Vairāk

Korelācijas atrašana starp punkta atrašanās vietu un rastra vērtību

Korelācijas atrašana starp punkta atrašanās vietu un rastra vērtību


Man ir, manuprāt, ļoti vienkārša problēma, bet es domāju, ka es varētu to pārdomāt ...

Man ir iedzīvotāju blīvuma rastrs un punktu iezīmes slānis, kas parāda X atrašanās vietu (aptuveni 70 punkti).

Viss, ko es vienkārši vēlos darīt, ir telpiskā korelācija; vai X gadījumi parasti notiek rastra šūnās ar lielāku pop blīvumu? nav korelācijas? utt. tīri lokāli. (Punktiem ir daudz atribūtu, par kuriem es varētu sākt veikt daudzfaktoru regresijas, bet es to nevēlos šajā posmā).

Esmu izmēģinājis autokorelāciju (Morans uc ArcGIS), pārvēršot X par Būla rastru un rādot joslu statistiku ArcGIS, ģeogrāfiski svērto regresiju, un tagad esmu divdimensiju telpiskajā asociācijā.

Kāds man saka, ka esmu piedzīvojis milzīgu pārraudzību ?! Varbūt rastra šūnu vērtību attēlošana pret mainīgā X Būla 1 vai 0?

Šis jautājums ir līdzīgs, bet izplūda, kamēr šī persona izskatījās, ka vēlas pārbaudīt interpolāciju. Neņemiet vērā atbildes Arc un/vai R.


Ja es jūs pareizi saprotu, jūs vēlaties pārbaudīt parauga variāciju. Tas ir, cik labi jūsu izlases sadalījums atbilst jūsu populācijas (rastra) sadalījumam. Šī nav korelatīva saistība, un to parasti veic, salīdzinot izlases vidējo lielumu un dispersiju pret populāciju.

Šeit ir piemērs, kur es aprēķinu izlases parauga un rastra vidējo, dispersiju un kvantilu. Es arī uzzīmēju paraugu un iedzīvotāju sadalījumu.

Pirmkārt, piemēram, mēs izveidojam rastru un ņemam izlases veida paraugu. Es simulēju ļoti šķību rastra sadalījumu, lai izlases variācijai pievienotu iespējamu neobjektivitāti.

pieprasīt (rastra) sigmu = 0,6; mu = 2 r <- rastrs (ncol = 500, nrow = 500) r [] <- dlnorm (seq (-10, 60, length.out = ncell (r)), mu, sigma) * 100 n <- 20 s <- sampleRandom (r, n, na.rm = TRUE, sp = TRUE) [email protected] <- data.frame ([email protected], r = ekstrakts (r, s)) head ([email protected]) plot (r ) diagramma (s, pch = 20, add = TRUE, col = "black")

Tagad mēs varam aprēķināt izlases un populācijas sadalījuma momentus.

# rastra (populācijas) vidējais, rezerves un kvantili (rmean <- cellStats (r, stat = "mean", na.rm = TRUE, asSample = FALSE)) (rvar <- cellStats (r, stat = "sd", na .rm = TRUE, asSample = FALSE)^2) (rquant <- kvantiils (r, probs = c (0,25, 0,50, 0,75))) # izlases punkts (paraugs) vidējais, varaince un kvantili (smean <- vidējais (s) @data [, "r"]))) (svar <- var ([email protected] [, "r"]))) (squant <- kvantils ([email protected] [, "r"]), probs = c (0,25, 0,50 , 0,75)))

Mēs varam arī uzzīmēt populāciju un izlases sadalījumu. Lai pārbaudītu nulles hipotēzi, ka x un y tika iegūti no viena un tā paša nepārtraukta sadalījuma, salīdzinot sadalījumus, mēs varētu veikt neparametrisku divu paraugu Kolmogorova-Smirnova testu, izmantojot funkciju ks.test.

