Глоссарий о пространственных данных
Здесь мы собрали все ключевые термины, которые вам необходимо знать, чтобы стать специалистом по пространственным данным.
Тип иерархической кластеризации, в которой кластеры строятся «снизу вверх». Этот алгоритм начинает построение кластеров, где каждый объект находится в своем кластере, затем кластеры рекурсивно объединяются (агломерируются), используя 'стратегию связывания', такую как минимизация суммы квадратов расстояний внутри кластера.
Метод кластеризации, разработанный для определения лучшего расположения значений в различных классах.
Состоит в вычислении экспериментальной вариограммы из данных и подгонке модели вариограммы к эмпирической вариограмме для вывода параметров, характеризующих пространственную зависимость.
Процесс очистки и преобразования данных для извлечения полезной информации для принятия решений.
Метод уменьшения размерности и кластеризации.
Состоит в представлении GP (непрерывного пространственного процесса) с использованием GMRF (дискретно индексированного пространственного процесса).
Используют теорему Байеса для расчета и обновления вероятностей после получения новых данных.
Определяет вариабельность между точками данных только в функции расстояния.
Говорят, что стохастический процесс является внутренне стационарным, если его функция дисперсии не меняется при смещении в пространстве.
Стохастический процесс, имеющий гауссовы распределения в пределах. Он параметризуется средней функцией и ковариационной функцией, которые применяются к векторам ввода и возвращают вектор средних значений и ковариационную матрицу, которые предоставляют среднее значение и ковариацию выходных значений, соответствующих этим точкам ввода в функциях, взятых из процесса.
Стохастический процесс, который удовлетворяет марковскому свойству, что параметры i-й области независимы от всех других параметров, учитывая множество его соседей.
Система для сбора и анализа пространственных данных.
Модель с пространственно меняющимся коэффициентом, используемая как исследовательская техника, предназначенная для указания мест, где происходит нестационарность.
Создание геометрических точек в ваших данных.
Процесс преобразования адресов, например, улиц, в координаты широты и долготы, которые вы можете использовать для размещения маркера на карте.
Данные с географическим компонентом.
Совокупность случайных величин, связанных с узлами графа.
Открытое веб-приложение, которое позволяет специалистам по данным создавать и делиться документами, содержащими живой код, уравнения, визуализации и текст.
Статистическая модель, записанная в иерархической (многоуровневой) форме, которая оценивает параметры апостериорного распределения с использованием байесовского метода.
Изолиния времени путешествия, то есть кривая равного времени путешествия.
Сочетает аналитические приближения и эффективные схемы численного интегрирования для достижения высокоточных детерминированных приближений апостериорного распределения.
Наука и техника создания карт для передачи пространственной информации.
Статистическая техника группировки данных таким образом, что данные, принадлежащие одной и той же группе (кластеру), более вероятно похожи друг на друга, чем на данные из других кластеров.
Метод пространственной интерполяции, используемый для получения прогнозов в немерных местах на основе GP. Ковариационная функция обычно получается из анализа вариограммы.
Класс методов моделирования, используемых для приближения апостериорного распределения путем случайной выборки в вероятностном пространстве.
Модель - это формулировка проблемы.
Данные, свободно доступные для использования всем без ограничений.
Техника валидации модели для оценки того, как результаты статистической модели обобщатся на новые данные. Она включает разделение выборки данных на взаимодополняющие подмножества, выполнение анализа на одном подмножестве и валидацию анализа на другом подмножестве.
Если данные распределены случайно и равномерно по исследуемой области, говорят, что они демонстрируют ППС.
Методы кластеризации, учитывающие пространственные связи, присущие пространственным данным.
Метод кластеризации, который объединяет данные, которые находятся близко друг к другу, на основе метрики расстояния и минимального количества точек данных. С помощью подходящей метрики может быть применен к координатам точек относительно данных для выполнения пространственной кластеризации.
Техника кросс-валидации, которая использует пространственную информацию для разделения данных на подмножества.
Стохастический процесс считается стационарным, если его совместное вероятностное распределение не меняется при смещении в пространстве.
Состоит в анализе пространственно-временных данных: данные определяются процессом, индексированным пространством и временем.
Состоит в анализе пространственных данных (т.е. данных, которые проявляют пространственную зависимость), чтобы сделать выводы о параметрах модели, предсказать в неотобранных местах и для пространственного сглаживания.
Пространственное смешивание происходит, когда добавление пространственно-коррелированного ошибочного члена изменяет оценки коэффициентов фиксированного эффекта, особенно когда фиксированные эффекты сильно коррелируют с пространственно структурированным случайным эффектом.
Структура данных, позволяющая доступ к пространственному объекту.
Методология для преобразования ваших геоданных в бизнес-результаты. Геоданными могут быть все: от адресов и координат широты/долготы до существующих точек, линий и полигонов.
Тип кластеризации, который обеспечивает непрерывность границ географий. Это означает, что меньшие географии могут быть объединены в более крупные, смежные регионы, которые создаются для оптимизации качеств, таких как одинаковые населения, однородные меры (например, аналогичные социодемографические характеристики) и компактность среди прочего.
Данные, связанные с набором упорядоченных точек, соединенных прямыми линиями. Примеры включают данные из сетей мобильности, интернета и мобильных телефонных сетей. Типичные приложения включают анализ пространственных сетей и оптимизацию маршрутов.
Стохастический процесс считается слабо стационарным, если его функция ковариации не меняется при смещении в пространстве.
RMSE - это стандартное отклонение ошибок прогнозирования.
Мера глобальной и локальной пространственной автокорреляции для ареальных данных.
Предлагает способ расчета вероятности гипотезы на основе ее априорной вероятности, вероятностей наблюдения различных данных при данной гипотезе и наблюдаемых данных самой по себе.
Данные, связанные с фиксированным набором местоположений с четко определенными границами. Границы могут быть нерегулярными, как в случае административных единиц (например, районы, регионы, округа), или могут быть определены регулярной сеткой, как в случае растровых данных. Типичные приложения включают вывод модели, прогнозирование в неотобранных местах и пространственное сглаживание.
Данные, связанные с пространственным индексом, который изменяется непрерывно в пространстве. Примеры включают данные от GPS-трекинга, стационарных устройств, спутников высокого разрешения. Эти данные часто полезны для вывода модели и прогнозирования в неотобранных местах.
Данные, представляющие собой события, в которых сами места являются случайными. В этом контексте эти данные полезны при оценке возможного кластеризации или ингибирования между наблюдениями.
Места, которые могут быть полезны или интересны, например, рестораны, памятники, парки, школы...
Условные (УАР) и симулятивные (САР) случайные пространственные эффекты для построения иерархических байесовских моделей.
Стохастическая модель, описывающая последовательность возможных состояний, в которых вероятность каждого состояния зависит только от предыдущего состояния.
Открытый формат, предназначенный для кодирования пространственных данных.
Непространственный метод кластеризации, который стремится разделить данные на фиксированное количество кластеров, при этом каждая точка данных принадлежит кластеру с ближайшим средним значением.
Об comprehensive библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций на Python.
Быстрый и открытый инструмент для анализа и манипуляций с данными, построенный на основе языка программирования Python.
PostgreSQL - это универсальная система управления объектно-реляционными базами данных.
Язык программирования.
Язык программирования.
Метод регионализации, который работает путем построения контингентности на основе минимального остовного дерева, обеспечивая однородность внутри деревьев, минимизируя затраты, которые являются обратными значениями сходства объединенных регионов.