علوم البيانات

قم بتمثيل الأنماط المكانية والاتجاهات والقيم الشاذة وأوجه الخلل بطريقة مرئية. قم بإنشاء الفرضيات وحافظ على تقدم تحليلك. استكشف بياناتك للتأكد من أنك تطرح الأسئلة الصحيحة. اعرض البيانات الأولية والنتائج كجزء من عملية التحليل التكراري.

تجاوز مرئيات الخريطة البسيطة من خلال دمج بيانات الموقع في تحليلك. أجب عن الأسئلة المكانية باستخدام أشمل مجموعة من الأساليب والخوارزميات التحليلية المتاحة. قم بتحديد الموقع، وابحث عن المجموعات، وقم بعمل تنبؤات، وحدد كيف تتغير الأنماط بمرور الوقت. قم بإنشاء نماذج إحصائية وتعلم آلي متطورة تطلق العنان للإمكانيات الكاملة لبياناتك.

قم بتحويل البيانات المكانية الضخمة إلى معلومات قابلة للإدارة. استخدم بنية موزعة لتحليل كميات كبيرة من البيانات وعرضها. استوعب البيانات في الوقت الفعلي من أجهزة الاستشعار وموجزات وسائل التواصل الاجتماعي وأنظمة إنترنت الأشياء (IoT). اسمح لـ Esri Geospatial Cloud بتوسيع نطاق التحليل وتخزين البيانات تلقائيًا.

أتمتة عمليات التحليل المكاني. اختبر النماذج التحليلية المعقدة باستخدام أدوات وتقنيات علوم البيانات المكانية. قلل من فرصة الخطأ واجعل عملك أسهل وأسرع. أضف وظائف جديدة إلى ArcGIS باستخدام Python وتكامل مع وحدات وحزم علوم البيانات الأخرى لحل أي مشكلة.

استخدم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي للتدريب والاستدلال باستخدام أدوات مصممة لحل المشكلات المكانية المعقدة التي تواجهها. اجمع بين الأدوات المضمنة القوية وأطر التعلم الآلي والتعلم العميق التي تستخدمها، بما في ذلك sci-kit Learn وTensorFlow وR وIBM Watson وMicrosoft AI. استخدم أحدث الخوارزميات لاتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.