# Parauga un populācijas sadalījuma par (mfrow = c (2,1)) blīvums (r, xlim = c (cellStats (r, "min"), cellStats (r, "max")), main = "Populācijas sadalījums" ) diagramma (blīvums ([email protected] [, "r"])), xlim = c (cellStats (r, "min"), cellStats (r, "max")), main = "izlases sadalījums")

Divu paraugu studentu t-testu var viegli aprēķināt, piespiežot rasteri vektorā, tomēr tas nav drošs atmiņā un var būt bīstams. Es ieteiktu ņemt ļoti lielu nejaušu izlasi, lai pārstāvētu populāciju.

r <- as.vector (as.matrix (r)) r <- na.omit (r) t.test ([email protected] [, "r"], y = r)

Tā kā izklausās, ka jums ir binomāla atbilde, jums patiešām vajadzētu pārbaudīt parauga variāciju ANOVA vai MANOVA ietvarā, lai pārliecinātos, ka esat ne tikai uztvēris populācijas variācijas, bet arī to, ka problēma ir līdzsvarota (variācija ir vienādi sadalīta starp [ 0,1]).

Iespējams, vēlēsities nopietni apsvērt Bootstrap vai Montekarlo pieeju, lai noteiktu aizspriedumus. Tā kā jūs izmantojat blīvuma rasteri, joslas platums un kodola sadalījums var radikāli ietekmēt aprēķinus. Jūs varat noteikt šo nenoteiktību, izmantojot šīs divas metodes.


Ģeogrāfisko informācijas sistēmu (ĢIS) vērtība dažādiem projektiem Dabas aizsardzības biroja Bridgestone rezervātā Kastaņu kalnā

Ģeogrāfisko informācijas sistēmu (GIS) izmantošana enerģētikas un izglītojošiem projektiem Dabas aizsardzības dienesta (TNC) Bridgestone rezervāts Kastaņu kalnā parāda šīs tehnoloģijas vērtību dažādām programmām. Sākot ar oglekļa neitralitātes projektu, ĢIS izmantošana ļāva precīzi novērtēt saules paneļu un vēja turbīnu izvietojumu, izmantojot datus, lai ņemtu vērā kalna nogāzes leņķi, kalna virzienu, vēja ātrumu, saules iedarbību un citas sastāvdaļas. Šī ģeotelpiskās analīzes izmantošana ļāva rentabli apsekot Kastaņu kalnu un palīdzēja novērst problēmas nākotnē ar sliktu turbīnu vai paneļu izvietojumu. Turklāt ĢIS bija noderīga arī TNC izglītojošā projektā, to izmantojot, lai atrastu un novērtētu privāto mežu zemes īpašniekus, kas ir piemēroti iespējamajiem TNC vadītiem kursiem. ĢIS tika izmantots arī, lai izveidotu kritēriju kopumu, lai noteiktu atbilstošu auditoriju informatīvo brošūru saņemšanai, kas uzaicinātu viņus uz meža izmantošanas semināriem. Izmantojot vietējās zemes īpašnieku datubāzes kopā ar valsts zemes seguma datu bāzēm, ĢIS komanda no 35 987 zemes gabaliem varēja izvilkt 449 piemērojamos zemes gabalus, lai ap šiem zemes īpašniekiem izveidotu mērķtiecīgu mācību programmu. ĢIS izmantošana šajos divos partneru projektos parāda šīs tehnoloģijas daudzpusību atrašanās vietas analīzei, kā arī izglītojošai informācijai.


