Daten zusammenfassen

Mit dem Toolset "Daten zusammenfassen" werden Gesamtzahlen, Längen, Flächen und grundlegende beschreibende Statistiken von Features und ihren Attributen innerhalb von Flächen oder in der Nähe anderer Features berechnet.

• Punkte aggregieren berechnet Statistiken zu Punkten, die sich innerhalb bestimmter Bereiche oder Abschnitte befinden.
• Gitter mit mehreren Variablen erstellen generiert ein Gitter aus quadratischen oder sechseckigen Abschnitten und berechnet die Werte für jeden Abschnitt basierend auf der Nähe der einzelnen Eingabe-Layer.
• Features verbinden berechnet Statistiken zu Features, die eine gemeinsame räumliche, zeitliche oder Attributbeziehung mit anderen Features haben.
• Spuren rekonstruieren berechnet Statistiken zu Punkten oder Polygonen, die zur selben Spur gehören, und rekonstruiert Eingaben in Spuren.
• Attribute zusammenfassen berechnet Statistiken zu Feature- oder Tabellendaten mit gemeinsamen Attributen.
• Zusammenfassen (innerhalb) berechnet Statistiken für Flächen-Features und Attribute, die sich überlappen.

Punkte aggregieren

Dieses Werkzeug ermittelt anhand eines Punkt-Feature-Layers und eines Flächen-Feature-Layers oder anhand von Abschnitten, die durch eine festgelegte Entfernung definiert sind, welche Punkte sich innerhalb der einzelnen Bereiche oder Abschnitte befinden, und berechnet Statistiken zu allen Punkten in jedem Bereich. Sie können auch Zeitintervalle mit diesem Werkzeug anwenden.

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:

• Ermitteln Sie anhand der Punktpositionen von Kriminaldelikten die Anzahl der Delikte pro Landkreis oder Verwaltungsbezirk.
• Ermitteln Sie die höchsten und niedrigsten monatlichen Umsatzzahlen für Franchise-Standorte anhand von 100-km-Abschnitten.

Gitter mit mehreren Variablen erstellen

Das Werkzeug "Gitter mit mehreren Variablen erstellen" generiert ein Gitter aus quadratischen oder sechseckigen Abschnitten und berechnet die Variablen für jeden Abschnitt basierend auf der Nähe mindestens eines Eingabe-Layers.

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:

• Anhand mehrerer Layer für die Infrastruktur des öffentlichen Nahverkehrs können Sie herausfinden, welcher Teil der Stadt mit dem öffentlichen Nahverkehr am schlechtesten zu erreichen ist.
• Mithilfe von Layern für Wasserstraßen, wie Seen und Flüsse, können Sie den Namen des nächstgelegenen Gewässers jeder Position in den USA ermitteln.
• Anhand eines Layers für das Haushaltseinkommen lässt sich herausfinden, wo in den USA die Einkommensschwankungen in einer Umgebung von 50 Meilen am größten sind.

Features verbinden

Mithilfe von Feature-Layern oder Tabellendaten können Sie Features und Datensätze basierend auf bestimmten Beziehungen zwischen den Eingabe-Layern oder Tabellen verbinden. Verbindungen werden durch räumliche, zeitliche und Attributbeziehungen bestimmt und Summenstatistiken können optional berechnet werden.

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:

• Verbinden Sie die Verbrechensdaten anhand der Punktpositionen von Kriminaldelikten mit einer Zeitangabe, indem Sie eine räumliche Beziehung von Kriminaldelikten angeben, die einen Kilometer voneinander entfernt und einen zeitlichen Abstand von einer Stunde aufweisen, um zu ermitteln, ob eine Abfolge von Kriminaldelikten vorhanden ist, die im Kontext von Raum und Zeit nah beeinander liegen.
• Verbinden Sie anhand einer Postleitzahlentabelle mit demografischen Informationen und Flächen-Features, die Wohnhäuser darstellen, die demografischen Informationen zu den Wohnhäusern, sodass jedes Wohnhaus nun über diese Informationen verfügt.

