データ サイエンス

空間パターン、傾向、外れ値、異常値を視覚化します。 仮説を導いて解析を前進させます。 データを調べて、適切な質問を行っていることを確認します。 反復的な解析プロセスの一環として生データと結果を確認します。

位置情報データを解析に統合することで、単純なマップの視覚化だけでなく、さまざまな操作を行うことができます。 利用可能な解析手法と空間アルゴリズムの最も包括的なセットを使用して、空間的な質問に答えます。 サイトの選択、クラスターの検索、予測の確立、および時間の経過に伴うパターン変化の定量化を実行します。 データの無限の可能性を解き放つ高度な統計モデルと機械学習モデルを作成します。

膨大な空間データを扱いやすい情報へと変換します。 分散アーキテクチャを用いて大量のデータを解析および表示します。 センサー、ソーシャル メディア フィード、IoT (Internet of Things) システムからリアルタイム データを取り込みます。 Esri Geospatial Cloud で解析とデータ ストレージを自動スケーリングします。

空間解析プロセスを自動化します。 空間データ サイエンスのツールと手法を用いて高度な解析モデルをトレーニングします。 エラーの発生を抑えて作業をより簡単かつ迅速にします。 Python を使用して ArcGIS に新機能を追加し、他のデータ サイエンス モジュールやパッケージと連携して問題を解決します。

機械学習と AI を利用し、直面している複雑な空間的問題を解決するように設計されたツールを使用してトレーニングと推論を実行できます。 強力な組み込みツールと、sci-kit learn、TensorFlow、R、IBM Watson、Microsoft AI などの機械学習/ディープ ラーニング フレームワークを組み合わせて使用します。 最先端のアルゴリズムを使用してデータに基づく意思決定を行います。