Kur jūras aizsargājamās teritorijas vislabāk pārstāv 30% okeānu bioloģiskās daudzveidības

IUCN (Starptautiskā dabas aizsardzības savienība) Pasaules aizsardzības kongress aicināja pilnībā aizsargāt 30% no katra jūras biotopa visā pasaulē un vismaz 30% no visa okeāna. Tādējādi mēs kvantitatīvi noteicām prioritāti 30% visaugstāk aizsargātajām jūras teritorijām (MPA) visā pasaulē, izmantojot globāla mēroga bioloģiskās daudzveidības mērījumus no sugām līdz ekosistēmas līmenim. Analīzē tika izmantota a) ekosistēmas, kas kartētas, pamatojoties uz 20 vides mainīgajiem lielumiem, b) četras biomas (jūras aļģes, brūnaļģes, mangrovju un seklūdens koraļļu rifi), kā arī jūras gultnes nelīdzenums kā biotopu aizstājējs, un c) sugu bagātība katrā bioģeogrāfiskajā apgabalā. Valstība (norādot sugu endēmiskuma apgabalus), lai maksimāli palielinātu bioloģiskās daudzveidības pārstāvību.

Mēs noskaidrojām, ka 30% prioritāro teritoriju galvenokārt atradās kontinentālajos krastos, salu lokos, okeāna salās, Indijas grēdas dienvidrietumos, Atlantijas okeāna vidusdaļas ziemeļu daļā, Koraļļu trīsstūrī, Karību jūrā un Arktikas arhipelāgā. Tie parasti aptvēra 30% ekosistēmu un vairāk nekā 80% biomu. Lai gan 58% teritoriju atradās valstīs Ekskluzīvas ekonomiskās Zonas (EEZ), tikai 10% bija MPA, un & lt1%-MPA bez uzņemšanas (IUCN Ia kategorija). Šīs prioritārās teritorijas norāda, kur būtu optimāli atrast MPA jūras bioloģiskās daudzveidības atjaunošanai valsts EEZ un ārpus tās. Tādējādi mūsu rezultāti sniedz karti, kas palīdzēs gan valsts, gan starptautiskā mērogā plānot, kur aizsargāt jūras bioloģisko daudzveidību kopumā.


Korelācijas noteikšana starp punkta atrašanās vietu un rastra vērtību - ģeogrāfiskās informācijas sistēmas

Abstrakts

sistēmas un telpiskā korelācija Pilsētu parki un atklātā telpa vienmēr ir bijusi vērtīga vērtība cilvēku kopienām. Tās ir daudzpusīgas tādā vērtībā, kādu tās ir sniegušas vietējām kopienām. Šī iemesla dēļ parkiem un atklātajai teritorijai pilsētvides plānošanas procesā ir pievērsta liela uzmanība. Pilsētu parki ir ne tikai snieguši labumu atpūtai kopienām, bet ir nodrošinājuši lielu ekonomisko bagātību vietējām kopienām. Kopienas iedzīvotāji ir atzīmējuši pilsētu parku priekšrocības. Daudzās pilsētvidēs dzīvojamo īpašumu vērtības ir palielinājušās parku tuvumā. Ročesteras pilsēta, Minesota, ir atzīta par ļoti spēcīgu pilsētu parku sistēmu. Pilsētas vairākas gravas, upes un mežu teritorijas ir nodrošinājušas dabiskus koridorus parku sistēmas attīstībai. Spēcīga ekonomika Ročesterā ir izraisījusi nepārtrauktu pilsētu izaugsmi. Līdz ar pilsētas izaugsmi pilsētas centrs un dzīvojamie rajoni tagad kļūst urbanizētāki. Ročestera ir atzīmēta arī ar stabilām īpašumu un mājokļu cenām. Pilsētas īpašums ir pieprasīts, un tas arī turpmāk būs liels pieprasījums. Ročesterai paplašinoties, tās parku sistēma ir jāņem vērā pilsētplānošanas procesā, lai aizsargātu Ročesteras šodien pazīstamo augsto dzīvojamo vērtību sajūtu. Šajā pētījumā apskatītas vērtības, ko Ročesteras pilsētas parki piešķir vietējās kopienas, un konkrētāk, korelācija starp pilsētas parkiem un dzīvojamo īpašumu vērtību. Tika ieviesta ģeogrāfiskās informācijas sistēma (ĢIS), lai parādītu tiešus modeļus un korelācijas starp pilsētas parku sistēmu un dzīvojamo īpašumu vērtībām

Lai iesniegtu šī dokumenta atjaunināšanas vai noņemšanas pieprasījumu, lūdzu, iesniedziet atjaunināšanas/labošanas/noņemšanas pieprasījumu.


