## 데이터 요약

이러한 도구는 영역 내에 있거나 다른 피처 주변에 있는 피처와 해당 속성에 대한 총 개수, 길이, 면적, 설명이 포함된 기본 통계 등을 계산합니다.

- 포인트 집계 - 지정된 영역 내에 속한 포인트에 대한 통계를 계산합니다.
- 다음 주변 요약 - 지정된 거리 내에 있는 피처와 해당 속성에 대한 통계를 계산합니다.
- 다음 범위 내 요약 - 서로 겹치는 영역 피처 및 속성에 대한 통계를 계산합니다.

## 포인트 집계 |

이 도구는 포인트 피처 레이어 및 영역 피처 레이어를 사용하여 각 영역 내에 속한 포인트를 확인하고 각 영역 내의 모든 포인트에 대한 통계를 계산합니다.예를 들면 다음과 같습니다.

- 범죄 사건의 포인트 위치가 주어진 경우 도시 또는 다른 행정 구역별 범죄 건수를 계산합니다.
- 시/도별 프랜차이즈 위치의 최고 및 최저 매출을 확인합니다.

## 다음 주변 요약 |

분석 레이어의 피처로부터 지정된 거리 이내에 있는 피처를 찾습니다.거리는 직선 거리 또는 운전 시간 거리(예: 10분 이내)로 측정될 수 있습니다.그런 다음 인접 피처에 대한 통계가 계산됩니다.예를 들면 다음과 같습니다.

- 제안된 새 매장 위치에서 5분 이내에 있는 총 인구를 계산합니다.
- 매장 접근성의 척도로 사용하기 위해 제안된 새 매장 위치에서 5분 이내에 있는 고속도로 진입로 수를 계산합니다.

## 다음 범위 내 요약 |

두 레이어 간에 겹치는 영역(및 영역의 일부)을 찾아서 해당 영역에 대한 통계를 계산합니다.예를 들면 다음과 같습니다.

- 하천 유역 레이어와 토지 이용 유형별 토지 이용 영역 레이어가 주어진 경우 각 하천 유역에 대한 토지 이용 유형의 총 면적을 계산합니다.
- 도시 내 필지 레이어와 도시 경계 레이어가 주어진 경우 각 도시 내의 공지에 대한 평균 지가를 요약합니다.

## 위치 보강

이러한 도구는 영역의 특성을 파악하는 데 도움이 됩니다.선택한 영역에 대해 자세한 인구 데이터 및 통계가 반환됩니다.구/군 및 시/도와 같은 확장된 영역에 대한 비교 정보가 보고될 수도 있습니다.

- 기능 보강 - 특정 영역에 있거나 하나의 위치에서 일정한 거리 또는 운전 시간 내에 있는 사람, 장소 및 회사에 대한 정보를 검색합니다.

## 레이어 보강 |

특정 영역에 있거나 하나의 위치에서 일정한 거리 또는 운전 시간 내에 있는 사람, 장소 및 회사에 대한 정보를 검색합니다.

## 위치 찾기

이러한 도구는 지정한 여러 조건을 충족하는 영역을 식별하는 데 사용됩니다.이러한 조건은 속성 쿼리(예: 비어 있는 필지) 및 공간 쿼리(예: 강에서 1Km 이내)를 기반으로 할 수 있습니다.기존 피처(예: 기존 필지)에서 영역을 선택하거나 모든 요구 사항을 충족하는 새 피처를 생성할 수 있습니다.

- 기존 위치 찾기 - 분석 레이어에서 일련의 조건을 충족하는 기존 영역을 검색합니다.
- 새 위치 파생 - 처리 범위의 위치에서 일련의 조건을 충족하는 새 영역을 생성합니다.

## Find Existing Locations |

처리 범위에서 지정한 일련의 조건을 충족하는 기존 피처를 선택합니다.이러한 조건은 속성 쿼리(예: 비어 있는 필지) 및 공간 쿼리(예: 강에서 1.6Km 이내)를 기반으로 할 수 있습니다.

## Derive New Locations |

처리 범위에서 지정한 일련의 조건을 충족하는 새 피처를 생성합니다.이러한 조건은 속성 쿼리(예: 비어 있는 필지) 및 공간 쿼리(예: 강에서 1.6Km 이내)를 기반으로 할 수 있습니다.

## 패턴 분석

이러한 도구는 통계상 중요한 클러스터 영역을 식별하여 데이터에 있는 공간 패턴을 식별, 수량화 및 시각화하도록 돕습니다.

- 핫 스팟 찾기 - 데이터의 공간 패턴에서 통계적으로 유의한 클러스터링을 식별합니다.

## 핫 스팟 찾기 |

이 도구는 데이터에 있는 통계적으로 유의한 모든 공간 클러스터링을 보여 주는 맵을 생성합니다.이 도구를 사용하여 고가 및 저가의 주택 가격, 범죄 밀도, 교통 사고 치사율, 실업률 또는 생물 다양성 등에 대한 예상치 못한 핫 스팟(빨간색) 및 콜드 스팟(파란색)을 파악할 수 있습니다.

## Explore Correlations |

이 도구는 피처의 숫자 속성 간 관계의 강도를 조사하는 데 사용됩니다.평가할 포커스 변수 및 최대 10개의 다른 숫자 속성을 선택하면포커스 변수와 선택된 다른 변수 간의 상관 관계가 계산되고 강도, 일관성 및 관계 유형(긍정적 또는 부정적)이 보고됩니다.

