Бештар

Чаро таҳлили интихоб аз рӯи макон масофаро ба таври нодуруст ҳисоб мекунад?

Чаро таҳлили интихоб аз рӯи макон масофаро ба таври нодуруст ҳисоб мекунад?


Ман мехоҳам шаҳрҳоеро интихоб кунам, ки дар масофаи 200 км аз шаҳри қаблан интихобшудаи ман ҷойгиранд. Аммо, натиҷаи ман аз он вобаста аст, ки оё ман буфер эҷод мекунам ва онро барои клип кардани шаҳрҳо истифода мебарам (натиҷаи хуб) ё истифода аз таҳлили ҷойгиршавӣ интихоб кунед ва онро бо ҳамон маълумот таъмин кунед. Версияи ArcGIS ман 10.2.1 аст.

Ман фаҳмидам, ки мушкил дар он аст, ки таҳлил маълумотро на ба таври сферавӣ (ҷуғрофӣ), балки ба таври планарӣ (геометрия) баррасӣ мекунад. Он чизеро ки ман дар назар дорам, он масофаро ҳамчун координатаҳои XY ҳисоб мекунад, то буферии тахминии масофа дорои шакли мукаммали диск бошад, ки дар самти Y хуб аст, аммо дар X натиҷаҳо комилан нодурустанд), дар ҳамин ҳол маълумоти ман ҷуғрофӣ ва он дараҷаҳоро истифода мебарад (маълумот дар WGS84 аст).

Ман як таҷриба гузарондам ва дар PostGIS буфере сохтам, ки дар он маълумот ҳамчун геометрия ворид карда мешавад, на ҷуғрофия ва натиҷа ба масофаи Интихоби макон мувофиқат мекунад. Ман инчунин буфер сохтам ва онро барои клип кардани шаҳрҳо истифода кардам ва натиҷа дуруст аст.

Ман файлҳои зеринро замима мекунам:

  • шаҳрҳо (қабат бо баъзе шаҳрҳои Аляска)
  • sel_city (қабати дорои шаҳри пешакӣ интихобшуда барои буфер)
  • city_buff200 (эҷоди буферии дуруст дар ArcMap)
  • buff200_exp (буфер дар постгис сохта шудааст, вақте ки намуди маълумот ҳамчун геометрия муқаррар карда шудааст, на ҷуғрофия) [ин намояндагии буферии масофаи нодуруст аст, ки бо интихоби макон истифода мешавад]
  • cit_within200 (қабати дорои шаҳрҳо бо истифода аз пешниҳоди нодурусти масофа)
  • city_buff200_inter2 (натиҷаи дуруст)

Истиноди маълумот: http://student.agh.edu.pl/~wysek/stack_data.rar

Рамзе, ки ман барои сохтани натиҷаи нодуруст истифода мебурдам, ин аст:

city_lyr = arcpy.mapping.Layer (шаҳрҳо) arcpy.SelectLayerByLocation_management (city_lyr, "WITHIN_A_DISTANCE", шаҳри интихобшуда, "200 километр", "NEW_SELECTION") arcpy.CopyFeatures_management (шаҳрҳо_лир, "cit_withi200)

Воситаи Arc Select аз рӯи макон барои таҳлили буферӣ он қадар хуб кор намекунад, агар маълумоти шумо пешбинӣ нашуда бошад (WGS 1984). Он буферии натиҷаро ҳамчун шакли мукаммали давра ҷалб мекунад, ба ҷои шакли ovular бо нобаёнӣ (Euclidian vs. Geodesic).

Доира масофаҳоро дақиқ ифода намекунад, зеро он каҷии заминро ба назар намегирад ва ҳангоми чен кардан нодуруст хоҳад буд.

Ман ё маълумоти шуморо тарҳрезӣ мекардам, агар ба шумо лозим аст, ки интихобро аз рӯи макон истифода баред ё танҳо истифодаи усули буфер/клипро баррасӣ кунед.

Инҳоянд боз як хониши бештар дар бораи он, ки асбоби буферӣ кори худро мекунад. Маълумоти хуб дар бораи он ки чӣ тавр буферро ҷалб мекунад ва Евклидия против геодезӣ вуҷуд дорад

http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#/How_Buffer_Analysis_works/00080000001s000000/


Макони беҳтаринро бо Ҷойгиркунӣ-Ҷудо кардан интихоб кунед

Ҷойгиркунии ҷойгиршавӣ барои ёфтани маконҳои беҳтарин барои иншоот барои расонидани маҷмӯи маконҳои талабот кӯмак мекунад. Маҳалҳо метавонанд кӯшиш кунанд, ки миқдори зиёди талаботро пӯшонанд ё хароҷотро барои расидан ба талабот кам кунанд ё ҳиссаи бозорро зиёд кунанд. Раванди тақсимоти ҷойгиршавӣ метавонад бо як маҷмӯи маълумотҳои шабакаи маҳаллӣ ё хидмати шабакавӣ, ки дар ArcGIS Online ё ArcGIS Enterprise ҷойгиранд, алоқаманд бошад. Ин дастур нишон медиҳад, ки чӣ тавр истифода бурдани маҷмӯи маълумотҳои шабакаи маҳаллӣ барои ҳалли беҳтарин маконҳои чакана барои қонеъ кардани талаботи муштариён.

Огоҳӣ:

Таҳлили ҷойгиршавӣ дар IoT ва Big Data Telematics

Шумо наметавонед дар ин рӯзҳо бидуни шунидани Интернети ашё (IoT) ба конфронси технологӣ равед. Консенсус дар он аст, ки сенсорҳо ва технологияҳои иттилоотӣ ба зудӣ дар гирду атрофи мо хоҳанд буд ва ба ҳаёти ҳаррӯзаи мо таъсир мерасонанд, то ба мо огоҳӣ, самаранокӣ ва амният диҳанд.
Мо ин тағиротро тавассути истифодаи босуръат афзояндаи технологияи интеллектуалӣ аз сар мегузаронем: соатҳои интеллектуалӣ, яхдонҳои интеллектуалӣ ва тугмаҳои интеллектуалӣ дар дастгоҳҳо.

Мошини оқил дар куҷост?