JEL klasifikācija

Autori vēlas pateikties Sārai Braunai, Ianam Gregorijam-Smitam, Alberto Montagnoli, Iftekhar Hasan (redaktors) un diviem anonīmiem tiesnešiem par noderīgiem komentāriem un ieteikumiem. Autori ir parādā arī dalībniekiem 2017. gada Karaliskās ekonomiskās biedrības ikgadējā konferencē Bristolē, Starptautiskās finanšu biedrības 23. gadskārtējā konferencē Stokholmā, 2016. gada Romas starptautiskajā naudas banku un finanšu konferencē, 6. Stambulas ekonomikas seminārā un pētniecības seminārus Londonas Nacionālajā ekonomisko un sociālo pētījumu institūtā un Stambulas Centrālās banku skolā. Šis raksts lielā mērā tika uzrakstīts laikā, kad Kanans Jildirims bija viesis Dienviddānijas universitātē, kuras viesmīlība tiek augstu novērtēta. Tiek piemērota parastā atruna.

Adrese: Rennes biznesa skola, 2 Rue Robert d’Arbrissel, 35065 Rennes, Francija.


FGDC metadati

Federālā ģeogrāfisko datu komiteja (FGDC) tika izveidota 1990. gadā, lai koordinētu Nacionālās telpisko datu infrastruktūras (NSDI) izstrādi ģeogrāfisko datu kooperatīvai ražošanai un apmaiņai. 1994. gadā FGDC apstiprināja metadatu standartu "Satura standarts digitālajiem ģeotelpiskajiem metadatiem" (CSDGM), kas tagad ir otrajā versijā (Federālā ģeogrāfisko datu komiteja 1998a) 4. Ir arī FGDC metadatu versija, kas paredzēta bioloģiskiem dati ar ģeotelpiskām atsaucēm. Tie ir Nacionālās bioloģiskās informācijas infrastruktūras (NBII) metadati, kurus popularizē ASV Ģeoloģijas dienests. NBII metadatu standarts ir "Digitālo ģeotelpisko metadatu satura standarta bioloģisko datu profils"

FGDC metadatiem ir hierarhiska struktūra, kas sastāv no septiņām galvenajām informācijas sadaļām un trim atbalsta sadaļām, ko sauc par veidnēm:

  • 1. Identifikācija
  • 2. Datu kvalitāte
  • 3. Telpiskie dati
  • 4. Telpiskā atsauce
  • 5. Entītija un atribūts
  • 6. Datu izplatīšana
  • 7. Metadati
  • 8. Citēšana
  • 9. Laika periods
  • 10. Kontakts

Informācijas sadaļās var būt pat astoņi hierarhijas līmeņi. Veidnes vai atbalsta sadaļas ir integrētas informācijas sadaļās atbilstošās vietās. Tos nevar izmantot atsevišķi. Sadaļas un saliktie elementi vai atsevišķi elementi tajās var būt obligāti, obligāti, ja piemērojami, vai neobligāti. FGDC metadatu hierarhisko struktūru pilnībā ilustrē "Digitālo ģeotelpisko metadatu satura standarta attēlu karte" (Federālā ģeogrāfisko datu komiteja 1998b). Attēlu karte arī saista katru tās struktūras elementu ar tā definīciju satura standartā. Pilnībā atbilstošam FGDC metadatu ierakstam ir obligāti jāiekļauj tikai sadaļas Identifikācija un Metadati.