Spuren rekonstruieren

Dieses Werkzeug ermittelt anhand eines Layers mit Punkt- oder Polygon-Features mit aktivierten Zeiteigenschaften, die einen Zeitpunkt darstellen, welche Eingabe-Features zu einer Spur gehören, und ordnet die Eingaben in einer zeitlichen Abfolge. Statistiken werden optional für die Eingabe-Features in jeder Spur berechnet.

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:

• Berechnen Sie anhand von Punktpositionen und der Zeit von Wirbelsturmmessungen den Mittelwert der Windgeschwindigkeit und den maximalen Winddruck des Wirbelsturms.
• Verwenden Sie GPS-Messungen von Schiffen, um um die Wege von Schiffen als Linien zu rekonstruieren.

Attribute zusammenfassen

Dieses Werkzeug fasst Statistiken für angegebene Felder mittels Feature- oder Tabellendaten zusammen.

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:

• Anhand der Standorte von Lebensmittelgeschäften werden mit dem Feld COMPANY_NAME die Geschäfte nach dem Namen des Unternehmens zusammengefasst, um Statistiken für jedes Unternehmen zu ermitteln.
• Anhand einer Tabelle mit Lebensmittelgeschäften werden mit den Feldern COMPANY_NAME und COUNTY die Geschäfte nach dem Namen und dem Landkreis des Unternehmens zusammengefasst, um Statistiken für jedes Unternehmen in jedem Landkreis zu ermitteln.

Zusammenfassen (innerhalb)

Findet Flächen (und Teile von Flächen), die sich zwischen zwei Layern überlappen, und berechnet Statistiken zu der Überlappung.

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:

• Ermitteln Sie anhand eines Layers mit Abflussgebieten und eines Layers mit Landnutzungsflächen nach Landnutzungstyp die Gesamtlandwirtschaftsfläche des Landnutzungstyps für jedes Abflussgebiet.
• Fassen Sie den Durchschnittswert unbebauter Flurstücke innerhalb jeder Stadt anhand eines Flurstücks-Layers in einem Landkreis und eines Stadtgrenzen-Layers zusammen.

Ereignisse ermitteln

Dieses Werkzeug arbeitet mit einem Layer aus Punkten, Linien, Flächen oder Tabellen, der ein Layer mit aktivierten Zeiteigenschaften ist und einen Zeitpunkt darstellt. Mit sequenziell angeordneten Features, sogenannten Spuren, ermittelt dieses Werkzeug die Features, die die gewünschten Ereignisse enthalten. Ereignisse werden durch Bedingungen, die Sie angeben, bestimmt.

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:

• Ermitteln Sie in Messungen von Hurrikanen anhand eines Attributs für die Windgeschwindigkeit die Hurrikane der Kategorie 4.
• Mit GPS-Messungen der Schiffsbewegung mit einem Feld für die Windgeschwindigkeit finden Sie Messungen, die größer sind als das 1,5-fache des Mittelwerts der vorherigen fünf Messungen.

Ähnliche Positionen suchen

Mit "Ähnliche Positionen suchen" wird die Ähnlichkeit von Positionen im Layer für Kandidatensuche mit mindestens einer Bezugsposition auf Grundlage der angegebenen Kriterien gemessen.

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:

• Suchen Sie die zehn Geschäfte mit der größten Ähnlichkeit, indem Sie die Anzahl der Mitarbeiter und die Jahresumsätze überprüfen.
• Suchen Sie die 100 Städte mit der größten Ähnlichkeit, indem Sie die Beziehung zwischen Bevölkerung, jährlichem Wachstum und Steuereinnahmen überprüfen.

Dichte berechnen

Das Werkzeug "Dichte berechnen" erstellt eine Dichtekarte aus Punkt-Features, indem bekannte Mengen einiger Phänomene (als Attribute der Punkte dargestellt) auf der Karte verteilt werden. Das Ergebnis ist ein Flächen-Layer, der die Dichte darstellt.

