神刀安全网

空间数据如此重要,我们怎能错过?

空间数据如此重要,我们怎能错过?

IBM SPSS Modeler 作为大数据分析应用层数据挖掘平台,受到业界的广泛好评与喜爱,这也依赖于产品本身技术的不断的发展与完善,IBM SPSS的研发团队在中国历史文化名城—西安,拥有超过300多名技术研发人员,致立于产品新技术的引入与研发,为产品本身提供源源不断发展动力,更好地为我们的客户服务。在我们优秀团队的带领下,我们的产品每年都有新的版本、新的技术发布,那么接下来,我给大家介绍下,SPSS Modeler最新版本 17.0新增空间数据分析的相关功能及Demo演示。

SPSS Modeler空间数据分析功能介绍

I.引入地图文件及地图可视化展现

空间数据如此重要,我们怎能错过?

SPSS Modeler 平台上,我们新增了读取地理位置信息的源节点,以及地图展现的输出节点;

连接方式:我们有两种方式可以连接地图文件,分别是

1、通过形状文件 (.shp) 进行导入;

2、通过连接到包含地图文件的分层文件系统所在的 ESRI 服务器进行导入。

功能:读取地图文件,与其它数据信息融合在一起,以直观的地图的方式展现最终的分析结果;

应用场景:需要将分析结果与地图结合起来的场景,比如购物中心的客流分布、交通状态、运输物流等。

空间数据如此重要,我们怎能错过?

II.新增算法:空间-时间预测(Spatio-temporal prediction)

空间数据如此重要,我们怎能错过?

功能:将地理位置信息和时间都作为分析场景的输入影响因素,预测未来具体时间点以及具体位置发生某类事件的可能性。

计算逻辑:在回归的基础,添加了空间协方差矩阵和时间序列来处理时间和空间信息;

应用场景:可用于预测未来某一时间某些地点可能发生的事件,比如疾病多发区、犯罪多发地的预测;

大数据支持:可以通过Analytic Server进行Map-Reduce计算,提升计算效率。

空间数据如此重要,我们怎能错过?

III.新增算法:关联规则

空间数据如此重要,我们怎能错过?

功能:可将空间地理信息作为分析因素,分析出事件发生的模式或规则;

应用场景:犯罪模式分析、流行病/传染病监控等;

大数据支持:可以通过Analytic Server进行Map-Reduce计算,提升计算效率。

空间数据如此重要,我们怎能错过?

SPSS Modeler空间数据分析Demo演示

介绍了以上功能后,我们通过Demo来了解 SPSS Modeler 如何应用空间数据,实现对犯罪事件发生类型的预测。

I.分析场景:

我们有美国芝加哥州包括的10个乡镇以往发生犯罪事件的记录,我们要分析的目标就是根据以往的犯罪事件发生的情况,研究在哪些区域可能是犯罪事件高发区域,并通过地图的方式展现分析结果。

II.分析思路:

结合犯罪事件发生的地理位置,通过关联规则分析各类犯罪事件发生的规则。

III.分析步骤:

整个分析数据流如下图,分为3个步骤,分别是数据整理、建模和地图展现。

空间数据如此重要,我们怎能错过?

接下来按流程图中的具体编号具体介绍实现过程。

1.连接犯罪事件数据源文件InsuranceData.sav

文件记录了历史发生犯罪事件的地理位置(经、纬度)以及发生的犯罪事件类型,包括以下内容:

  • 乡镇名称(Country)
  • 纬度(Latitude)
  • 经度(Longitude)
  • 犯罪事件类型(Type),包括Collision、Theft、Vandalism、Uninsured。

空间数据如此重要,我们怎能错过?

2.连接各个country(乡镇)的属性信息文件CountyData.sav

文件收集了各个乡镇人口、收入等相关信息,包括以下内容:

  • 乡镇名称(Country)
  • 2013年人口数量(Population2013)
  • 2010年人口数量(Population2010)
  • 人口增长率(Poppercentchange)
  • 小于5岁的人口占比(Popunder5yrs)
  • 小于18岁的人口占比(Popunder18yrs)
  • 大于65岁的人口占比(PopOver65yrs)
  • 拥有房产人员占比(HomeOwership)
  • 人均收入(IncomePerCapita)
  • 收入中位数(IncomeMedian)
  • 贫困率(PovertyPercent)

空间数据如此重要,我们怎能错过?