FGDC metadatus var izveidot, izmantojot MetaMaker un CorpsMet, kas ir bezmaksas programmatūras rīki, kurus attiecīgi izstrādājuši ASV ģeoloģijas dienests (NBII 1999b) un ASV armijas inženieru korpuss (1999). EE-IR centrs izmanto veidni, kas izstrādāta vietējā Mitrāju pētniecības centrā. Neatkarīgi no tā, kurš rīks tiek izmantots, metadatiem ir jāiziet analizators, lai pārbaudītu CSDGM sintaksi un ģenerētu tekstu, ko var skatīt teksta redaktors vai tīmekļa pārlūkprogramma. Izvade var būt teksta, HTML, SGML vai XML formātā (Schweitzer 1999a). Viens FGDC metadatu sarežģītības rādītājs ir atspoguļots faktā, ka tā SGML formāts sastāv no 444 rindām (466 ierakstu izlasē, kas tiek pārbaudīta EE-IR centra pētniecības projektā).

Ņemot vērā šo sarežģītību, ir vairāki resursi, lai uzzinātu, kā izveidot FGDC metadatus. Lieliska vieta, kur sākt, ir "Metadatu darbgrāmata tiešsaistē", kuru izstrādā Luiziānas Ģeogrāfiskās informācijas centrs (LAGIC) (1999). Tas ietver tiešsaistes resursus, programmatūras pārskatus, reālās pasaules piemērus un veiksmīgu metadatu stratēģijas.

Daži citi resursi ir "CSDGM metadatu rīka vingrinājums" (Phillips 1997), "Metadatu grunts" (Hart un Phillips 1998), pārskati sadaļā "Metadatu rīki ģeotelpiskajiem datiem" (Phillips 1999) un resursi, kas pieejami vietnē ASV Ģeoloģijas dienests (Schweitzer 1999b). Turklāt ir mācību semināri, ko piedāvā NBII (1999a).

Pilnībā atbilstošs FGDC metadatu ieraksts datu kopai "1995. gada aerofotogrāfija Luiziānas štatā" ir pieejama vietnē http://eeirc.nwrc.gov/controlzone/75sh1.htm. Tāpat kā Dublin Core metadatus, arī FGDC metadatus var kartēt uz un no MARC (Mangan 1997a, 1997b).


Korelācijas noteikšana starp punkta atrašanās vietu un rastra vērtību - ģeogrāfiskās informācijas sistēmas

IDC vispasaules pusgada serveru izsekotājs: darba slodzes izmanto IDC serveru un mākoņdatošanas infrastruktūras izsekotājus četru galveno izvietošanas scenāriju pamatā esošās infrastruktūras lieluma un prognozēšanas atribūtiem, kas ir darba slodzes modeļa pamatā. IDC vispasaules pusgada serveru izsekotājs: darba slodzes sniedz ieskatu par to, kā serveru tirgū tiek izvietotas un patērētas 17 darba slodzes un kādas ir prognozes turpmākajai izvietošanai. Darba slodzes tendences tiek parādītas pēc ģeogrāfijas specifiskas izvietošanas, atrašanās vietas un OS visos atribūtos, kā arī piecu gadu prognoze.

Tehnoloģiskais pārklājums

Šis izsekotājs nodrošina kopējo tirgus lielumu un pārdevēju daļu šādās tehnoloģiju jomās. Visi papildu satura papildinājumi tiek piegādāti tikai, izmantojot Excel rakurstabulu un katram atribūtam atsevišķā rakursvietā. Šī izsekotāja mērījumus veic vienībās, pārdevēja ieņēmumos un vēsturisko datu vērtībā. Prognoze ir pieejama tikai vienībās un vērtībās.