Телефонеро ёфтан душвор аст, ки смартфон набошад. Аз тарафи дигар, харидани мошини арзон, ки воқеан як мошини оқил аст, ғайриимкон аст. Истеҳсолкунандагони инноватсионӣ ба монанди Tesla, Faraday ва Google пешсафанд ҳангоми татбиқи технологияҳои иттилоотӣ, дар ҳоле ки бисёре аз ширкатҳои анъанавии мошинсозӣ ҳоло ҳам дар хатти суст мебошанд.
Маълумоти телематикӣ аз мошинҳое, ки дар минтақаи Бэй, Калифорния сафар мекунанд. Рангҳои гуногун суръати гуногунро нишон медиҳанд, сурх зудтарин аст. Технологияи Bluetooth, масалан, дар смартфонҳо зиёда аз 15 сол мавҷуд аст, баръакс, он қариб як стандарти мошин дар соли 2015 нест. Volvo технологияи наверо баровард, ки ба одамон имкон медиҳад рамзҳои яквақтаи дастрасиро ба танаи автомобилашон пешниҳод кунанд. Бастаҳоро ба мошини шумо расонидан мумкин аст, ки интиқолро қулайтар мекунад. Ва навигатсия дар дохили мошин акнун метавонад ба иттилооти воқеии трафик дастрасӣ пайдо кунад, ки дақиқии масирро хеле беҳтар мекунад. Аммо пешрафти ҳаяҷонбахштарин, ман фикр мекунам, кор дар мошинҳои пайвастшуда аст.
Воситаҳои нақлиёти пайвастшуда бо ҳамдигар дар бораи масъалаҳои марбут ба амният, аз қабили шароити роҳ, тағирот дар амали дигар мошинҳо, ба мисли тормоздиҳии шадид ё хатарҳо, хабар мегиранд. Ин қобилияти нав ба телематика такя мекунад ва он роҳро ба мошини мустақил ва худгард идора мекунад.

Ҳаракати оқилона ба таҳлили оқилонаи макон такя мекунад

Телематика алоқаи васлшудаи автомобилҳоро бо технологияҳои иттилоотӣ муттаҳид мекунад. Он як ҷузъи муҳими мошинҳои интеллектуалӣ ё ҳаракати интеллектуалӣ мебошад. Он чизе, ки мошинҳоро интеллектуалӣ мекунад, ба се қобилияти асосӣ вобаста аст: қобилияти ҷамъоварии маълумоти дақиқ аз манбаъҳои гуногун барои таҳлили ин маълумот ё эътироф кардани шаклҳои мувофиқ ва қобилияти муассир расонидани натиҷаҳо ба дигар мошинҳо, системаҳо ва корбарон.
Манбаъҳои маълумот сенсорҳои суръат ва ҳарорат дар роҳ, иттилооти онлайн дар бораи обу ҳаво ва системаҳои идоракунии шоҳроҳро дар бар мегиранд. Ҳаракати интеллектуалӣ ба таҳлили интеллектуалии макон такя мекунад, яъне огоҳӣ аз он, ки маҳз ҳамаи ин унсурҳои мобилӣ ва стационарӣ бо ҳам робита доранд.
Сенсорҳои воситаҳои нақлиёт метавонанд маълумотро аз атрофиёни наздик ошкор кунанд, аммо на дар бораи он ки як дақиқа пеш дар қитъаи дарпешистодаи шоҳроҳ чӣ ҳодиса рӯй дод ё он чизе ки пешгӯӣ мешавад. Мо метавонем бо таҳлили ҷойгиршавӣ фарқияти байни телематика ва мобилии интеллектуалиро бартараф кунем. Биёед як мисолро омӯзем, ки тавсиф мекунад, ки чӣ тавр таҳлили макон метавонад ба мобилии интеллектуалӣ тағир диҳад, ки чӣ тавр мо бо мошин сафар мекунем.

На танҳо як рӯзи тира дар роҳ

Ин метавонад хеле шинос бошад: як оила дар роҳ аст, ки бибияшонро дар роҳи таътили дӯстдоштаи зимистонаи худ ҳангоми гирифтани мошини онҳо ба минтақаи ғайричашмдошти туман ворид кунад. Ронанда дарҳол суръатро суст мекунад ва намефаҳмад, ки туман дар рӯи яхбаста ба булӯр табдил ёфтааст. Мошин аз идоракунӣ чарх мезанад ва як чархи пеши онро ҳангоми хароб шудани канори роҳ хароб мекунад. Оила телефони мобилии худро бароварда, дар наздикии сехи таъмири чархҳо менигаранд. Пас аз ду соат, оила дар тарабхонаи маҳаллӣ интизоранд, вақте ки чархи онҳо таъмир карда мешавад.
Чӣ тавр ҳаракати интеллектуалӣ ин сенарияро беҳтар карда метавонад? Ҳангоме ки оила мераванд, системаи навигатсионӣ дар вақти воқеӣ дар бораи обу ҳаво, трафик ва ғайра тафтиш мекунад. Аввалан, пеш аз ворид шудани мошин ба қитъаи роҳи туман ва яхбандӣ, якчанд чорабиниҳои мобилии интеллектуалӣ рух доданд:

  1. Ҳангоме ки дигар мошинҳо аз қитъаи роҳ бо харобаҳо мегузаранд, сенсорҳо ба таври худкор ин хатарро ба экипажҳои роҳ хабар медиҳанд, ки фавран бартараф кардани монеаро оғоз мекунанд.
  2. Сенсорҳои роҳ ба яхҳои ҳарорати роҳ хабар медиҳанд, ки дар навбати худ ба системаи боркаши мошин дар бораи шароити хатарнок ҳушдор медиҳанд.
  3. Хадамоти обуҳавои воқеӣ дар бораи ҷамъ шудани туман дар ин минтақа хабар медиҳанд ва ба системаи иттилоотии шоҳроҳ ва инчунин ба ҳама мошинҳои дохили ин минтақа огоҳӣ мефиристанд.
  4. Аломатҳои шоҳроҳҳо барои огоҳ кардани ҳолати яхбандии роҳ ва туман пеш аз ҳар мошине, ки ба минтақаи хатарнок ворид мешавад, нав карда мешаванд.
  5. Мақомоти шоҳроҳ мошинҳоро барои паҳн кардани омехтаи дуруст ва миқдори маводи тозакунанда мефиристанд. Миқдори маводи истифодашуда дар асоси тағирёбии обу ҳаво ва шароити роҳ бодиққат назорат ва танзим карда мешавад.
  6. Дар асоси маълумоти таърихии ҳаракати нақлиёт ва ҳолати роҳ, инчунин маълумоти таърихии телематикӣ аз ҳазорҳо мошинҳое, ки дар ҳамин шароит аз ин бахш гузаштаанд, мошини оила омили хатарро ҳисоб мекунад.
  7. Нақлиёт ба таври худкор суръатро ба муҳити бехатар коҳиш медиҳад ва ронандаро водор мекунад, ки алтернативаи дигарро интихоб кунад: 45 дақиқа давр занед, тақрибан як соат дар тарабхонаи маҳаллӣ истед ё хатари фавриро интизор шавед ё мувофиқи нақша дар роҳ идома диҳед. Донистани алтернативаҳо ва хатари ҳисобшуда ба оила кӯмак мекунад, ки зуд қарор қабул кунанд, то танаффуси шоколади гарм гиранд.
  8. Азбаски мошин барои навсозии бибии ҳама таъхирҳо барномарезӣ шуда буд, вай ба вай паёми матнии автоматӣ бар асоси вақти нав пешбинишуда ва ба таври худкор ҳисобшудаи расидан мефиристад.


Оё ин танҳо сенарияи ояндаи дур аст?

Технологияи мобилии интеллектуалӣ аллакай дастрас аст. Мошинҳои баландсифат дорои сенсорҳо мебошанд, ки дар таваққуф ё нигоҳ доштани масофаи бехатар аз дигар мошинҳо кӯмак мекунанд. Шаҳрҳо ва дигар ниҳодҳои давлатӣ дар самти татбиқи мобилии интеллектуалӣ барои мусофирон тавассути пешниҳоди иттилооти мултимодалӣ дар нақлиёти ҷамъиятӣ кор мекунанд. Онҳо барои таъмин намудани таҳлили дақиқи макон технологияи системаи иттилоотии ҷуғрофиро истифода мебаранд. GIS инчунин як технологияи калидӣ барои коркарди ҳаҷми зиёди маълумоти ҷойгиршавӣ ба монанди нуқтаҳои GPS ё суръати мошин мебошад. Саноати автомобилӣ дар системаҳои зудтар ва оқилонаи мошин кор мекунад, ки омезиши таҳлили ҷойгиршавӣ ва мобилии интеллектуалиро ба манфиати ронандагон дар саросари ҷаҳон дастгирӣ мекунад.
IoT тавассути Интернет садҳо ҳазор сенсорҳоро пайваст мекунад. Ин иттилооти маҷмӯӣ инқилоби имконотро дар амният, роҳат ва самаранокӣ ба вуҷуд меорад. Он инчунин як сели маълумотро эҷод мекунад, ки системаҳои мавҷударо зуд аз байн мебарад.
Масалан, тахмин карда мешавад, ки сенсорҳои мошин дар соли 2020 то 350 МБ маълумот дар як сония истеҳсол мекунанд. Ин назар ба технологияи мобилии имрӯза чанд сад маротиба бештар маълумот аст. Мушкилот таҳлили ин ҷараёни азими "маълумоти калон" ва филтр кардани он барои иттилооте мебошад, ки барои корбар муҳим аст. Яке аз ҷанбаҳои муҳимтарин ҷойгиршавӣ аст. Насли нави асбобҳои коркарди вақти воқеӣ дар асоси GIS барои додаҳои калон бо мақсади қонеъ кардани ниёзҳои IoT дар оянда ва коркарди садҳо ҳазор маҷмӯи маълумот дар як сония вобаста ба ҷойгиршавӣ санҷида мешавад.
Барои оила дар мисоли мо, IoT ва таҳлили ҷойгиршавии додаҳои калон маънои бехатарӣ ва роҳати иловагиро хоҳад дошт. Ба ҷои он ки кӯдакон бипурсанд: "Оё мо ҳоло ҳастем?" онҳо тафтиш хоҳанд кард, то бубинанд, ки барои бозӣ кардани ҷуғрофияи дӯстдоштаи худ чӣ қадар вақт лозим аст, ба мисли Name Landmark дар пеш, ё кист, ки боғи калонтаринро дар майдони бозӣ дар масофаи 10 мил дидан мумкин аст.
Ман, пеш аз ҳама, интизори сафар бо IoT ҳастам. Шумо чӣ?


Синтаксис

Синфи хусусиятҳои вуруди дорои нуқтаҳои марказии гузориш. Дар аксар ҳолатҳо, ин як қабати мағозаи Business Analyst хоҳад буд.

Майдони ягонаи ID дар қабати мағоза.

Минтақаҳои тиҷоратиро барои нуқтаҳо дар қабати хусусияти вуруд эҷод мекунад.

  • ҲАМА - Барои ҳама нуқтаҳо минтақаҳои савдо таъсис дода мешаванд.
  • ЯГОНА - Минтақаҳои савдо барои як нуқта сохта мешаванд.
  • SELECTED - Минтақаҳои савдо барои нуқтаҳои интихобшуда дар ArcMap сохта мешаванд.

Муайян мекунад, ки чӣ гуна соҳаҳои тавлидшуда ба даст оварда мешаванд.

  • Минтақаҳои ҳалқаи оддӣ - Як ё якчанд ҳалқаҳои статикиро дар асоси нуқтаи марказии қабати мағоза тавлид мекунанд.
  • Минтақаҳои вақти ҳаракат-Дар асоси нуқтаи марказии қабати мағоза як ё якчанд полигонҳои вақти ронандагӣ тавлид мекунанд.

Масофаҳо, ба андозаи афзоиш, барои сохтани минтақаҳои савдо дар атрофи хусусиятҳои вуруд истифода мешаванд.

Воҳидҳое, ки бо қиматҳои масофа истифода мешаванд. Бо нобаёнӣ, воҳидҳое, ки дар афзалиятҳои Business Analyst муайян шудаанд, интихоб карда мешаванд.

