데이터 수집 계획 | 일반 통계 비즈니스 프로세스 모델

인구 조사 또는 데이터 수집 활동을 위한 계획을 세우는 것은 전체 활동을 성공적으로 수행하는 데 있어 핵심적인 요소입니다. 정해진 짧은 시간 프레임 안에 집계할 위치 및 방법을 파악하려면 신중하게 계획해야 합니다. 일반적인 통계 비즈니스 프로세스 모델에서 매핑은 보통 가장 중요한 작업 중 하나로 인식되며, 실제 열거 프로세스에 사용되는 정보의 지리적 기반을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 성공을 거두려면 신뢰할 수 있는 최신 베이스맵을 확보하는 것이 필수적입니다. 인공 지능(AI) 및 딥러닝(DL)과 GeoAI라고 하는 GIS를 함께 사용하자 베이스맵을 업데이트하고 작업을 계획하는 방식이 빠르게 변화하고 있습니다.

영상 분류

영상 분류를 통해 물리적 경관의 변화를 더욱 정확히 파악하는 데 사용할 수 있는 주제별 분류 래스터를 생성할 수 있습니다. 학습하고, 분류하고, 정확성을 평가한 후 의사결정을 위한 데이터를 생성하세요.
피처 추출

피처 추출 및 이미지 분석은 현대적인 국가 인구 조사를 수행하는 데 필요한 주요 공간정보를 신속하게 추출하는 역량을 지속적으로 개선합니다.
변경 감지

변경 감지는 경관의 차이를 파악하는 데 중요합니다. 열거 계획자는 서로 다른 시기의 영상을 비교하고 가장 많이 변화한 영역을 기반으로 작업을 집중시킬 수 있습니다.

행정 데이터
자동화
열거 영역 계획

행정 데이터 통합

수많은 새로운 문제에 직면한 통계 기관은 GIS를 사용하여 행정 데이터 및 기타 비전통적인 원본을 통합할 수 있습니다.

ArcGIS를 통해 통합할 수 있는 행정 데이터의 예시는 다음과 같습니다.

행정 등록부
우편 단위
IRS 또는 세금 데이터
사회 보장 데이터
교육 데이터

다양한 영역이 초록색, 노란색, 파란색으로 음영 처리된 지역 맵을 보여주는 컴퓨터 모니터 그래픽

맵 제작 자동화

대규모 인구 조사 작업에서 맵 제작은 핵심적인 역할을 합니다. 통계 기관은 현장에서 컴퓨터 지원 개인 인터뷰(CAPI) 작업에 사용하기 위한 인쇄된 맵, PDF 맵, 모바일 맵 패키지가 필요한 경우가 많습니다. ArcGIS는 제작 프로세스를 처음부터 끝까지 자동화하는 도구를 제공합니다. 여기에는 고품질 지도 제작 및 웹 GIS 통합을 위한 도구가 포함됩니다.

다양한 데이터를 보여주는 범례가 양쪽에 있는 도로 맵이 표시된 컴퓨터 모니터 그래픽

열거 영역 최적화

균형 잡힌 열거 영역을 설정하는 것은 어떤 인구 조사에서든 핵심적인 작업입니다. ArcGIS 도구를 사용하면 열거 영역(EA)을 최적화하고, 편집하고, 검증할 수 있습니다. 규칙 기반 접근 방식으로 ArcGIS를 사용하면 사용자 설정 경계를 선택하거나 도로 또는 강과 같은 기능을 포함한 구축 환경의 공간 레이어를 활용하여 경계를 생성하거나 EA 경계를 정의하는 것을 지원할 수 있습니다.