  • Novads
  • Uzņēmums/pārdevējs (9 pārdevēji + ODM un citi)
  • Produktu kategorija: x86, ne x86
  • CPU tips: x86, ARM, EPIC, RISC, CISC
  • Produkts: asmens, daudzkods, statīvs optimizēts, liela sistēma, tornis
  • Ligzdas iespējas: 1, 2, 4, 8, 16+
  • OS: Linux, Windows, Unix, z/OS, citi
  • Izvietošanas modelis: mākonis, tradicionāls
  • Atrašanās vieta: uz vietas, ārpus uzņēmuma telpām
  • Mērījumi: vienības, pārdevēja ieņēmumi, vērtība
  • Darba slodzes kategorija/darba slodzes: 7 kategorijas ar 17 slodzēm (lietotņu izstrāde un testēšana, sadarbības lietotnes un satura lietotnes, CRM, inženiertehniskās/tehniskās lietotnes, ERM, failu un drukāšana, multivides straumēšana, tīklošana, citas biznesa lietotnes, SCM, drošība, strukturēti dati pārvaldība, strukturētu datu analīze, sistēmu pārvaldība, nestrukturēta datu analīze, VDI, tīmekļa apkalpošana)
  • Izvietošanas vide: arhīvs, dublēšana, ražošana
  • Infrastruktūras izvietošana: datu centrs, departaments
  • Infrastruktūras veids: universāls, integrēts
  • Virtualizācijas metode: virtuālās mašīnas, konteineri, konteineri virtuālajās mašīnās, nevirtualizēti
  • Mērogojamība: palieliniet, palieliniet
  • Uzņēmuma lielums: mazs birojs un bizness (1–99), vidējs un liels bizness (100–999), ļoti liels bizness (1 000–9 999), ļoti liels bizness (10 000+)-pieejams tikai visā pasaulē bez reģionāliem pārtraukumiem
  • Vertikāli: izplatīšana (mazumtirdzniecība un vairumtirdzniecība), izglītība, finanses, valdība, veselības aprūpes sniedzējs, ražošana, profesionāli pakalpojumi, telekomunikāciju pakalpojumi, sakaru SP, citas nozares - pieejama tikai visā pasaulē bez reģionāliem pārtraukumiem
  • Mērījumi: vienības un vērtība

Ģeogrāfiskā darbības joma

  • Āzija/Klusā okeāna reģions (izņemot Japānu un Ķīnu)
  • Kanāda
  • Centrālā un Austrumeiropa
  • Japāna
  • Latīņamerika
  • Tuvie Austrumi un Āfrika
  • ĶTR
  • Savienotās Valstis
  • Rietumeiropa

Datu piegādes

Šis izsekotājs tiek piegādāts reizi pusgadā, izmantojot tīmekļa saskarni tiešsaistes vaicājumiem un lejupielādēm. Tālāk ir sniegti šī izsekotāja rezultāti. Lai iegūtu pilnu piegādes grafiku, lūdzu, sazinieties ar IDC tirdzniecības pārstāvi.

Prognozes pārklājums

Šī izsekotāja prognozes tiek atjauninātas reizi pusgadā un ietver divu gadu vēsturiskos datus un papildu piecu gadu ikgadējās tirgus prognozes. Prognozes ir pieejamas reģionālā līmenī. Galvenais prognozes pārklājums ir šāds:


Licence:

Lai izmantotu braukšanas laika un brauciena attāluma mērīšanas iespējas, jums jāpiesakās ArcGIS Online organizācijas kontā ar tīkla analīzes privilēģijām. Katru reizi, kad rīks darbojas veiksmīgi, pakalpojuma kredīti tiek atskaitīti no jūsu abonementa, pamatojoties uz izmantoto pakalpojumu un pakalpojuma rezultātiem. ArcGIS tiešsaistes pakalpojumu kredītu lapa sniedz informāciju par pakalpojumu kredītiem.

Jūs varat norādīt vairākus attālumus, un katra attāluma vērtība radīs vienu apgabalu ap katru ievades līdzekli. Piemēram, ja norādāt divus attālumus, katra ievades funkcija tiks buferizēta divreiz, un izvadē būs divas šīs ievades funkcijas zonas - viena katram attālumam.