  • Дараҷаҳои даҳӣ
  • Пойҳо
  • Километр
  • Метр
  • Майлз - Ин пешфарз аст.
  • Майлзҳои баҳрӣ
  • Ядраҳо

Синфи хусусиятҳои вуруди дорои нуқтаҳои тақсимоти муштариён. Дар аксар ҳолатҳо, ин як қабати мизоҷони Business Analyst хоҳад буд.

Ҷойгоҳеро муайян мекунад, ки дар он ҳисоби бозор ҳисоб карда мешавад.

  • Дар ҷадвали аттрибутҳои қабат - Вуруди бозорро дар асоси ҷуғрофияи ғайристандартӣ ҳисоб мекунад.
  • Бо истифода аз сатҳи ҷуғрофия ҳисоб кунед - Воридшавии бозорро дар асоси қабати географии стандартӣ ҳисоб мекунад.
  • Ҳисоб кунед бо истифода аз маълумоти таҳлилгари тиҷорати онлайн - Дар асоси маълумоти онлайн оид ба таҳлилгари тиҷорати онлайн воридшавии бозорро ҳисоб мекунад.

Соҳае, ки миқдори умумии базавии бозорро дар бар мегирад, аз қабати воридшавии бозор, ки ҳангоми ҳисоб кардани воридшавии бозор истифода мешавад.

Сатҳи ҷуғрофияро интихоб мекунад, ки шумораи умумии бозорҳоро дар бар мегирад.

Майдони аттрибутӣ, ки тағирёбандаро барои ҳисоби умумии бозор, ки аз сатҳи ҷуғрофия интихоб шудааст, дар бар мегирад.

Феҳристи баромад, ки дар он гузориш захира карда мешавад.

Майдон барои интихоби як нуқта истифода мешавад.

  • ID - Бо истифода аз майдони ID мағоза як нуқтаро интихоб мекунад.
  • Ном - Бо истифода аз майдони номи мағоза як нуқтаро интихоб мекунад.

ID ё номи мағоза, ки ҳамчун нуқтаи ягона истифода мешавад.

Ҳалқаҳои консентратсионӣ ё бандҳои нонпазиро эҷод мекунанд.

  • Ҳақиқат - Ҳалқаҳои консентратӣ сохта мешаванд. Ин варианти пешфарз аст.
  • Дурӯғ - Бисёркунҷаҳои баромадро, ки ҳалқаҳои донут мебошанд, эҷод мекунад. Масалан, агар се радиус (1, 2 ва 3 мил) ворид карда шаванд, се бандҳои баромад бо ҳалқаҳои 0-1-, 1-3- ва 3-5 мил сохта мешаванд.

Бо истифода аз равиши Тиссен бо ҳам кашидани хатҳои масофаи баробар байни ду полигонҳои ҳамсоя мувофиқатро нест мекунад.

  • Дуруст - Барҳамдиҳии байни минтақаҳои тиҷоратиро бартараф мекунад.
  • Дурӯғ - Ҳамоҳангии байни минтақаҳои тиҷоратиро бартараф намекунад. Ин пешфарз аст.

Минтақаҳоеро сарфи назар карда, сарҳади муфассалеро эҷод мекунад, ки ҳангоми рондан ба он дастнорас мешавад.

  • Дуруст - Сарҳадҳои муфассалро дар атрофи минтақаҳои савдо тавлид мекунад.
  • Дурӯғ - Дар атрофи минтақаҳои савдо сарҳадҳои муфассал эҷод намекунад. Ин пешфарз аст.

Майдони ягонаи ID дар асоси қабати ҳисобкунии воридшавии бозор. Ин ID мағоза майдонест дар қабати воридшавии бозор.

Хусусиятҳои интихобшударо барои тавлиди гузориши таназзули масофа истифода мебарад.

  • Дуруст - Ҳисоботи таназзули масофа дар бораи хусусиятҳои интихобшударо тавлид мекунад.
  • Дурӯғ - Ҳисоботи таназзули масофа дар бораи ҳама хусусиятҳоро тавлид мекунад. Ин пешфарз аст

Хусусияти қабати муштариёнро муайян мекунад, ки барои вазн кардани минтақаҳои савдо истифода мешаванд.

Майдони ID мағоза, ки барои муайян кардани он, ки муштариён бо ҳар як мағоза алоқаманданд, истифода мешавад. Ин ID Store як майдон дар қабати муштариён аст.

Формати баромади ҳисоботи дилхоҳро интихоб кунед.

  • XML -и оддӣ
  • PDF
  • HTML
  • CSV
  • ZIP
  • XLSV
  • XLSX кашида шудааст

Ҳангоми ҳисоб кардани масофа монеаҳои нуқта, хат ё полигон барои истифода ҳангоми вақти ронандагӣ ё масофаи гардон истифода мешаванд.


CRAN - Бастаи геосфера

Тригонометрияи сферикӣ барои барномаҳои ҷуғрофӣ. Яъне, ҳисоб кардани масофа ва чораҳои марбут ба кунҷӣ…

Зиёда аз 10,000 бастаҳо мавҷуданд, ки расман дар CRAN (The Complexive R Archive Network) дастрасанд ва бисёр чизҳои дигар дар ҷойҳои дигар ба монанди Github. Ин маънои онро дорад, ки вақте ки ман дар таҳлили маълумот ё муноқиша мушкилот доштам, эҳтимолан ягон каси дигар онро ҳал кардааст ва ҳалли онро дар шакли бастаи R мубодила кардааст, то ҳама дигарон онро истифода баранд!

Ба ҳар ҳол, ҳамкори ман, Хидеаки, зуд функсияи R навишт, то масофаи байни ду макони геокодиро истифода барад 'distHaversine'Функсия аз'геосфера'Бастаи.

Асосан, ман метавонам ду макони геокодиро (тӯл ва арз) ба ин вазифа гузорам, пас он масофаи байни ду маконеро, ки дар натиҷаи мил ҳисоб карда мешавад, бармегардонад.

Ҳоло, ман ба шумо мефаҳмонам, ки чӣ тавр шумо метавонед онро зуд танзим кунед ва бо Exploratory Desktop истифода баред.

Чор марҳилаи зерин мавҷуданд.

  1. Бастаи 'геосфера' -ро насб кунед
  2. Барои илова кардани функсияи фармоишии R барои ҳисоб кардани масофа скрипт эҷод кунед
  3. Истифода баред!