## 근접도 사용

이러한 도구를 사용하여 공간 분석에서 가장 일반적으로 제기되는 질문 중 하나인"무엇과 무엇이 인접합니까?"라는 질문에 대한 대답을 찾을 수 있습니다.

- 버퍼 만들기 - 피처에서 동일한 거리에 있는 영역을 생성합니다.
- 차량 이동 거리 만들기 - 일정 시간 이내에 도달할 수 있는 위치를 중심으로 영역을 찾습니다.
- 가장 가까운 위치 찾기 - 알려진 위치에 가장 가까이 있는 장소를 식별하는 데 사용됩니다.

## 버퍼 생성 |

버퍼는 포인트, 라인 또는 영역 피처에서 지정된 거리를 포함하는 영역입니다.

버퍼는 일반적으로 레이어 중첩과 같은 다른 도구를 사용하여 추가 분석할 수 있는 영역을 생성하는 데 사용됩니다.예를 들어 질문이 "학교에서 1.6Km 이내에 있는 건물은 무엇입니까?"인 경우 학교를 중심으로 1.6Km 버퍼를 생성한 후 건물 풋프린트가 포함된 레이어로 버퍼를 중첩하여 답을 찾을 수 있습니다.이 과정을 통해 학교에서 1.6Km 이내에 있는 건물들의 레이어가 최종 결과로 생성됩니다.

## 운전 시간 영역 만들기 |

차량 이동 거리는 지정한 운전 시간 또는 운전 거리 이내에 도달할 수 있는 영역입니다.차량 이동 거리를 사용하여 답을 찾을 수 있는 질문의 예를 들면 다음과 같습니다.

- 여기에서 자동차로 30분 이내에 갈 수 있는 곳은 어디입니까?
- 여기에서 혼잡한 시간인 오후 6시에 자동차로 30분 이내에 갈 수 있는 곳은 어디입니까?
- 5분 이내의 거리에 소방서가 있는 지역은 어디입니까?여기에 새 소방서를 건립하면 화재 대응 수준이 어느 정도 개선됩니까?
- 내 사업이 적용되는 시장 영역은 무엇입니까?내 매장에서 16Km 이내에 있는 지역은 어디입니까?

## 가장 가까운 위치 찾기 |

사건 및 시설 간의 교통 비용을 측정하여 보다 가까운 곳을 확인합니다.각 경로의 교통 비용(시간 및 거리)과 함께 사건 및 시설 간의 최적 경로를 보여 주는 레이어가 결과로 생성됩니다.예를 들어 이 도구를 사용하여 사고 발생 지역과 가장 가까운 병원 또는 현재 위치와 가장 가까운 ATM을 찾을 수 있습니다.

## 데이터 관리

이러한 도구는 지리 데이터의 일상적인 관리 및 분석 전 데이터 통합에 사용됩니다.

- 필드 계산기 - 기존 필드 값과 수식을 사용하여 새 필드 값을 계산합니다.
- 경계 해제 - 공통 경계 및 공통 속성 값을 공유하는 영역을 병합합니다.
- 데이터 추출 - 기존 데이터에서 피처를 추출하여 새 데이터셋을 생성합니다.
- 레이어 병합 - 둘 이상의 기존 레이어에 있는 모든 피처를 하나의 새 레이어에 복사합니다.
- 레이어 중첩 - 둘 이상의 레이어를 하나의 단일 레이어로 결합합니다.맵 스택을 살펴보고 스택에서 확인한 모든 정보를 포함하는 단일 맵을 생성하는 작업을 중첩이라고 생각하면 됩니다.

## 필드 계산기 |

지정한 수식을 기반으로 기존 필드 또는 새 필드의 값을 업데이트합니다.

## 경계 디졸브 |

공통 경계를 공유하거나 겹치는 영역이 병합되어 단일 영역을 형성합니다.

필드를 지정하여 병합할 경계를 제어할 수 있습니다.예를 들어 국가 레이어가 있는 경우 각 국가에 State_Name 속성이 있으면 State_Name 속성을 사용하여 경계를 해제할 수 있습니다.인접 국가는 State_Name 값이 같은 경우 병합됩니다.이 도구에서 생성되는 최종 결과는 주 경계 레이어입니다.

## 데이터 추출 |

지정한 관심 영역 및 레이어의 데이터에 대한 zip 파일 또는 레이어 패키지를 생성합니다.

## 레이어 병합 |

둘 이상의 기존 레이어에 있는 피처를 하나의 새 레이어에 복사합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

- 잉글랜드, 웨일즈 및 스코틀랜드에 대한 3개의 레이어가 있는 경우 영국이라는 단일 레이어를 생성합니다.
- 12개의 레이어가 있고 각 레이어에 인접 마을에 대한 필지 정보가 포함되어 있습니다.이러한 레이어를 단일 레이어로 결합하여 12개의 입력 레이어에서 이름과 유형이 같은 속성만 유지할 수 있습니다.

## 레이어 중첩 |

중첩은 둘 이상의 레이어를 하나의 단일 레이어로 결합합니다.맵 스택을 살펴보고 스택에서 확인한 모든 정보를 포함하는 단일 맵을 생성하는 작업을 중첩이라고 생각하면 됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

- 100년 홍수 지역 내에 있는 필지는 무엇입니까?(여기에서'내에 있다'는 '겹침'을 의미하는 또 다른 표현 방법)
- 어떤 도시 내에 어떤 도로가 있습니까?
- 토질 유형별 토지 이용 현황이 어떻습니까?
- 버려진 군사 기지에 어떤 우물이 있습니까?