Rīki Apkopot iekšā un Apkopot tuvumā ir konceptuāli vienādi. Izmantojot rīku Apkopot ietvaros, varat apkopot esošo daudzstūru funkcijas, savukārt ar Apkopot tuvumā esošo rīku varat ģenerēt apgabalus ap punktiem, līnijām vai daudzstūriem un apkopot iezīmes šajos atvasinātajos apgabalos.

Grupas var izveidot, ievades punktos norādot grupas lauku. Piemēram, ja apkopojat noziegumus noteiktā attālumā no apkaimes robežām, iespējams, jums ir atribūts Crime_type ar pieciem dažādiem noziegumu veidiem. Katrs unikālais nozieguma veids veido grupu, un jūsu izvēlētā statistika tiks aprēķināta katrai Crime_type unikālajai vērtībai.


Korelācijas noteikšana starp punkta atrašanās vietu un rastra vērtību - ģeogrāfiskās informācijas sistēmas

IDC Worldwide Quarterly Enterprise Infrastructure Tracker ® ​​ievērojami uzlabo klientu spēju ātri un efektīvi reaģēt uz mūsdienu dinamisko tirgu. Tas sniedz visaptverošu, kopumā adresējamu tirgus priekšstatu par četrām galvenajām datu centra infrastruktūras tehnoloģijām, ļaujot klientiem noteikt un noteikt iespējas pēc ģeogrāfijas. Šis izsekotājs sniedz kopēju adresējamu tirgus priekšstatu par uzņēmuma infrastruktūras tehnoloģijām (serveri, ārējām uzņēmuma atmiņas sistēmām un speciāli izveidotām ierīcēm: HCI ierīcēm un PBBA) par tirgus lielumu, tirgus daļu un prognozēm, vienlaikus nodrošinot detalizētu katra uzņēmuma infrastruktūras segmentāciju tehnoloģiju tirgus.

Tehnoloģiskais pārklājums

Šis izsekotājs nodrošina kopējo tirgus lielumu un pārdevēju daļu šādās tehnoloģiju jomās. Šī izsekotāja mērījumi ir mērvienībās, sistēmas vienībās, pārdevēja ieņēmumos, vērtībā un terabaitos.

  • Uzņēmums/pārdevējs/zīmols, produkta zīmols, servera veids, detalizēta informācija par produktu, uzstādīšana, mērogojamība un cenu diapazona klase
  • Produktu kategorija: OEM serveris, OEM krātuve un ODM Direct
  • Produkts: standarta serveris, OEM pielāgots serveris, HCI ierīces, PBBA, uzglabāšanas sistēma, OEM krātuves paplašināšana, ODM pielāgots serveris, ODM krātuves paplašināšana
  • Mērījumi: vienības, sistēmas vienības, pārdevēja ieņēmumi, vērtība un terabaiti

Neobligāti papildu uzdevumi un tehnolo ijas:

  • Serveris - tehnoloģiju tehnoloģija pēc uzņēmuma/pārdevēja/zīmola, produkta zīmola, CPU veida, produkta dizaina/produkta/produkta detaļas, OS, servera klases pēc 11 cenu diapazoniem, procesora piegādātāja, ligzdas iespējām un U augstuma vienībās, pārdevēja ieņēmumi, un vērtību
  • Uzņēmumu apkopošanas sistēmas-tehnoloģiju tehnoloģija pēc uzņēmuma/pārdevēja/zīmola, produkta zīmola, produktu kategorijas grupas/produktu kategorijas, topoloģijas/instalācijas/piekļuves datiem, datu organizēšanas, mērogojamības, uzglabāšanas masīva veida, uz objektiem balstītas krātuves, OS, krātuves klase par 9 cenu diapazoniem vienībās, terabaiti, pārdevēja ieņēmumi un vērtību nesēja veids, kas pieejams tikai terabaitos, piegādāts atsevišķā rakurstabulā
  • PBBA - tehnoloģiju tehnoloģija pēc uzņēmuma/pārdevēja/zīmola, produkta zīmola, produkta kategorijas/produkta, saskarnes vienībās, terabaitos, pārdevēja ieņēmumos un vērtības ieņēmumu veidā, kas pieejams pārdevēja ieņēmumos un vērtībā, piegādāts atsevišķā rakurstabulā

