Dans la science des données, les statistiques sont au cœur d’algorithmes de Machine Learning sophistiqués, capturant les modèles de données et les convertissant en preuves concrètes. De nombreuses organisations commencent à utiliser les données de localisation en tant que fil conducteur pour détecter les modèles cachés et améliorer la modélisation prédictive. ArcGIS est votre technologie d’analyse et vous permet d’identifier les relations spatiales et de traiter, de visualiser et d’interpréter les images et les données. ArcGIS vous permet de voir les modèles, de collaborer et d’accélérer votre science.
Détection des modèles
Appréhendez la réalité des modèles grâce aux statistiques spatiales. Utilisez les outils d’analyse qui quantifient les modèles spatiaux visibles d’une manière contrôlable et reproductible. Appliquez l’exploration des données, le Machine Learning et les statistiques pour trouver des agrégats naturels de données multivariées et spatiales.
Analyse spatio-temporelle
Intégrez l’aspect temporel de vos données à leur aspect spatial. Découvrez quand et où se produisent des événements. Utilisez les tendances historiques et des informations supplémentaires pour détecter les tendances et les modèles actuels et faire des prévisions spatio-temporelles.
Analyse prédictive
Faites des prévisions exactes à l’aide de méthodes puissantes de Machine Learning et de statistiques. Modélisez l’interaction, le flux et le mouvement dans l’espace et le temps. Créez des surfaces de prévision à l’aide de techniques géospatiales sophistiquées. Examinez et quantifiez les relations existant entre les données et prédisez les résultats spatiaux.
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Transformez vos données grâce à la géographie
Transformez facilement les champs d’emplacement bruts en données prêtes à être analysées. Bénéficiez d’outils conçus spécialement pour la préparation des données spatiales. Utilisez des données de multiples sources pour activer, extraire, transformer et enrichir les valeurs de localisation. Données un sens aux données lorsque vous les mettez dans le contexte du monde réel.
Donnez un sens à vos données
Visualisez les modèles spatiaux, les tendances, les points aberrants et les anomalies. Générez des hypothèses et faites avancer votre analyse. Explorez vos données pour être certain de poser les bonnes questions. Affichez les données et les résultats bruts dans le cadre du processus d’analyse itérative.
Résolution des problèmes spatiaux
Allez au-delà des visualisations de carte simples en intégrant les données de localisation à votre analyse. Répondez aux questions spatiales à l’aide du jeu le plus complet de méthodes et d’algorithmes analytiques. Sélectionnez des sites, recherchez des agrégats, faites des prévisions et quantifiez la manière dont les modèles changent dans le temps. Créez des modèles statistiques et de Machine Learning sophistiqués et libérez le véritable potentiel de vos données.
En savoir plus sur l’analyse spatiale
Optimisé par une architecture distribuée
Transformez des données spatiales massives en informations gérables. Utilisez une architecture distribuée pour analyser et afficher des gros volumes de données. Intégrez les données en temps réel issues des capteurs, des flux de réseaux sociaux et des systèmes de l’Internet des Objets (IoT). Laissez le cloud géospatial d’Esri mettre automatiquement à l’échelle votre analyse et votre stockage de données.
Modéliser votre monde, automatiser et développer
Automatisez vos processus d’analyse spatiale. Entraînez des modèles analytiques sophistiqués à l’aide d’outils et de techniques de science des données spatiales. Réduisez les risques d’erreur et travaillez plus facilement et plus rapidement. Ajoutez de nouvelles fonctionnalités à ArcGIS à l’aide de Python et intégrez d’autres modules et paquetages de science des données pour résoudre n’importe quel problème.
Des opportunités nouvelles via l’innovation
Utilisez le Machine Learning et l’intelligence artificielle (IA) pour l’entraînement et l’inférence à l’aide d’outils conçus pour résoudre les problèmes spatiaux complexes auxquels vous êtes confronté. Combinez de puissants outils intégrés aux infrastructures de Machine Learning et de Deep Learning que vous utilisez, y compris sci-kit learn, TensorFlow, R, IBM Watson et Microsoft AI. Utilisez des algorithmes d’avant-garde pour prendre des décisions reposant sur les données.
VISUALISATION
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