Барои нишон додан, ман мехоҳам маълумоти рейтинги беморхонаҳои ИМА -ро аз Марказҳои Medicare & amp Medicaid Services истифода барам ва кӯшиш кунам, ки 50 беморхонаи наздиктаринро аз маҳалли зисти худ пайдо кунам ва бубинам, ки кадоме аз онҳо дар асоси холҳои рейтинги беморхонаҳо хуб ё бад аст.

Шумо метавонед маълумотро аз ин ҷо зеркашӣ кунед. (Ин мақоларо барои мубодила ва воридоти маълумот дар Exploratory Desktop тафтиш кунед.)


Консентратсияи ҷуғрофии соҳаҳо дар Цзянсу, Чин: таҳлили намунаи фазоии нуқта бо истифода аз маълумоти микро географӣ

Муайян кардани консентратсияи ҷуғрофии фаъолияти иқтисодӣ дар миқёси гуногуни фазоӣ кайҳо боз мавриди таваҷҷӯҳи муҳаққиқони иқтисоди фазоӣ, илми минтақавӣ ва ҷуғрофияи иқтисодӣ будааст. Бо истифода аз як маҷмӯаи беназир аз аввалин тадқиқоти истифодаи саноатии як навъ дар Чин, ин тадқиқот аввалин кӯшиши кӯшиши омӯхтани тақсимоти фазоӣ, махсусан консентратсияи ҷуғрофии соҳаҳо дар Чин бо истифодаи маълумоти сатҳи ширкат мебошад. Функсияҳои ба масофа асосёфта ва таҳлили кластерҳои фазоӣ барои муайян кардани миқёси фазоӣ, инчунин ҷойгиршавии ҷуғрофии консентратсияи саноатӣ истифода мешаванд. Натиҷаҳо нишон медиҳанд, ки чаҳор аз панҷ соҳаи интихобшуда дар маҷмӯъ дар ҷануби Цзянсу дар миқёси хурди фазоӣ (камтар аз 5 км) мутамарказ шудаанд, дар ҳоле ки саноати кимиё як намунаи парокандагии фазоиро нисбат ба тақсимоти ҳама соҳаҳои дигар нишон медиҳад. Аксари кластерҳои саноатӣ радиусашон камтар аз 2,5 км доранд, ки дорои 20-60% корхонаҳо ва 60-86% кормандон аз ҳар як соҳаи интихобшуда мебошанд ва кластерҳои калонтар консентратсияи нисбатан заифтарро нишон медиҳанд. Ин тадқиқот робитаҳо ва мукаммалии равишҳои гуногунро нишон медиҳад ва таҳқиқоти қаблиро, ки функсияҳои ба масофа асосёфтаро бо омори скании фазоӣ истифода мебаранд, нишон медиҳад.

Ин пешнамоиши мундариҷаи обуна, дастрасӣ тавассути муассисаи шумост.


Чаро таҳлили интихоб аз рӯи макон масофаро ба таври нодуруст ҳисоб мекунад? - Системаҳои иттилоотии ҷуғрофӣ

Амл Мостафо магистранти кафедраи системаи иттилоотии факултаи компютер ва иттилооти Донишгоҳи Айн Шамс, Қоҳира, Миср мебошад. Вай соли 2014 дар Донишгоҳи Айн Шамс дараҷаи бакалаврро дар илмҳои компютер ва иттилоот гирифтааст. Манфиатҳои кунунии таҳқиқотии ӯ истихроҷи додаҳо, омӯзиши мошинсозӣ, таҳлили семантикӣ мебошанд.

Валаа Гад дотсенти кафедраи системаи иттилоотии факултаи компютер ва иттилооти Донишгоҳи Айн Шамс, Қоҳира, Миср мебошад. Вай дар солҳои 2000 ва 2005 дар Донишгоҳи Айн Шамс, Қоҳира, Миср дараҷаҳои бакалавр ва магистрро дар соҳаи компютер ва илмҳои иттилоотӣ гирифтааст. Вай донишҷӯи доктори гурӯҳи Pattern and Intelligence Machine (PAMI), факултаи электрикӣ ва компютерии Донишгоҳи Ватерлоо, Канада буд. Вай доктори илмро дар соли 2010 дарёфт кардааст. Кор дар якҷоягӣ байни факултаи компютерҳо ва илмҳои иттилоотӣ, Донишгоҳи Айн Шамс ва Донишгоҳи Ватерлоо дар Канада анҷом дода шуд. Манфиатҳои кунунии таҳқиқотии ӯ илми маълумот, веб -семантика ва омӯзиши мошин, анбори додаҳо ва таҳлили додаҳоро дар бар мегиранд.


13 Ҷавобҳо 13

Ҳарду ҷавоб медиҳанд, ки арзишҳои шумо дар атрофи мушоҳидаҳо то чӣ андоза паҳн шудаанд.

Мушоҳидае, ки 1 дар зери миёна аст, аз арзиши миёна ҳамчун "дур" аст, ҳамчун арзише, ки аз 1 болотар аст. Аз ин рӯ, шумо бояд аломати инҳирофро нодида гиред. Ин метавонад бо ду роҳ анҷом дода шавад:

Арзиши мутлақи инҳирофҳоро ҳисоб кунед ва онҳоро ҷамъ кунед.

Каҷишҳоро каҷ кунед ва ин хиёбонҳоро ҷамъ кунед. Аз сабаби квадрат, шумо ба инҳирофоти баланд вазни бештар медиҳед ва аз ин рӯ маблағи ин квадратҳо аз маблағи воситаҳо фарқ хоҳад кард.

Пас аз ҳисоб кардани "маблағи инҳирофҳои мутлақ" ё "решаи квадратии маблағи инҳирофҳои квадратӣ", шумо онҳоро ба ҳисоби миёна ба даст меоред, ки "инҳирофи миёна" ва "инҳирофи стандартӣ" -ро ба даст оранд.

Интиқоли миёна хеле кам истифода мешавад.

