Análise Espacial

O que é análise espacial?

A análise espacial permite que empresas identifiquem locais, relações, atributos e pontos de conexão em dados geoespaciais a fim de extrair insights usando modelos baseados em localizações geográficas. No passado, a análise espacial era realizada exclusivamente com o framework de sistemas de informação geográfica (GIS), um software especializado capaz de conectar dados de localização com informações descritivas e exibir esses dados em um mapa. Atualmente, o processo é capaz de potencializar ainda mais os recursos de data science e machine learning.

Por que a análise espacial é importante?

A análise espacial permite que organizações combinem dados geográficos e descritivos de diversas fontes e os usem para gerar modelos e visualizações avançadas. Com a visualização de dados, organizações conseguem identificar pontos de dados espaciais de forma clara para entender onde e por que os eventos aconteceram e determinar a adequação de um local para fins comerciais, além de interpretar e compreender mudanças, detectar padrões e prever resultados.

Como funciona a análise espacial?

A análise espacial segue uma série de etapas bem definidas, incluindo:

Exploração: nesse processo, é necessário trabalhar com um arquivo existente de dados espaciais ou por meio de métodos de geocodificação, onde valores, tais como códigos postais e pontos de latitude/longitude, são traduzidos em coordenadas geográficas e projeções específicas.

 

Modelagem: aplicação da análise descritiva para calcular tanto valores quanto formatos, como um mapeamento isocrônico, usado para visualizar distâncias e tempos de percurso entre diferentes pontos. Também é possível codificar entidades geográficas como linhas e polígonos para construir modelos 2D e 3D com objetos do mundo real.

 

Comparação: o processamento simultâneo de várias figuras espaciais facilita o cálculo de áreas de sobreposição ou delimitação e, portanto, gera novas informações geográficas sob a forma de pontos, linhas ou polígonos determinados.

 

Previsão: ao examinar como a análise espacial muda ao longo do tempo, é possível detectar padrões e apresentar mapas interativos com dados previsionais.

Tipos de análise espacial

Análise de dados espaciais: os dados são coletados, processados e melhorados para gerar valor de acordo com características, propriedades ou relações baseadas na localização. Com isso, você consegue obter detalhes, tais como local, posição e distância, que normalmente seriam difíceis de acessar.

 

Autocorrelação espacial: a execução de testes determina se os pontos de dados próximos à localização também são parecidos quando se trata de outros atributos. Por exemplo, a autocorrelação espacial pode investigar se uma doença está isolada ou presente em aglomerados em torno de uma área.

 

Heterogeneidade espacial: a distribuição irregular das características em uma região espacial é avaliada para determinar o grau de dispersão/heterogeneidade em uma série de camadas/estratos dentro dos limites definidos. Geralmente, esse processo é usado para calcular a cobertura em diversas áreas com dados geoespaciais, como parte de uma análise descritiva mais abrangente.

 

Interpolação espacial: pontos de dados baseados em localização com atributos definidos são usados para calcular valores em outros pontos desconhecidos. Esse processo é muito usado para prever temperaturas entre locais de estações meteorológicas com o objetivo de criar uma "superfície" estatística entre as regiões de maior interesse.

 

Regressão espacial: construção de modelos que consideram características espaciais e tradicionais para apresentar resultados numéricos, tais como salários e taxas de natalidade.

 

Interação espacial: insights são obtidos por meio da interação de diferentes entidades, incluindo pontos, linhas e polígonos. Por exemplo, fronteiras podem entrar em contato, áreas podem se sobrepor ou um objeto espacial pode ser completamente contido por outro.

 

Modelagem e simulação: com a análise e compreensão dos objetos geoespaciais e suas propriedades, é possível avaliar as mudanças ao longo do tempo, monitorando as condições experimentais.

 

Geoestatística de múltiplos pontos (MPS): uma coleção de algoritmos que simula estruturas espaciais e padrões baseados em um modelo estatístico. Muitas vezes, o MPS se concentra na descrição de estruturas geoespaciais por meio da distribuição de probabilidades e é usado em modelos de reservatórios subterrâneos.

Como começar a usar o software de análise espacial

A análise espacial tradicional exigia conhecimentos profundos em plataformas GIS, como Esri ou QGIS, mas agora a automação analítica a torna muito fácil, tanto para analistas quanto para cientistas de dados. A plataforma Alteryx apresenta um processo unificado para transformar dados brutos em insights geoespaciais poderosos, oferecendo:

• Uma ampla variedade de modelos de dados geoespaciais, como GeoJSON
• Ferramentas visuais sem código para transformações, geocodificação, processamento e análise espacial, além de centenas de fontes de dados
• Integração perfeita entre referências de dados espaciais, incluindo atualizações dos conjuntos de dados, como processos de geocodificação e análise do tempo de percurso, graças a parcerias com empresas como TomTom, MapBox e outros provedores