
自分のデータを使用する
データにはさまざまな形式があります。 ArcGIS Online では、クラウドからのコンテンツの取り込みや、スプレッドシート、KML、GeoJSON、一般的な地理空間ファイルなどのファイルのアップロードを簡単に行うことができます。 視覚化および解析のために、付属のツールを使用してデータを調整し、準備できます。
データを説明する対話形式のマップを構築
対話形式のマップは没入型のエクスペリエンスを生み出し、静的なビューであったマップをユーザーが探索できるようになります。 データを拡大、検索したり、データと対話を行うと、強化された詳細情報や新しい視点がマップから湧き起こります。
対話形式のマップを探索するための方法はさまざまです。 次の中から選択できます。
スプレッドシート、地理空間ファイル、画像といったさまざまなデータを ArcGIS Online に取り込めます。 IoT (Internet of Things) プラットフォームなど、観測データの外部ソースに接続できます。
データにはさまざまな形式があります。 ArcGIS Online では、クラウドからのコンテンツの取り込みや、スプレッドシート、KML、GeoJSON、一般的な地理空間ファイルなどのファイルのアップロードを簡単に行うことができます。 視覚化および解析のために、付属のツールを使用してデータを調整し、準備できます。
運用上重要な意思決定を行うためにリアルタイムの空間データを活用できます。 ArcGIS Velocity というアドオン機能を使用すると、IoT プラットフォーム、メッセージ ブローカー、センサー API からデータを取り込んでリアルタイム解析を適用し、ジオフェンスやインシデント検出などの操作を実行できます。
画像を ArcGIS Online からアクセスできるようにすると、何百というユーザーがその画像を即時に利用することができます。 ユーザー タイプ エクステンションの 1 つである ArcGIS Image for ArcGIS Online を使用すれば、画像とラスター データをベクター データと同じようにホスティングおよび解析できます。
マップ上にデータを表示すると状況がはっきりと見えるようになり、新たな疑問も生まれます。 信頼できるデータをマップに追加し、新たな視点を得て、疑問への解答を見いだします。 ArcGIS Online には、すぐに使用できるマップの幅広いコレクションと ArcGIS Living Atlas of the World のデータが含まれています。
ライブ フィードのコレクションは、天候、自然災害、地球システム、交通状況などを含む地球の現在の状況を示しています。 マップおよびアプリ内で、これらのライブ フィードを利用し、解析し、表示します。 これらのフィードは信頼性が高く堅牢で、週あたり数百万のビューアーの要求を満たすようにスケーリングします。
人口統計データ、心理分析データ、社会経済データによってマップを強化します。 130 を超える国々の 15,000 を超えるデータ変数が備わっており、マッピングと解析に価値を付加するデータが必ず見つかります。
科学データを使用して生物圏について詳しく理解します。 山の高さを測り、湖や海洋の深さを見出します。 エネルギー生産施設の場所を特定し、資源の抽出場所を把握します。 生息地や種について調査します。 天気および天候のパターンを研究します。
すぐに使えるキャンバスにデータを配置します。 ArcGIS Online には、現在、履歴、および独創的なベースマップの幅広いコレクションが含まれています。 こうした高品質なベースマップは Esri によって維持されており、信頼できる商用およびコミュニティ データを使用して構築されています。 多様なベースマップを使用して、データに背景状況と個性を与えます。
地球規模の画像を使用して、鳥瞰的な視点を獲得します。
ベクター ベースマップにより、スタイルをカスタマイズして自社ブランドに合わせることができます。
独創的なベースマップを使用して、目を引くマップを作成します。
マップ内のデータを視覚化するときには、パターンと空間リレーションシップの問題が浮かび上がります。 スマート マッピングでは、探索と視覚化のガイドが示され、未加工データを情報に容易に変換できるようになります。 推奨される色、スタイル、シンボルによって、ユーザーは自分のデータのストーリーから興味深い部分を見つけて強調することができます。
さまざまな高度なマッピング スタイルから選択する 各スタイルはそれぞれ異なるデータ ビューを提供します。
さまざまな方法でデータを視覚化することで、空間を理解します。
施設から徒歩距離または運転距離内に誰が住んでいて、何があるかを明確にします。
データから 2 つの属性のパターンを 1 つのマップに表示して、それらの属性を比較します。
すべてが成長を遂げたが、最も成長率が高かったエリアはどのように特定できるのか? サイズとカスタム シンボルを使用してマップを作成し、時間経過に伴う成長を表示します。
何かが発生している地域を特定し、それを総人口と比較することで、集中するエリアを見つけます。
平均などのベンチマークを使用して、特定のトピックに対して高/標準/低の対象を定義します。
データ内で最も古いアイテムと最も新しいアイテムを見つけるために日付をシンボル表示します。
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