Важность знания данных

Как описано в разделе Геостатистический процесс, процесс создания поверхности содержит много шагов. Первым делом нужно изучить данные и определить важные объекты, которые будут включены в модель. Эти объекты должны быть определены в начале процесса, поскольку от этого зависит число возможных вариантов и значения параметров, определяемых на каждом этапе построения модели. Учтите, что выбор, сделанный в Мастере операций геостатистики, определит опции, которые будут доступны в следующих шагах этого процесса, поэтому важно установить основные характеристики модели, прежде чем начать ее построение. Хотя Мастер операций геостатистики обеспечивает надежные значения по умолчанию (некоторые из которых рассчитаны специально для ваших данных), он не может интерпретировать содержание вашего исследования или цели, преследуемые при создании модели. В целях получения более точной поверхности очень важно создавать и совершенствовать модель на основании результатов, полученных при изучении явления и анализе данных.

В следующих разделах содержится более подробное описание исследования данных и информации о том, как использовать полученные результаты при создании модели интерполяции.

• Отображение данных — описывается первый шаг в изучении данных: отображение данных с помощью схемы классификации, которая позволит выделить важные характеристики данных
• Исследовательский анализ пространственных данных — содержит общие сведения об инструментах ESDA и их применении.
• Распределение и преобразования данных — описывает инструменты Гистограмма (Histogram), Нормальный график КК (Normal QQ Plot) и Общий график КК (General QQ Plot), а также методы преобразования данных.
• Отслеживание глобальных и локальных выпадающих значений — описывает методы выявления глобальных и локальных выпадающих значений с помощью инструментов Гистограмма (Histogram), Облако вариограммы/ковариации (Semivariogram/Covariance Cloud) и Карта Вороного (Voronoi Map).
• Анализ трендов — описывает, как определить глобальные тенденции в данных, используя инструмент Тренд (Trend Plot).
• Анализ локальной дисперсии — показывает, как использовать инструмент Карта Вороного (Voronoi Map), чтобы показать, являются ли значения локального среднего и локального стандартного отклонения относительно постоянными в области исследования (визуализация стационарности). Этот инструмент также предоставляет другие локальные факторы (в том числе кластеризацию), которые могут быть полезны в выявлении выпадающих значений.
• Изучение пространственной автокорреляции — демонстрирует построение облаков вариограммы/ковариации и взаимной ковариации и их использование для изучения пространственной автокорреляции и пространственной взаимной ковариации в данных.