Имрӯз, арзишҳои оморӣ асосан тавассути барномаҳои компютерӣ (Excel,.) Ҳисоб карда мешаванд, на дигар бо ҳисобкунакҳои дастӣ. Аз ин рӯ, ман гуфта метавонам, ки ҳисоб кардани "инҳирофи миёна" назар ба ҳисоб кардани "инҳирофи стандартӣ" душвортар нест. Гарчанде ки инҳирофи стандартӣ метавонад ". Хосиятҳои математикӣ дошта бошад, ки онро дар омор муфидтар кунад", аммо ин дар асл таҳрифи мафҳуми ихтилоф аз миёна аст, зеро он ба нуқтаҳои додаҳои дур аз миёна вазни иловагӣ медиҳад. Ин метавонад каме вақтро талаб кунад, аммо ман умедворам, ки оморшиносон ҳангоми истифодаи муҳокимаи тақсимот дар байни нуқтаҳои додаҳо зуд -зуд ба истифодаи "инҳирофи миёна" бармегарданд - он дақиқтар ифода мекунад, ки мо воқеан дар бораи тақсимот чӣ фикр мекунем.

Ҳардуи онҳо як мафҳумро чен мекунанд, аммо баробар нестанд.

Шумо $ frac <1> -ро муқоиса мекунед сум | x_i- бар| $ бо $ sqrt < frac <1> сум (x_i- бар)^2> $. Онҳо бо ду сабаб баробар нестанд:

Сониян, $ n $ ҳоло ҳам дар ҳисоби каҷкунии стандартӣ дар зери решаи квадрат аст.

Кӯшиш кунед, ки $ frac <1> -ро ҳисоб кунед sum sqrt <(x_i- бар)^2> $ - он бояд ҳамон як ҷавоби инҳирофи миёна дошта бошад ва ба шумо дар фаҳмидани он кумак кунад.

Сабаби бартарии инҳирофи стандартӣ дар он аст, ки кор бо математика осонтар аст, вақте ки ҳисобҳо мураккабтар мешаванд.

@itsols, ман ба мафҳуми муҳими Каспер илова мекунам, ки инҳирофи миёна кам истифода мешавад. Чаро оё инҳирофи стандартӣ умуман як ченаки беҳтари тағирёбанда нисбат ба инҳирофи мутлақ ҳисобида мешавад? Зеро миёнаи арифметикӣ макони ҳадди ақали маблағи аст чоркунҷа (ва на маҷмӯи дуршавии мутлақ) аз он.

Фарз мекунем, ки шумо мехоҳед дараҷаи алтруизмро арзёбӣ кунед. Он гоҳ шумо эҳтимол аз шахсе дар бораи он, ки ӯ дар "ҳолати умумии" зиндагӣ чӣ қадар пул доданӣ аст, напурсед. Баръакс, шумо хоҳед пурсед, ки ӯ дар шароити душвор, ки дар он ҷо барои зиндагии худ захираҳои ҳадди ақали имконпазир дорад, чӣ қадар омода аст. Яъне миқдори алтруизми инфиродӣ дар ҳолате, ки ин миқдор ҳадди ақали инфиродӣ аст, чанд аст?

Ба ҳамин монанд, дараҷаи тағирёбии ин маълумот чанд аст? Ба таври интуитивӣ, беҳтарин шохиси андозагирӣ барои он нишондиҳандаест, ки дар ин замина то ҳадди ақал кам карда шудааст (ё ба ҳадди аксар расонида шудааст). Контекст "дар атрофи миёнаи арифметикӣ" аст. Сипас St. инҳироф беҳтарин интихоб дар ин маъно аст. Агар контекст "дар атрофи медиан" бошад, маънои | каҷравӣ | интихоби беҳтарин хоҳад буд, зеро медиана маҳалли ҷойгиршавии миқдори ҳадди ақали дуршавии мутлақ аз он мебошад.

Як чизро илова кардан лозим аст, ки эҳтимолияти бештаре, ки китоби дарсии 30-солаи шумо дар муқоиса бо инҳирофи стандартӣ инҳирофи мутлақро истифода кардааст, дар он аст, ки бо даст ҳисоб кардан осонтар аст (решаҳои квадратӣ / квадратӣ нест). Ҳоло, ки калкуляторҳо барои хонандагони синфҳои болоӣ ба осонӣ дастрасанд, ҳеҷ сабабе нест, ки аз онҳо хоҳиш кунанд, ки инҳирофи стандартиро ҳисоб кунанд.

Ҳоло ҳам баъзе ҳолатҳое мавҷуданд, ки ба ҷои инҳирофти стандартӣ дар васлкунии мураккаби модел, инҳирофоти мутлақ истифода мешаванд. Девишҳои мутлақ нисбат ба инҳирофи стандартӣ нисбат ба дурнамои шадид (арзишҳо аз хати миёна/тренд) камтар ҳассосанд, зеро онҳо пеш аз илова кардани он ба арзишҳои дигар нуқтаҳои додаҳо ин масофаро квадрат намекунанд. Азбаски усулҳои васлкунии модел ҳадафи коҳиш додани тамоюли куллӣ аз хати трендро доранд (мувофиқи кадом усули инҳирофи усули ҳисобкунӣ аст), усулҳое, ки инҳирофи стандартиро истифода мебаранд, метавонанд ба эҷоди як тамоюли тамоюле, ки аз аксари нуқтаҳо дур мешавад, то ба наздикӣ наздиктар шаванд . Истифодаи инҳирофҳои мутлақ ин таҳрифро коҳиш медиҳад, аммо аз ҳисоби қабули ҳисоби хатти тренд мураккабтар аст.

Ин аз он сабаб аст, ки тавре дигарон қайд карданд, инҳирофи стандартӣ дорои хосиятҳои математикӣ ва муносибатҳо мебошад, ки умуман онро дар омор муфидтар месозад. Аммо "муфид" -ро ҳеҷ гоҳ набояд бо комил омехт.

Ҳарду парокандагии маълумоти шуморо тавассути ҳисоб кардани масофаи маълумот ба ҳисоби миёна чен мекунанд.

