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定義-空間データマイニングとはどういう意味ですか？
空間データマイニングは、空間モデルへのデータマイニングの適用です。 空間データマイニングでは、アナリストは地理情報または空間情報を使用して、ビジネスインテリジェンスまたはその他の結果を生成します。 これには、地理データを関連する有用な形式に変換するための特定の手法とリソースが必要です。Techopediaは空間データマイニングについて説明します
空間データマイニングに関連する課題には、パターンの特定や、研究プロジェクトを推進する質問に関連するオブジェクトの検索が含まれます。 アナリストは、GIS / GPSツールまたは同様のシステムを使用して、関連するデータだけを見つけるために、大きなデータベースフィールドまたは他の非常に大きなデータセットを調べることがあります。
「空間データマイニング」という用語の興味深い点の1つは、一般的に、データ内の有用で重要なパターンを見つけることについて話すことです。 つまり、地理データの視覚的なマップを設定するだけでは、専門家による空間データマイニングとは見なされない可能性があります。 空間データマイニングプロジェクトの主な目標は、情報を区別して、提示する実際の実用的なパターンを構築し、統計的一致、ランダム化空間モデリング、無関係な結果などを除外することです。 アナリストがこれを行う1つの方法は、「同じオブジェクト」モデルまたは「オブジェクトに相当する」モデルを探すデータを調べて、異なる地理的位置の正確な比較を提供することです。
