পরিসংখ্যানগত স্থানিক ডেটা বিশ্লেষণ স্থানিক ডেটা অন্বেষণ এবং ভৌগলিক ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য একটি বিখ্যাত কৌশল। ভূ-পরিসংখ্যান শব্দটি অবিচ্ছিন্ন ভৌগলিক এলাকার সাথে সম্পর্কিত, যেখানে স্থানিক পরিসংখ্যান শব্দটি পৃথক স্থানের সাথে সম্পর্কিত।
একটি পরিসংখ্যানগত মডেল যা অ-স্থানিক রেকর্ড পরিচালনা করে, কেউ সাধারণত ডেটার বিভিন্ন ক্ষেত্রের মধ্যে পরিসংখ্যানগত স্বাধীনতা বিবেচনা করে। যাইহোক, ঐতিহ্যগত ডেটা সেটের থেকে ভিন্ন, স্থানিকভাবে বিতরণ করা ডেটার মধ্যে এমন কোন স্বাধীনতা নেই কারণ বাস্তবে, স্থানিক বস্তুগুলি প্রায়শই আন্তঃসম্পর্কিত হয়, বা আরও ঠিক স্থানিকভাবে colocated হয়, এই অর্থে যে দুটি বস্তু যত কাছাকাছি স্থাপন করা হয়, তত বেশি সম্ভব তারা ভাগ করে নেয়। একই বৈশিষ্ট্য।
উদাহরণস্বরূপ, প্রকৃতির সম্পদ, জলবায়ু, তাপমাত্রা এবং অর্থনৈতিক পরিস্থিতি ভৌগলিকভাবে কাছাকাছি অবস্থিত এলাকায় একই হতে হবে। এমনকি ব্যক্তিরা এটিকে ভূগোলের প্রথম নিয়ম হিসাবে বিবেচনা করেছেন − সবকিছু অন্য সবকিছুর সাথে যুক্ত, কিন্তু কাছাকাছি জিনিসগুলি বিচ্ছিন্ন জিনিসগুলির চেয়ে বেশি যুক্ত৷
সংলগ্ন স্থান জুড়ে ঘনিষ্ঠ আন্তঃনির্ভরতার এই ধরনের বৈশিষ্ট্য স্থানিক স্বয়ংক্রিয় সম্পর্কের ধারণার দিকে নিয়ে যায়। এটি এই ধারণার উপর নির্ভর করে, স্থানিক পরিসংখ্যানগত মডেলিং পদ্ধতিগুলি আরও ভাল সাফল্যের সাথে উত্পাদিত হয়েছে৷
স্থানিক ডেটা মাইনিং স্থানিক পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ কৌশল বিকাশ করবে এবং প্রচুর পরিমাণে স্থানিক ডেটার জন্য সেগুলিকে উন্নত করবে, কার্যকারিতা, পরিমাপযোগ্যতা, ডাটাবেস এবং ডেটা গুদাম ব্যবস্থার সাথে সহযোগিতা, উন্নত গ্রাহক মিথস্ক্রিয়া এবং জ্ঞানের নতুন কৌশলগুলি সন্ধানের উপর আরও জোর দিয়ে। পি>
একটি স্থানিক ডাটাবেস মানচিত্র, প্রি-প্রসেসড রিমোট সেন্সিং বা মেডিকেল ইমেজিং রেকর্ড এবং VLSI চিপ ডিজাইন ডেটা সহ প্রচুর পরিমাণে স্থান-সম্পর্কিত ডেটা সংরক্ষণ করে৷
স্থানিক ডাটাবেসের বেশ কিছু বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা তাদের রিলেশনাল ডাটাবেস থেকে আলাদা করে। তারা টপোলজিকাল এবং দূরত্বের ডেটা বহন করে, সাধারণত পরিশীলিত, বহুমাত্রিক স্থানিক সূচী স্থাপত্য দ্বারা সংগঠিত যা স্থানিক ডেটা অ্যাক্সেস পদ্ধতি দ্বারা তৈরি করা হয় এবং স্থানিক যুক্তি, জ্যামিতিক গণনা, এবং স্থানিক জ্ঞান উপস্থাপন পদ্ধতির প্রয়োজন হয়৷
স্থানিক ডেটা মাইনিং জ্ঞানের নিষ্কাশন, স্থানিক সম্পর্ক, বা স্থানিক ডেটাবেসে স্পষ্টভাবে সংরক্ষিত নয় এমন অন্যান্য আকর্ষণীয় ডিজাইনকে সংজ্ঞায়িত করে। এই ধরনের খনির স্থানিক ডাটাবেস প্রযুক্তির সাথে ডেটা মাইনিংয়ের একীকরণের দাবি রাখে। এটি স্থানিক রেকর্ড শেখার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, স্থানিক এবং অ-স্থানিক রেকর্ডগুলির মধ্যে স্থানিক সম্পর্ক এবং সম্পর্ক আবিষ্কার করতে, স্থানিক জ্ঞানের ভিত্তি তৈরি করতে, স্থানিক ডেটাবেসগুলি পুনর্গঠন করতে এবং স্থানিক প্রশ্নগুলি অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে৷
স্থানিক ডেটা মাইনিংয়ের একটি কেন্দ্রীয় চ্যালেঞ্জ হল দক্ষ স্থানিক ডেটা মাইনিং কৌশলগুলির অন্বেষণ কারণ প্রচুর পরিমাণে স্থানিক ডেটা এবং স্থানিক ডেটা টাইপ এবং স্থানিক অ্যাক্সেস পদ্ধতিগুলির অসুবিধার কারণে। পরিসংখ্যানগত স্থানিক ডেটা বিশ্লেষণ স্থানিক ডেটা অন্বেষণ এবং ভৌগলিক ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য একটি বিখ্যাত কৌশল।
ভূ-পরিসংখ্যান শব্দটি অবিচ্ছিন্ন ভৌগলিক স্থানের সাথে সম্পর্কিত, যেখানে স্থানিক পরিসংখ্যানটি পৃথক স্থানের সাথে সম্পর্কিত। একটি পরিসংখ্যানগত মডেল যা অ-স্থানিক রেকর্ডগুলি পরিচালনা করে, কেউ সাধারণত ডেটার বিভিন্ন ক্ষেত্রের মধ্যে পরিসংখ্যানগত স্বাধীনতা বিবেচনা করে।