Neobligāti nosacījumi un risinājumi- Rosstehnoloģija:

  • Pircēja un mākoņa izvietošana pēc uzņēmuma/pārdevēja/zīmola (15 populārākie pārdevēji), produktu kategorijas un produkta, infrastruktūras platformas, infrastruktūras koplietošanas, infrastruktūras pircēja un atrašanās vietas vienībās, terabaitos, pārdevēja ieņēmumos un vērtībā (vienības nav pieejamas uzglabāšanas kategorijām)
  • Apvienotās sistēmas pēc uzņēmuma/pārdevēja/zīmola, produkta zīmola un produktu kategorijas vienībās, terabaitos, pārdevēja ieņēmumos un vērtības HCI programmatūras piegādātājā, komponentu piegādātājā, risinājuma veidā un integrētajos komponentos, kas pieejami tikai pārdevēja ieņēmumos un vērtībā, piegādāti atsevišķa šarnīra tabula
  • x86 Serveru vai ārējo OEM iekārtu un c hannel pēc uzņēmuma/pārdevēja/zīmola produkta informācijas un ligzdu iespējām serveriem un pēc piekļuves datiem ārējiem OEM vienībās un vērtībā

Ģeogrāfiskā darbības joma

  • Āzija/Klusā okeāna reģions, izņemot Japānu un Ķīnu (13)
  • Kanāda
  • Centrālā un Austrumeiropa (8)
  • Japāna
  • Latīņamerika (11)
  • Tuvie Austrumi un Āfrika (18)
  • ĶTR
  • Savienotās Valstis
  • Rietumeiropa (16)

Datu piegādes

Šis izsekotājs tiek piegādāts reizi ceturksnī, izmantojot tīmekļa saskarni tiešsaistes vaicājumiem un lejupielādēm. Lai iegūtu pilnu piegādes grafiku, lūdzu, sazinieties ar IDC tirdzniecības pārstāvi. Šim izsekotājam ir pieejami šādi produkti:

Prognozes pārklājums

Šī izsekotāja prognozes tiek atjauninātas reizi ceturksnī un ietver piecu gadu vēsturiskos datus, divu gadu ceturkšņa prognozes un papildu trīs gadu ikgadējās tirgus prognozes. Prognozes ir pieejamas reģionālā un valsts līmenī. Šajā izsekotājā iekļauto prognožu piemēri ir šādi:


Kas ir zināšanu atklāšana

Daži cilvēki uzskata, ka datu ieguve ir tāda pati kā zināšanu atklāšana, bet daži uzskata, ka datu ieguve ir būtisks solis zināšanu atklāšanas procesā. Šeit ir saraksts ar soļiem, kas saistīti ar zināšanu atklāšanas procesu:

Datu tīrīšana - Šajā solī troksnis un neatbilstošie dati tiek noņemti.

Datu integrācija - Šajā solī tiek apvienoti vairāki datu avoti.

Datu atlase - Šajā posmā no datu bāzes tiek izgūti analīzes uzdevumam atbilstošie.

Datu pārveidošana - Šajā posmā dati tiek pārveidoti vai konsolidēti ieguves formām, veicot kopsavilkuma vai apkopošanas darbības.

Datu ieguve - Šajā posmā tiek izmantotas viedās metodes, lai iegūtu datu modeļus.

Modeļa novērtējums - Šajā posmā tiek novērtēti datu modeļi.

Zināšanu prezentācija - Šajā solī tiek attēlotas zināšanas.


Skatīties video: Bebrai užtvėrė upę. Žvalgyba iš oro ir upių gaivinimas. 3 dalis