时空热点：如何开启洞察新维度

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您可能听说过这样的统计的数据具有空间维度并且您可以确定接近的数据具有时间维度。但如何有效分析两者之间的相互作用呢？时空聚类就是这样一种方法。该技术分析空间和时间模式使企业能够发现隐藏的趋势并在空间和时间的粒度级别上做出更明智的决策。但它是如何工作的以及如何在您的组织中使用它来推动更好的决策？继续阅读以了解并遵循我们的分步指南利用这种方法快速生成强大的业务洞察什么是时空聚类？假设您是一家食品配送公司的分析师。你的工作？优化交付。为此您需要知道哪些位置的送货数量较多即集群或热点在哪里以便您可以相应地找到送货司机。简单明了——对吧？但坚持住。集群分布在三个主要地点；中央商务区夜生活热点和住宅区。这些地点在一天中的同时间可能有同的需求水平。简单地在所有这些地点派遣更多的送货司机会导致大量时间的浪费从而浪费金钱。

这是时空聚类的完美用例。这种方法仅可以告诉您热点在哪里还可以告诉您热点在哪里以及什么时候他们是。这些信息使您能够为决策添加额外的洞察力这在利润率微薄时 哥斯达黎加移动数据 至关重要。时空聚类如何工作？首先我们先来说一下什么是集群或者热点。热点分析通过获取空间表中每个要素的用户定义邻域并计算该邻域内的值是否显着高于或低于整个表中的值来识别和测量空间模式的强度。有多种同的热点算法可用其中最常见的两种是统计工具与'；您可以在我们的空间热点完整指南中了解更多信息。两张地图的并排比较；左侧地图显示旧金山周围的原始客流量数据右侧地图显示该数据的热点。原始客流量计数数据左与热点数据右。时空聚类的工作方式大致相同但也会评估值随时间和空间的变化是否具有统计显着性。我们的分析工具箱包含通过计算时空统计数据来实现此目的的函数。正值表示邻域值明显高于整个表即它是热点负值表示相反。



您可以在我们的文档中详细了解如何计算此值。这听起来像您需要的东西吗？继续阅读分步教程时空聚类分步指南要遵循本指南您需要做两件事。首先一个账户；如果您还没有天的免费试用版可以在此处注册。其次您需要一个要研究的数据集任何具有空间和时间维度的数据集都可以使用。在此示例中我们将了解年至今纽约市发生的万起车辆碰撞事故的时空趋势如下图所示或在此处全屏打开。我们将调查城市的某些地区是否在一天中的某些时间发生更多的车辆碰撞事故。此示例对于交通规划或城市设计等用例很有帮助。如果您想按照此示例进行操作可以在此处访问数据。宣传工作流程的横幅其中包含文字更喜欢低代码方法？尝试工作流程和示例工作流程的屏幕截图步骤一数据预处理首先如果您的数据尚未存储在云中那么您需要将其加载到您的项目中您可以按照本指南进行操作。如果您无权访问自己的项目您可以使用为所有用户提供的数据仓库。