【2016年Esri开发者大会亮点解析】Geo Analytics,给力的Big Data分析工具

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分享 2012-07-29
随着云时代的到来,大数据也越来越受到人们的关注。但是,我们想要从大量的数据中挖掘出有价值的信息,更关键的是分析方法和工具。所以,怎样利用大数据,发挥其价值也是一个非常棘手的难题。Geo Analytics工具则是Esri最新推出的处理、分析、可视化地理大数据的利器。另外,Geo Analytics可以跨平台使用,包括ArcGIS Pro、ArcGIS Online、Portal for ArcGIS以及Rest API。下面,就为大家详细解析Geo Analytics工具。

1、大数据可视化
下图中黄色的点表示银行的百亿条财政交易记录。当我们缩放时,加载会明显的卡壳,而且也难以从这密密麻麻的点中看出任何空间分布情况。
Geo Analytics为我们提供了可视化分析的一系列工具,例如热点分析、点密度分析、空间聚合等等。下图就是以行政区划来对这些财政交易进行聚合分析,再配以颜色分级渲染,就可以直观的看到哪些地区财政交易频繁,哪些地区交易很少。



2、高级分析
这里,我们以一个真实的案例来切入。在美国,如果金钱交易超过一定的数额,就需要申报以及交一笔不小的税额。部分不法分子为了逃过这项税款,会选择将自己的交易拆分成多次,而每一次都不超过申报限额。这类交易的特点就是从同一个或者几个相近的银行的账户发出,接受者也是相对固定的一个账户,而且每笔交易都不超过交税的上限。那么,我们如何利用Geo Analytics工具从这百亿条财政交易中寻找出这些有逃税嫌疑的记录呢? Geo Analytics提供一系列时空挖掘工具,例如Join Feature,能够将时间、空间、属性信息全部联合起来同时分析。而且可以在不同的机器上分布式计算,以达到最快的处理效率。下图的绿色的线条就是分析工具筛选出的可疑财政交易记录。我们还可以通过设定阈值,例如金钱数额、交易次数等来进一步筛选出最可疑的逃税交易(图上的三条红色线条表示)。


通过这个有趣的案例,相信大家已经对Geo Analytics的功能有所了解。最后,我们来看看Geo Analytics的工作机理。数据层可以是注册数据,也可以是托管数据。这些大数据被Server集群分布式处理,极大提升了计算效率。计算的结果也可以直接存储在Web GIS的Big Data Store中,直接被Web GIS平台使用。



视频来源:
http://www.esri.com/events/devsummit/ (ArcGIS Analytics)
文章来源:http://blog.csdn.net/arcgis_all/article/details/50884331

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