dati memorizzati nello Spatiotemporal Big Data Store registrato con il server di host del portale.

Panoramica strumento

Di seguito è riportata una panoramica degli strumenti. Gli strumenti di analisi sono suddivisi in categorie. Tali categorie sono raggruppamenti logici e non influenzano il modo in cui si accede agli strumenti o li si utilizza.

Riepiloga dati

Questi strumenti consentono di calcolare totali, lunghezze, aree e statistiche descrittive di base di feature e dei relativi attributi in aree o altre feature vicine.

Strumento	Descrizione
Aggrega Punti	Utilizzando un layer di feature punto e un layer di feature area o una distanza utilizzata per calcolare i contenitori, questo strumento determina i punti inclusi in ciascuna area e calcola le statistiche su tutti i punti nelle singole aree. È anche possibile applicare i periodi di tempo a questo strumento. Ad esempio: Date le posizioni dei punti relativi a reati, è possibile calcolare il numero di reati per regione o per un altro tipo di distretto amministrativo. È possibile calcolare i ricavi minimi e massimi di negozi in franchising utilizzando contenitori di 100 km.
Join delle feature	Utilizzando un layer di feature punto, di linea o area o una tabella e un altro layer di feature punto, di linea o area o una tabella per unire feature che mostrano una determinata relazione. Le relazioni spaziali, temporali e di attributi possono essere utilizzate per unire insieme le feature e, facoltativamente, per calcolare le statistiche di riepilogo. Ad esempio: Date le posizioni puntuali dei reati con un tempo, unire i dati dei reati tra di loro, specificando una relazione spaziale dei reati, entro 1 km l'uno dall'altro e nell'intervallo di 1 ora l'uno dall'altro, per determinare se esiste una sequenza di reati vicini tra loro nello spazio e nel tempo. Data una tabella di codici postali con informazioni demografiche e una feature area che rappresenta edifici residenziali, unire le informazioni demografiche alle residenze, in modo che ciascuna residenza contenga le informazioni.
Ricostruisci tracce	Utilizzando un layer di feature puntuali o poligonali che sono abilitate per variazioni temporali, questo strumento determina quali feature di input appartengono a una traccia, ordinando gli input in modo sequenziale nel tempo. Calcola quindi le statistiche su tutte le feature di input all'interno di ogni traccia. Ad esempio: Date le posizioni puntuali e l'ora delle misurazioni degli uragani, calcolare la velocità media del vento e la pressione massima del vento dell'uragano. È possibile calcolare i ricavi minimi e massimi di negozi in franchising utilizzando contenitori di 100 km.
Riepiloga attributi	Utilizzando feature o dati tabulari, questo strumento consente di riepilogare le statistiche per i campi. Ad esempio: Date le posizioni dei negozi di alimentari con un campo COMPANY_NAME, riepilogare i negozi in base al nome della società per determinare le statistiche per ciascuna società. Data una tabella di negozi di alimentari con un campo COMPANY_NAME e COUNTY, riepilogare i negozi in base al nome della società e della regione per determinare le statistiche per ciascuna società in ogni regione.
Riepiloga entro	Consente di trovare aree (e parti di aree) che si sovrappongono tra due layer e di calcolare le statistiche sulla sovrapposizione. Ad esempio: Dati un layer di aree spartiacque e un layer di aree di utilizzo del suolo per tipo di utilizzo, è possibile calcolare la superficie totale in acri del tipo di utilizzo del suolo per ogni spartiacque. Dati un layer di particelle in una regione e un layer di confini di città, è possibile riepilogare il valore medio delle particelle non occupate in ogni città.

Trova posizioni

Questi strumenti consentono di trovare feature corrispondenti ad un numero qualsiasi di criteri specificati. Vengono in genere utilizzati per la selezione di siti, in cui l'obiettivo è trovare luoghi che soddisfano più criteri.

Strumento

Descrizione

Trova località simili

In base ai criteri specificati, lo strumento Trova località simili consente di valutare la somiglianza di località presenti nel layer di ricerca candidati con una o più località di riferimento. Ad esempio: Trovare i dieci negozi più simili esaminando il numero dei dipendenti e le vendite annuali. Trovare le cento città più simili esaminando la relazione tra popolazione, crescita annuale ed entrate fiscali.

Analizza modelli

Questi strumenti consentono di identificare, quantificare e visualizzare i modelli spaziali nei dati.

Strumento	Descrizione
Calcolo Densità	Lo strumento Calcolo densità consente di creare una mappa di densità a partire da feature puntuali diffondendo nella mappa quantità note di alcuni fenomeni (rappresentati come attributi di punti). Il risultato è un layer di aree che rappresentano la densità. Ad esempio: Per calcolare le densità relative agli ospedali presenti in una determinata area. Nel layer dei risultati verranno indicate le aree con maggiore o minore accessibilità agli ospedali e tali informazioni saranno utili per stabilire dove costruire nuove strutture. Per identificare aree ad alto rischio di incendio sulla base delle località in cui nel tempo si sono verificati incendi di aree boschive. Per individuare le comunità più lontane dalle principali autostrade e pianificare le aree in cui costruire nuove strade.
Trova Hot Spot	Lo strumento Trova hot Spot consente di determinare la presenza di cluster statisticamente rilevanti nel modello spaziale dei dati. I punti (reati, alberi, incidenti stradali) sono realmente organizzati in cluster? Come si può verificarlo? È stato effettivamente individuato un hot spot di rilevanza statistica (ai fini della spesa, della mortalità infantile, di punteggi di test elevati) oppure la mappa raffigurerebbe una situazione diversa se venisse cambiata la simbologia? Lo strumento Trova hot spot consente di rispondere con sicurezza a queste domande.
Crea cubo spazio-temporale	Questo strumento riepiloga un set di punti abilitati per le variazioni temporali in una struttura netCDF aggregandoli in contenitori spazio-temporali. Ad esempio: Aggregare tutti i reati commessi mensilmente in una città in contenitori di 1 km. Aggregare tutte le chiamate al numero di emergenza che si sono verificate in una regione negli ultimi 50 anni in contenitori di 100 km, con contenitori temporali annuali.

Usa prossimità

Questi strumenti consentono di rispondere a una delle domande più comuni dell'analisi spaziale: "Che cosa è vicino a cosa?"

Strumento

Descrizione

Crea Buffer

Un buffer è un'area che copre una data distanza da una feature punto, linea o poligono. Ad esempio: Utilizzando feature lineari per i fiumi, eseguire il buffer di ciascun fiume per 50 volte la larghezza del fiume al fine di determinare un confine rivierasco proposto. Date le aree che rappresentano i paesi, eseguire il buffer di ciascun paese per 200 miglia nautiche al fine di determinare il confine marittimo.

Gestisci dati

Questi strumenti vengono utilizzati per la gestione quotidiana dei dati geografici e tabulari.

Strumento	Descrizione
Copia in Data Store	Consente di copiare un feature layer di input o una tabella in un ArcGIS Data Store e creare un layer nel GIS Web. Ad esempio: Copiare una raccolta di file .csv in una condivisione file Big Data nello Spatiotemporal Data Store per la visualizzazione. Copiare le feature nell'estensione della mappa corrente che sono memorizzate nello Spatiotemporal Data Store nel Data Store relazionale.