ワークフロー図

解析での使用 GeoAnalytics ツール

GeoAnalytics ツール を使用した解析は、複数の ArcGIS GeoAnalytics Server コンピューターやコアにまたがる分散型処理を使用して実施されます。GeoAnalytics ツール と ArcGIS Enterprise の標準的なフィーチャ解析ツールは、異なるパラメーターと機能を持ちます。これらの相違点については、「フィーチャ解析ツールの相違点」をご参照ください。

例

• ある都市の警察は、凶悪犯罪と失業率の間に何らかの関係性があるかを判断する解析を実施しています。凶悪犯罪の件数が多く、失業率が高い地域にある高校で拡張サマー ジョブ計画を導入する予定です。[ホット スポット分析 (Find Hot Spots)] を使用すると、統計的に有意な犯罪と失業のホットスポットがある地域を検索できます。

• ある自然保護担当官は、森林への保護対策が必要な地域に優先順位を設定したり、耐性のある地域を詳しく知るために、樹木の病害を調査しています。[ホット スポット分析 (Find Hot Spots)] ツールを使用すると、病害のある樹木 (ホット スポット) と健康な樹木 (コールド スポット) のクラスターを特定できます。

使用上の注意

入力フィーチャはポイントである必要があります。ポイントは、正方形のグリッド (ビン) 内の集約されたフィーチャによって解析されています。

出力レイヤーには、各フィーチャの統計的有意性、p 値、Z スコアなどの情報を含む追加フィールドがあります。

[ホット スポット分析 (Find Hot Spots)] ツールでは、時間ステップを使用して解析することもできます。各時間ステップは、時間ステップ外のフィーチャとは切り離して解析されます。時間ステップを使用するには、入力データを時間対応にし、任意の時点を時間で表す必要があります。タイム ステップを適用すると、出力フィーチャは START_DATETIME および END_DATETIME フィールドで表した時間間隔になります。

時間ステップの詳細

[ホット スポット分析 (Find Hot Spots)] ツールでは、エリア レイヤーが投影座標系になくてはなりません。データが投影座標系になくて、投影座標系を設定していない場合は、正積円筒図法 (WKID 54034) が使用されます。

[現在のマップ範囲を使用] がオンの場合、現在のマップ範囲に表示されるフィーチャだけが解析されます。オフの場合、入力レイヤーのすべての入力フィーチャが、現在のマップ範囲内になくても解析されます。

[ホット スポット分析 (Find Hot Spots)] の詳細

空間パターンは、ランダムであっても一定のクラスターを示します。さらに、人間の目と脳は、パターンが存在しなくても見つけようとする性質があります。したがって、そのようにして得られたデータのパターンは、実際に空間プロセスを経て得られた結果なのか、偶然得られた結果に過ぎないのかを判別するのが困難な場合があります。そのため、研究者とアナリストは、空間パターンを定量化するために [ホット スポット分析 (Find Hot Spots)] (Getis-Ord Gi*) のような統計手法を使用しています。

ツールは、データセットの各フィーチャの Getis-Ord Gi* (発音は「ジー-アイ-スター」) 統計値を計算します。結果として生成される Z スコアと p 値は、高い値または低い値のフィーチャが空間的にどの場所でクラスタリングされるかを示します。各フィーチャは、隣接フィーチャのコンテキスト内で解析されます。高い値を持つフィーチャは興味深いフィーチャではあっても、統計的に有意なホット スポットではない可能性もあります。統計的に有意なホット スポットである場合は、高い値を持つフィーチャが、同じように高い値を持つ別のフィーチャに囲まれています。あるフィーチャとその近傍を対象とする特定エリアの合計値が、すべてのフィーチャの合計値と比例的に比較されます。実際の特定エリアの合計値と期待された合計値が、偶然には発生しないほど大きく異なっていれば、Z スコアは統計的に有意ということになります。

データ内から検出された統計的に有意なクラスターは、有益な情報です。クラスターが発生する位置と時期がわかると、調べているパターンを発展させるプロセスの重要な手掛かりになります。たとえば、空き巣がある特定の近隣地区で一貫して高いという情報は、効果的な防止策を作ったり、貴重な警察のリソースを割り当てたり、地区を監視するプログラムを開始したり、徹底的な犯罪調査の根拠にしたり、参考人を特定したりする必要がある場合に重要な情報になります。

制限事項

入力にはポイント レイヤーが含まれている必要があり、解析前に指定したサイズのビンに集約されます。集約せずにホット スポット分析を行う場合や、入力がポリゴン レイヤーである場合は、標準のフィーチャ解析ツール [ホット スポット分析 (Find Hot Spots)] を使用します。

ArcGIS API for Python の例

[ホット スポット分析] は ArcGIS API for Python で使用できます。

# Import the required ArcGIS API for Python modules import arcgis from arcgis.gis import GIS from arcgis.geoanalytics import analyze_patterns
# Connect to your ArcGIS Enterprise portal and check that GeoAnalytics is supported portal = GIS("https://myportal.domain.com/portal", "gis_publisher", "my_password", verify_cert=False) if not portal.geoanalytics.is_supported():
    print("Quitting, GeoAnalytics is not supported")    exit(1)   
# Find the big data file share dataset you're interested in using for analysis search_result = portal.content.search("", "Big Data File Share")
# Look through search results for a big data file share with the matching name bd_file = next(x for x in search_result if x.title == "bigDataFileShares_PoliceData")
# Look through the big data file share for Crimes crimes = next(x for x in bd_file.layers if x.properties.name == "Crimes")
# Set the tool environment settings and apply a filter to crimes arcgis.env.verbose = True crimes.filter = "Domestic = 'TRUE'"
# Find hot spot of domestic crime occurrence with hot spot cell size of 1 mile hot_spots_result = analyze_patterns.find_hot_spots(point_layer = crimes,                                                   bin_size = 1,                                                    bin_size_unit = 'Miles',
                                                   neighborhood_distance = 5,                                                   neighborhood_distance_unit = 'Miles',                                                   output_name = "Crimes_Hotspots")
# Visualize the tool results if you are running Python in a Jupyter Notebook processed_map = portal.map('City, State', 10) processed_map.add_layer(hot_spots_result) processed_map

類似のツール

[ホット スポット分析] ツールは、データの空間パターンに、統計的に有意なクラスターが存在するかどうかを判定します。その他の役に立つツールを紹介します。