3.连接芝加哥地图文件ChicagoAreaCounties.shp

文件包括各个乡镇(Country)的地理位置信息,包括以下内容:

1、乡镇ID号(ObjectieID)

2、乡镇名称(Name)

3、图层信息(MultiPolygon)

空间数据如此重要,我们怎能错过?

可以用 SPSS Modeler 的地图展现如下:

空间数据如此重要,我们怎能错过?

4.生成新的地理空间字段POINT

对记录犯罪事件发生的InsuranceData.sav文件中的经度和纬度两列数据(Latitude、Longitude)合并到地理空间上,字段类型为地理空间,节点命名为POINT,为下面与地图数据的合并做准备。

空间数据如此重要,我们怎能错过?

5.将犯罪事件记录数据与各乡镇属性信息合并

即对CountyData.sav和InsuranceData.sav两份数据按关键字Country合并。

空间数据如此重要,我们怎能错过?

6.将上面整理好的数据与芝加哥地图文件再做合并

空间数据如此重要,我们怎能错过?

至此,我们将数据整理完成,合并后的数据内容包括:

空间数据如此重要,我们怎能错过?

其中以DS2开头的三列数据,表示事件发生的位置对应地图上的对象、区域和名称。

7.选择关联规则算法建模

我们使用关联规则算法,生成犯罪事件发生的规则模型,只需要将犯罪类型(Type)设置为预测,并选择影响因素作为条件,然后点击运行则会自动生成业务规则模型。

空间数据如此重要,我们怎能错过?

8.生成模型,得到规则

以下可以看到规则结果(列出部分规则)。

空间数据如此重要,我们怎能错过?

比如可以看到第三条规则(Rule ID=3)

条件(Condition)

PopUnder5yrs ≥ 6.600

PopOver65yrs ≤ 11.600

预测结果(Prediction)

Type = Collision

结果解读

如果5岁以下人口占比大于等于6.6%,65岁以上人口占比小于等于11.6%,则可能发生的犯罪类型为Collision(冲突).该规则的支持度为9.51% (即有9.51%条记录符合该规则) ,置信度为63.18%(即符合条件"PopUnder5yrs ≥ 6.600 and PopOver65yrs ≤ 11.600"的这些区域里面,有63.18%的区域发生了Collision事件),因此在做接下来的预测时,如果有区域符合以上规则(Ruld ID=3),那么我们判断该区域发生Collision事件的概率为63.18%。

9.连接原来的芝加哥地图文件,让预测结果展现在地图层之上

10.地图展现预测结果

接下来我们把预测结果与地图展现结合在一起,如下图所示。

空间数据如此重要,我们怎能错过?

从这地图我们可以很清晰看到,我们对各类犯罪事件发生预测结果的分布情况,根据该预测结果,我们可以有在针对性地部署相关的警力,预防犯罪事件的发生。

SPSS Modeler空间数据分析扩展

以上我们通过关联规则对犯罪事件的发生进行了预测,如果使用空间-时间预测也可以实现类似的应用场景,只是分析的计算逻辑不一样。

SPSS Modeler对空间数据分析除了将其作为影响因素加入到分析过程之外,还可以通过运动轨迹(包括时间和地点)来判断人物事件的特征,我们称之为空间-时间框(STB),比如我们通过的士的运动轨迹及乘客的运动轨迹,来精准地告诉的士司机,哪些时间点,在哪些区域,有更大的乘车需求;也可以通过人员的运动轨迹对群体做细分,通过设定活动范围,找出哪些人员是家庭主妇、哪些是商务人士、哪些是白领等等,这可以更好地完善我们的客户画像。这些分析都挺有意思的,我们可以下次再做具体介绍,敬请期待吧…..

via:华南IBM大数据支持团队

更多大数据与分析相关行业资讯、解决方案、案例、教程等请点击查看>>>

详情请咨询“ 在线客服 ”!

客服热线:023-66090381

转载本站任何文章请注明:转载至神刀安全网,谢谢神刀安全网 » 空间数据如此重要,我们怎能错过?

分享到:更多 ()

评论 抢沙发

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址