  1. ба маънои инҳирофи мутлақро дорад меъёри L1 -ро истифода мебарад (онро масофаи Манҳеттан ё масофаи росткунҷа низ меноманд)
  2. ба инҳирофи стандартӣ меъёри L2 -ро истифода мебарад (онро масофаи евклидӣ низ меноманд)

Фарқи байни ин ду меъёр дар он аст инҳирофи стандартӣ квадратаи фарқиятро ҳисоб мекунад, дар ҳоле ки маънои инҳирофи мутлақро дорад танҳо ба фарқияти мутлақ нигоҳ мекунад. Ҳамин тариқ, хориҷкуниҳои калон ҳангоми истифодаи инҳирофи стандартӣ ба ҷои усули дигар дисперсияи баландтарро ба вуҷуд меоранд. Дар ҳақиқат масофаи евклидӣ низ бештар истифода мешавад. Сабаби асосӣ дар он аст инҳирофи стандартӣ вақте ки маълумот одатан тақсим карда мешавад, хосиятҳои хуб доранд. Аз ин рӯ, тибқи ин тахмин, истифодаи он тавсия мешавад. Бо вуҷуди ин, одамон аксар вақт ин тахминро барои маълумоте иҷро мекунанд, ки аслан маъмулан паҳн нашудааст, ки боиси мушкилот мегардад. Агар маълумоти шумо одатан тақсим карда нашавад, шумо ба ҳар ҳол метавонед инҳирофи стандартиро истифода баред, аммо шумо бояд бо тафсири натиҷаҳо эҳтиёт бошед.

Дар ниҳоят шумо бояд донед, ки ҳарду ченаки пароканда ҳолатҳои мушаххаси масофаи Минковски барои p = 1 ва p = 2 мебошанд. Шумо метавонед p -ро зиёд кунед, то чораҳои дигари парокандагии маълумоти шуморо гиред.

Онҳо чораҳои шабеҳанд, ки кӯшиш мекунанд як мафҳумро миқдоран муайян кунанд. Одатан шумо st. инҳироф, зеро он дорои хосиятҳои хуб аст, агар шумо дар бораи тақсимоти аслӣ каме фарз кунед.

Аз тарафи дигар, арзиши мутлақ дар инҳирофи миёна баъзе масъалаҳоро аз нуқтаи назари математикӣ ба вуҷуд меорад, зеро шумо онро фарқ карда наметавонед ва ба осонӣ таҳлил карда наметавонед. Баъзе баҳсҳо дар ин ҷо.

Амар Сагуо мақолаи хеле хубе дорад, ки инро шарҳ медиҳад.

Барои илова кардани кӯшиши худ ба фаҳмиши беихтиёрона:

Инҳирофи миёна як роҳи шоистаи пурсидани он аст, ки нуқтаи гипотетикӣ ва квотаӣ аз миёна чӣ қадар аст, аммо он барои пурсидани он, ки ҳамаи нуқтаҳо аз якдигар то чӣ андоза дуранд ё ин ки маълумот чӣ гуна & quot; паҳн & quot; кор намекунад.

Инҳирофи стандартӣ мепурсад, ки ҳамаи нуқтаҳо то чӣ андоза дуранд, аз ин рӯ дар он маълумоти муфидтар аз танҳо инҳирофи миёна мавҷуд аст (аз ин рӯ, инҳирофи миёна одатан танҳо ҳамчун як зина барои фаҳмидани инҳирофи стандартӣ истифода мешавад).

Аналогияи хуб теоремаи Пифагор аст. Теоремаи Пифагор ба мо масофаи байни нуқтаҳоро дар ду андоза тавассути гирифтани масофаи уфуқӣ ва амудӣ, квадратсия кардани онҳо, илова кардани квадратҳо ва гирифтани решаи квадратии тумалҳо мегӯяд.

Агар шумо ба он бодиққат нигоҳ кунед, формулаи (популяция) инҳирофи стандартӣ асосан ба теоремаи Пифагор монанд аст, аммо бо зиёда аз ду андоза (ва бо истифода аз масофа аз ҳар як нуқта то миёна ҳамчун масофа дар ҳар андоза). Ҳамин тариқ, он тасвири дақиқтарини & quot; масофа & quot -ро дар байни ҳама нуқтаҳои маҷмӯи маълумоти шумо медиҳад.

Барои каме пеш рафтани ин аналогия, инҳирофи мутлақ ба монанди гирифтани масофаҳои уфуқӣ ва амудӣ аст, ки нисбат ба масофаи умумӣ кӯтоҳтар аст, дар ҳоле ки инҳирофи мутлақи ҷамъ масофаҳои уфуқӣ ва амудиро илова мекунад, ки дарозтар аст назар ба масофаи воқеӣ.

Не. Шумо хато мекунед. Шӯхии маҳз. Аммо, бисёр сабабҳои қобили мулоҳиза мавҷуданд, ки чаро мехоҳанд, ки инҳирофро дар назар дошта бошанд, на стдҳои расмӣ ва бо ин роҳ ман бо нуқтаи назари бародарони муҳандисии худ мувофиқам. Албатта, агар ман оморро барои муқоиса бо маҷмӯи корҳои мавҷуда, ки хулосаҳои сифатӣ ва миқдориро ифода мекунанд, ҳисоб карда истодаам, ман бо std пайвастам. Аммо, масалан, фарз кунед, ки ман кӯшиш мекунам, ки баъзееро идора кунам зуд алгоритмҳои муайянкунии аномалия дар маълумоти бинарӣ, ки аз ҷониби мошин тавлид шудаанд. Ман пас аз муқоисаи академикӣ ҳадафи ниҳоии худ нестам. Аммо ман ба хулосаи бунёдӣ дар бораи "паҳншавии" ҷараёни муайяни маълумот дар бораи маънои он таваҷҷӯҳ дорам. Ман инчунин мехоҳам, ки ин ҳисобро такроран ва то ҳадди имкон самаранок ҳисоб кунам. Дар таҷҳизоти электронии рақамӣ, мо ҳама вақт ҳиллаҳои ифлосро бозӣ мекунем - мо зарбҳо ва тақсимотро мутаносибан ба сменаҳои чап ва рост дистилятсия мекунем ва барои "ҳисоб кардани" арзишҳои мутлақ, мо танҳо битҳои аломатро партофтаем (ва агар лозим бошад, иловаи як ё ду нафарро ҳисоб мекунем) , ҳам тағироти осон). Ҳамин тариқ, интихоби ман ин аст, ки онро бо роҳи кашолакунӣ ба қадри имкон ҳисоб кунам ва барои ҳисобҳои ман ҳадди зудиро барои зуд ошкор кардани аномалия дар равзанаҳои вақти дилхоҳ истифода барам.