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:

• Berechnung der Krankenhausdichte in einem Bezirk. Der Ergebnis-Layer zeigt Flächen mit hoher und niedriger Erreichbarkeit von Krankenhäusern. Anhand dieser Informationen kann entschieden werden, ob neue Krankenhäuser gebaut werden müssen.
• Identifikation von Flächen, die aufgrund historischer Waldbrandstandorte ein hohes Waldbrandrisiko aufweisen.
• Ermittlung von Gemeinden, die weit von wichtigen Fernstraßen entfernt sind, um zu planen, wo neue Straßen gebaut werden müssen.

Punkt-Cluster suchen

Das Werkzeug "Punkt-Cluster suchen" findet Cluster aus Punkt-Features im Datenrauschen des Umfelds basierend auf deren räumlicher Verteilung.

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:

• Suchen Sie Cluster mit Haushalten, die von krankheitsübertragenden Erregern betroffen sind, um gezielte Bekämpfungsmaßnahmen zu unterstützen.
• Informieren Sie sich mithilfe von verorteten Tweets infolge von Naturgefahren und Terrorangriffen über notwendige Rettungsmaßnahmen und Evakuierungen basierend auf der Größe und der Position von Clustern und ergreifen Sie entsprechende Maßnahmen.

Hot-Spots suchen

Das Werkzeug "Hot-Spots suchen" ermittelt, ob die räumlichen Muster in den Daten eine statistisch signifikante Cluster-Bildung aufweisen.

• Sind Ihre Punkte (Verbrechensfälle, Bäume, Verkehrsunfälle) wirklich geclustert? Wie kann dies sichergestellt werden?
• Haben Sie wirklich einen statistisch signifikanten Hot-Spot (für Ausgaben, Kindersterblichkeit, durchweg hohe Prüfungsergebnisse) gefunden oder ließen sich andere Erkenntnisse aus der Karte ziehen, wenn die Art der Symbolisierung geändert würde?

In Data Store kopieren

Kopiert einen Eingabe-Feature-Layer oder eine Tabelle in einen ArcGIS Data Store und erstellt einen Layer in Ihrem Inhalt in ArcGIS Enterprise.

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:

• Kopieren Sie eine Sammlung von .csv-Dateien einer Big-Data-Dateifreigabe zu Visualisierungszwecken in den Data Store "spatiotemporal".
• Kopieren Sie die Features der aktuellen Kartenausdehnung, die im Data Store "spatiotemporal" gespeichert sind, in den Data Store vom Typ "relational".

Feld berechnen

Berechnet Werte für ein neues oder ein vorhandenes Feld und erstellt einen Layer in Ihrem Inhalt in ArcGIS Enterprise.

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:

• Ändern Sie das vorhandene Feld total, damit es den Gesamterlös aus den Feldern total_2016, total_2017 und total_2018 enthält.
• Erstellen Sie ein neues Feld zum Kategorisieren von Gefahrenstufen anhand bestimmter Feldwerte, wie zum Beispiel windspeed und pollutant.

Layer überlagern

Bei einer Überlagerung werden zwei oder mehr Layer zu einem einzelnen Layer kombiniert. Die Überlagerung gibt eine Antwort auf die grundlegendsten Fragen der Geographie: Welche Elemente überlagern einander? Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:

• Welche Flurstücke befinden sich in einem 100-Jahres-Überschwemmungsgebiet? ("In" ist hier nur ein Synonym für "über" bzw. "überlagern".)
• Welche Landnutzung liegt über welchem Bodentyp?
• Welche Quellen befinden sich auf verlassenen Militärstützpunkten?

Daten anhängen

Hängt Features an einen vorhandenen gehosteten Layer in Ihren Inhalten in ArcGIS Enterprise an.

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:

• Aktualisieren Sie den Feature-Layer 2018_Sales jeden Monat, wenn die Berichte zur Verfügung stehen.
• Hängen Sie Hurrikan-Spur-Datasets aus den Jahren 2016 und 2017 an ein Master-Hurrikan-Dataset an.
• Sammeln Sie Datasets aus unterschiedlichen Quellen mit verschiedenen Schemas mithilfe einer benutzerdefinierten Feldzuordnung und hängen Sie sie an.