Qu'est-ce que l'exploration de données spatiale?

L'exploration de données spatiales est le processus d'essayer de trouver des modèles dans les données géographiques.Le plus souvent utilisé dans le commerce de détail, il est sorti du domaine de l'exploration de données, qui se concentrait initialement sur la recherche de modèles dans les informations électroniques textuelles et numériques.L'exploration de données spatiales est considérée comme un défi plus compliqué que l'extraction traditionnelle en raison des difficultés associées à l'analyse d'objets à existence concrète dans l'espace et le temps.

Comme avec l'exploration de données standard, l'exploration de données spatiales est utilisée principalement dans le monde du marketing et du commerce de détail.Il s'agit d'une technique pour prendre des décisions sur l'endroit où ouvrir le type de magasin.Il peut aider à éclairer ces décisions en traitant des données préexistantes sur les facteurs que les consommateurs motivent à un endroit et non à un autre.

Dites qu'Ashley veut ouvrir une boîte de nuit sur un certain bloc de ville.Si elle avait accès aux données appropriées, elle pourrait utiliser l'exploration de données spatiales pour savoir quels facteurs spatiaux permettent aux clubs de nuit.Elle pourrait poser des questions comme: davantage de personnes viendront-elles au club si le transport en commun est à proximité?Quelle distance des autres lieux de vie nocturne maximise le patronage?La proximité des stations-service est-elle un plus ou un moins?

Ashley pourrait également veiller à ce que les personnes qui viennent dans sa boîte de nuit arrivent dans une distribution uniforme au cours d'une nuit individuelle.Elle pourrait également utiliser l'exploration de données spatiale mdash; peut-être plus précisément, l'exploration de données spatio-temporelle mdash; pour découvrir comment les gens se déplacent dans la ville à certains moments.Le même processus pourrait être appliqué au patronage les différentes nuits de la semaine.

Les difficultés de l'exploration de données spatiales sont le résultat de la complexité du monde au-delà de Internet.Alors que les efforts passés à l'exploration de données avaient généralement des bases de données mûres pour l'analyse, les entrées disponibles pour l'exploration de données spatiales ne sont pas des grilles d'information mais des cartes.Ces cartes ont différents types d'objets comme les routes, les populations, les entreprises, etc.

Déterminer si quelque chose est proche de quelque chose d'autre est d'une variable discrète à une variable continue.Cela augmente massivement la complexité requise pour l'analyse.Incroyablement, c'est l'un des types de relations les plus simples disponibles pour quelqu'un qui tente l'exploration de données spatiale.

L'exploration de données spatiales est également confrontée au problème des faux positifs.Dans le processus de recherche de données à la recherche de relations, de nombreuses tendances apparentes émergeront en conséquence de faux positifs statistiques.Ce problème existe également pour la tâche d'extraire une base de données plus simple, mais elle est amplifiée par l'ampleur des données disponibles pour le mineur de données spatiales.En fin de compte, une tendance identifiée par l'exploration de données spatiale doit être confirmée par le processus d'explication et de recherche supplémentaire.