Инҳирофи стандартӣ парокандагиро аз сабаби равандҳои тасодуфӣ ифода мекунад. Махсусан, бисёр андозагирии ҷисмонӣ, ки аз ҳисоби миқдори бисёр равандҳои мустақил интизоранд, тақсимоти муқаррарӣ (каҷи зангӯла) доранд.

Дар куҷо $ Y $ эҳтимолияти ба даст овардани арзиши $ x $ бо назардошти миёнаи $ mu $ ва $ sigma $… инҳирофи стандартӣ аст!

Ба ибораи дигар, инҳирофи стандартӣ истилоҳест, ки аз тағирёбандаҳои мустақили тасодуфӣ ҷамъбаст карда мешавад. Ҳамин тавр, ман бо баъзе ҷавобҳои дар ин ҷо овардашуда розӣ нестам - инҳирофи стандартӣ танҳо як алтернатива ба маънои инҳироф нест, ки "барои ҳисобҳои баъдӣ қулайтар аст". Интиқоли стандартӣ аст роҳи дуруст моделсозии дисперсия барои падидаҳои маъмулан тақсимшуда.

Агар шумо ба муодила нигоҳ кунед, шумо мебинед, ки каҷравии стандартӣ вазнинтар аст, ки дуршавии калонтарро аз миёна вазнинтар мекунад. Ба таври интуитивӣ, шумо метавонед дар бораи инҳирофи миёна ҳамчун ченкунии андоза фикр кунед воқеӣ инҳирофи миёна аз миёна, дар ҳоле ки инҳирофи стандартӣ тақсимоти зангӯлаест, ки ака "муқаррарӣ" дар атрофи миёна дорад. Пас, агар маълумоти шумо одатан тақсим карда шавад, инҳирофи стандартӣ ба шумо мегӯяд, ки агар шумо арзишҳои бештарро интихоб кунед,

68% -и онҳо дар як каҷравии стандартӣ дар атрофи миёна пайдо мешаванд.

Аз тарафи дигар, агар шумо як тағирёбандаи тасодуфӣ дошта бошед, тақсимот метавонад ба як росткунҷае монанд бошад ва эҳтимолияти баробар будани арзишҳо дар ҳама ҷо дар доираи диапазон пайдо шавад. Дар ин ҳолат, дуршавии миёна шояд мувофиқтар бошад.

TLDR, агар шумо маълумоте дошта бошед, ки аз бисёр равандҳои тасодуфии аслӣ вобаста аст ё шумо медонед, ки онҳо одатан тақсим карда мешаванд, функсияи инҳирофи стандартиро истифода баред.


Агар саволи шумо ин бошад, ман чӣ гуна метавонам муайян кунам, ки барои таҳлили маълумоти ман чанд кластер мувофиқ аст? , пас дар ин ҷо баъзе вариантҳо мавҷуданд. Мақолаи Википедия оид ба муайян кардани шумораи кластерҳо дар бораи баъзе аз ин усулҳо баррасии хуб дорад.

Аввалан, баъзе маълумоти такроршаванда (маълумот дар Q барои ман норӯшан аст):

Як. Ба маблағи қитъаи хатои квадратӣ (SSE) хам ё оринҷро ҷустуҷӯ кунед. Барои маълумоти бештар ба http://www.statmethods.net/advstats/cluster.html & amp http://www.mattpeeples.net/kmeans.html нигаред. Ҷойгиршавии оринҷ дар қитъаи натиҷа шумораи мувофиқи кластерҳоро барои kmeans пешниҳод мекунад:

Мо метавонем хулоса барорем, ки бо ин усул 4 кластер нишон дода мешавад:

Ду. Шумо метавонед тақсимотро дар атрофи medoids анҷом диҳед, то шумораи кластерҳоро бо истифода аз функсияи pamk дар бастаи fpc ҳисоб кунед.

Се. Меъёри Калинский: Усули дигари ташхис, ки чанд кластер ба маълумот мувофиқ аст. Дар ин ҳолат мо аз 1 то 10 гурӯҳро кӯшиш мекунем.

Чор. Модели оптималӣ ва шумораи кластерҳоро мувофиқи критерияи иттилоотии Bayesian барои интизорӣ-ҳадди аксар, ки бо кластергузории иерархӣ барои моделҳои параметри омехтаи Гаусс оғоз карда шудааст, муайян кунед.

Панҷ. Кластеркунии таблиғи аффиният (AP), нигаред ба http://dx.doi.org/10.1126/science.1136800

Шаш. Омори холигӣ ​​барои ҳисоб кардани шумораи кластерҳо. Ҳамчунин ба баъзе рамзҳо барои натиҷаи графикии хуб нигаред. Кӯшиши 2-10 кластер дар ин ҷо:

Ин аст натиҷа аз татбиқи омори холигии Эдвин Чен:

Ҳафт. Шумо инчунин метавонед омӯхтани маълумоти худро бо кластерҳо барои тасаввур кардани таъиноти кластер муфид шуморед, нигаред ба http://www.r-statistics.com/2010/06/clustergram-visualization-and-diagnostics-for-cluster-analysis-r- код/ барои тафсилоти бештар.

Ҳашт. Бастаи NbClust 30 нишондиҳандаро барои муайян кардани шумораи кластерҳо дар як маҷмӯа таъмин мекунад.

Инчунин барои маълумоти андозагирии баланд китобхонаи pvclust мавҷуд аст, ки p-арзишҳоро барои кластерсозии иерархӣ тавассути таҷдиди бастабандии сершумори bootstrap ҳисоб мекунад. Ин аст мисол аз ҳуҷҷатҳо (дар чунин маълумоти андозааш паст, ки дар мисоли ман кор намекунад):


Estimating Experimental Uncertainty for a Single Measurement

Consider, as another example, the measurement of the width of a piece of paper using a meter stick. Being careful to keep the meter stick parallel to the edge of the paper (to avoid a systematic error which would cause the measured value to be consistently higher than the correct value), the width of the paper is measured at a number of points on the sheet, and the values obtained are entered in a data table. Note that the last digit is only a rough estimate, since it is difficult to read a meter stick to the nearest tenth of a millimeter (0.01 cm).

Видеоро тамошо кунед: Ichki yoshingiz qanday? Психологик тест