Co to jest eksploracja danych przestrzennych?
Eksploracja danych przestrzennych to proces próby znalezienia wzorców w danych geograficznych. Najczęściej stosowany w handlu detalicznym, wyrósł z obszaru eksploracji danych, który początkowo koncentrował się na poszukiwaniu wzorców w tekstowej i numerycznej informacji elektronicznej. Eksploracja danych przestrzennych jest uważana za bardziej skomplikowane wyzwanie niż tradycyjne eksploracja ze względu na trudności związane z analizowaniem obiektów o konkretnej egzystencji w przestrzeni i czasie.
Podobnie jak w przypadku standardowej eksploracji danych, eksploracja danych przestrzennych jest wykorzystywana przede wszystkim w świecie marketingu i sprzedaży detalicznej. Jest to technika podejmowania decyzji o tym, gdzie otworzyć rodzaj sklepu. Może pomóc w podjęciu tych decyzji, przetwarzając wcześniej istniejące dane o czynnikach, które motywują konsumentów do odwiedzenia jednego miejsca, a nie innego.
Powiedz, że Ashley chce otworzyć klub nocny w pewnym bloku miasta. Gdyby miała dostęp do odpowiednich danych, mogłaby skorzystać z eksploracji danych przestrzennych, aby dowiedzieć się, jakie czynniki przestrzenne powodują sukces klubów nocnych. Może zadawać pytania: Czy więcej osób przyjdzie do klubu, jeśli w pobliżu znajduje się transport publiczny? Jaka odległość od innych klubów nocnych maksymalizuje patronat? Czy bliskość stacji benzynowych jest plusem czy minusem?
Ashley może również chcieć zapewnić, aby ludzie, którzy przychodzą do jej klubu nocnego, przybywali w równomierny sposób w ciągu jednej nocy. Mogłaby również korzystać z eksploracji danych przestrzennych - być może dokładniej, z eksploracji danych czasoprzestrzennych - aby dowiedzieć się, jak ludzie poruszają się po mieście w określonych porach. Ten sam proces można zastosować do patronatu w różne noce tygodnia.
Trudności eksploracji danych przestrzennych wynikają ze złożoności świata poza Internetem. Podczas gdy starania w zakresie eksploracji danych zwykle prowadziły bazy danych do analizy, dane wejściowe dostępne dla eksploracji danych przestrzennych nie są siatkami informacji, ale mapami. Te mapy zawierają różne typy obiektów, takie jak drogi, populacje, firmy i tak dalej.
Ustalenie, czy coś jest „zbliżone” do czegoś innego, przechodzi od bycia dyskretną do zmiennej ciągłej. To znacznie zwiększa złożoność wymaganą do analizy. Niesamowicie, jest to jeden z najprostszych rodzajów relacji dostępnych dla kogoś, kto próbuje eksploracji danych przestrzennych.
Eksploracja danych przestrzennych również napotyka problem fałszywych trafień. W procesie wyszukiwania danych w poszukiwaniu związków pojawi się wiele pozornych trendów w wyniku fałszywych wyników statystycznych. Problem ten istnieje również w przypadku zadania eksploracji prostszej bazy danych, ale jest on wzmacniany przez wielkość danych dostępnych dla eksploratora danych przestrzennych. Ostatecznie trend zidentyfikowany przez eksplorację danych przestrzennych powinien zostać potwierdzony w drodze wyjaśnienia i dodatkowych badań.