空间分析可用于求解复杂的位置问题、查找模式、评估趋势并做出决策。空间分析不只是映射，还使您可以研究地点的特征及其之间的关系。空间分析能够为您的决策提供一些新的视角。
借助空间分析功能，您可以通过应用一组空间运算符将来自众多信息源的信息进行合并，从而得到全新的信息。本套空间分析工具可使您探寻复杂空间问题的答案。统计分析可确定您观察到的模式是否重要。您可以分析各个图层以计算某个地点对于特定活动的适合性，并且可以使用图像分析来检测到随着时间的推移而发生的变化。这些工具可用于解决那些超出简单视觉分析范围的重要的问题，并做出关键性的决策。
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您可以使用空间分析执行以下操作：
确定关系。
了解并描述位置和事件。
检测和量化模式。
作出预测。
查找最佳位置和路径。
您可以在 ArcGIS Pro 中使用分析和地理处理功能来回答许多空间问题，并执行空间分析。要执行空间分析，请首先提出您的问题。然后准备并分析您的数据。最后，可视化并传达您的结果。ArcGIS Pro 中的空间分析从 2D 扩展到 3D，并且随时间相应变化。
空间分析
可以使用 ArcGIS Pro 中的地理处理工具对地理数据执行以下类型的操作：
提取并叠加数据。
添加并计算属性字段。
汇总并聚合数据。
计算统计数据。
模拟关系和发现模式。
建模和脚本编写
节省重复性任务的时间、最大程度地减少错误，并更高效地对分析进行迭代。通过将模型和空间算法一起链接到单个流程来创建端到端工作流。使用 模型构建器 构建功能完整的模型而无需一行脚本，或使用 Python 编写工作流脚本并创建可共享的模型。
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显示了一个 ModelBuilder 模型，其中通过将某一工具的输出作为另一工具的输入来串连多个地理处理工具。 |
如果 ArcGIS Pro 不含可以回答特定问题的工具，则可构建自定义工具。使用 Python 包管理器将第三方库添加到 ArcGIS Pro。
使用图表的可视化
使用图表对数据进行可视化可发现数据模式、趋势、关系和结构，否则很难查看表中的原始数字。解释分析结果，并将结果与图表进行交流。
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散点图用于显示两个变量之间的关系。 |
数据工程
使用数据工程可以探索、可视化、清理和准备数据。对于许多空间分析和映射工作流而言，数据工程过程是共同的第一步。数据工程视图和功能区可以帮助您更好地理解数据，并为 GIS 工作流做好准备。
分析扩展
ArcGIS Pro 包括以下分析扩展模块来帮助您回答专业的空间问题：
3D Analyst - 分析并创建 3D GIS 数据，并使用栅格、TIN、地形和 LAS 数据集（激光雷达）执行 3D 表面操作。
Business Analyst - 分析市场趋势，包括客户和竞争对手分析、现场评估以及地区规划。
Geostatistical Analyst - 分析并预测与空间或时空现象相关的值。
Image Analyst - 解释并利用影像、执行要素提取和测量，以及使用机器学习进行分类和对象检测。
Network Analyst - 测量沿网络的距离和行驶时间以在多个位置之间查找路线、创建行驶时间缓冲区或服务区，并查找设施的最佳位置以服务一组位置。
Spatial Analyst - 针对基于像元的栅格数据执行插值、叠加、距离测量、密度、水文建模、选址适宜性以及数学和统计。
共享和协作
您可以与您的同事、组织或社区共享分析方法以及在 ArcGIS Pro 中分析的数据，将其作为地理处理包或 web 工具。借助这些共享的分析工具，所有人都可以在执行分析时，利用自己在空间分析方面的专业知识。
大数据分析
大数据连接 (BDC) 可让您快速连接到数据源，以可视化和分析大型数据集。BDC 提供了用于处理数据及其格式的功能和灵活性。您可以将 BDC 数据集用作地理处理工具的输入，并在地图上可视化数据
机器学习和人工智能
您可在 ArcGIS 中使用机器学习来执行图像分类、通过聚类来丰富数据并对空间关系进行建模。机器学习是人工智能的一个分支，将在机器学习中使用算法来处理结构化数据以解决问题。传统结构化数据需要用户标记数据，例如猫和狗的图片，以便能够在算法中理解每种动物类型的特定要素，然后在其他图片中识别动物。
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