Co to jest wydobycie danych przestrzennych?
Wydobycie danych przestrzennych to proces próby znalezienia wzorców w danych geograficznych. Najczęściej używany w handlu detalicznym wyrósł z dziedziny wydobywania danych, który początkowo koncentrował się na znajdowaniu wzorców w tekstowych i numerycznych informacjach elektronicznych. Wydobycie danych przestrzennych jest uważane za bardziej skomplikowane wyzwanie niż tradycyjne wydobycie ze względu na trudności związane z analizą obiektów z konkretnymi egzystencjami w przestrzeni i czasie.
Jak w przypadku standardowego wydobycia danych, wydobycie danych przestrzennych jest wykorzystywane przede wszystkim w świecie marketingu i detalicznej. Jest to technika podejmowania decyzji, gdzie otworzyć, jaki rodzaj sklepu. Może pomóc w opracowaniu tych decyzji, przetwarzając wcześniej istniejące dane o tym, jakie czynniki motywują konsumentów do jednego miejsca, a nie innego.
Powiedz, że Ashley chce otworzyć klub nocny na pewnym bloku miasta. Gdyby miała dostęp do odpowiednich danych, mogłaby użyć eksploracji danych przestrzennych, aby dowiedzieć się, jakie czynniki przestrzenne sprawiają, że kluby nocne odnoszą sukcesy. Ona możeZadaj pytania, takie jak: Czy więcej osób przyjdzie do klubu, jeśli transport publiczny jest w pobliżu? Jaką odległość od innych miejsc życia nocnego maksymalizuje patronat? Czy bliskość stacji benzynowych jest plus czy minus?
Ashley może również chcieć upewnić się, że ludzie, którzy przybywają do jej klubu nocnego, przybywają w równomiernym dystrybucji w ciągu indywidualnej nocy. Mogła również użyć eksploracji danych przestrzennych - być może dokładniej, czasoprzestrzeniowych wydobywania danych - aby dowiedzieć się, jak ludzie poruszają się przez miasto w określonych momentach. Ten sam proces można zastosować do patronatu w różne noce tygodnia.
Trudności związane z wydobywaniem danych przestrzennych są wynikiem złożoności świata poza Internetem. Podczas gdy wcześniejsze wysiłki w zakresie eksploracji danych zwykle miały gotowe bazy danych do analizy, dane wejściowe dostępne do eksploracji danych przestrzennych nie są sieciami informacji, ale mapami. Te mapy mają różne typy obiektów lDrogi Ike, populacje, firmy i tak dalej.
Określenie, czy coś jest „bliskie” coś innego, wynika z bycia dyskretnym do zmiennej ciągłej. To masowo zwiększa złożoność wymaganą do analizy. Niesamowicie, jest to jeden z prostszych rodzajów relacji dostępnych dla kogoś, kto próbuje wydobycie danych przestrzennych.
Wydobycie danych przestrzennych również stanowi problem fałszywych pozytywów. W procesie wyszukiwania danych poszukujących relacji pojawi się wiele widocznych trendów w wyniku statystycznych fałszywych pozytywów. Problem ten istnieje również w celu wydobycia prostszej bazy danych, ale jest wzmacniany przez wielkość danych dostępnych dla górnika danych przestrzennych. Ostatecznie trend zidentyfikowany przez eksplorację danych przestrzennych należy potwierdzić w procesie wyjaśnienia i dodatkowych badań.