## बिन्दु एकत्रित करें।

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यह उपकरण बिन्दु फीचर्स की एक लेयर और क्षेत्र फीचर्स की एक लेयर के साथ काम करता है। इनपुट क्षेत्र की फीचर्स बहुभुज लेयर से हो सकती हैं या उपकरण के चालू होने पर परिकलित वर्ग अथवा षट्कोणीय बॉक्स हो सकती हैं। उपकरण पहले यह पहले निर्धारित करता है कि निर्दिष्ट क्षेत्र में कौनसे बिन्दु आते हैं। यह क्षेत्र-वार बिन्दु स्थानिक संबंध निर्धारित करने के बाद, क्षेत्र में सभी बिन्दुओं के बारे में आंकड़ों की गणना की जाती है और क्षेत्र को सौंपे जाते हैं। क्षेत्र में बिन्दुओं की संख्या गिनना सर्वाधिक बुनियादी आंकड़ा है, परंतु आप अन्य आंकड़े भी प्राप्त कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, मानिए कि आपके पास कॉफी शॉप स्थानों के बिन्दु फीचर्स और काउंटीज़ के क्षेत्र फीचर्स हैं, और आप कॉफी बिक्रियों को काउंटी से सारगर्भित करना चाहते हैं। यह मानकर कि कॉफी शाॉप की TOTAL_SALES विशेषता है, आप प्रत्येक काउंटी के अंदर TOTAL_SALES , न्यूनतम या अधिकतम TOTAL_SALES , अथवा अन्य आंकड़े जैसे संख्या, रेंज, मानक विचलन, तथा अंतर पा सकते हैं।

यह उपकरण समय-सक्रिय डेटा के साथ भी कार्य कर सकता है। यदि इनपुट बिंदुओं पर समय सक्रिय हैं, तब समय विभक्त करने के विकल्प उपलब्ध होते हैं। समय विभक्तीकरण से आप समय में विशिष्ट अंश पर विचार करने के दौरान क्षेत्र संबंध में बिंदु की गणना कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, प्रति घंटा अंतराल पर विचार कर सकते हैं, जिसका परिणाम प्रति घंटे के आउटपुट में हो सकता है।

उदाहरण के लिए ,समय के साथ मान लें कि आपके पास विभिन्न कॉफी शॉप में किए गए प्रत्येक लेन-देन के पाइंट के फीचर्स थे तथा कोई क्षेत्र लेयर नहीं है। डेटा को एक वर्ष से रिकॉर्ड किया गया है तथा प्रत्येक लेन-देन का एक स्थान तथा समय का रिकॉर्ड है। यह मानकर कि प्रत्येक लेन-देन में एक TOTAL_SALES विशेषता है, स्थान तथा दिलचस्पी के समय के अंदर TOTAL_SALES सभी का योग पा सकते हैं। यदि ये लेन-देन केवल एकल शहर के लिए हैं, तो हम क्षेत्रों को सृजित कर सकते हैं जो 1-किलोमीटर की ग्रिड में हैं तथा समय और स्थान दोनों में लेन-देन का सारांश प्रस्तुत करने के लिए साप्ताहिक समय के अंशों पर विचार करते हैं।

## क्षेत्रों में एकत्रित करने हेतु बिन्दुओं वाली लेयर चुनें

क्षेत्रों में एकत्रित होनेवाली बिन्दु लेयर। वर्ग या षट्कोण पात्रों में एकत्रित होने वाली बिन्दु परतों का संसाधनीय स्थानिक संदर्भ विश्लेषण परिवेशों का उपयोग करने वाली अनुमानित निर्देशांक प्रणाली पर सेट होना चाहिए।

अपने नक्शे से एक लेयर चुनने के अलावा, आप बड़ी डेटा फ़ाइल साझा डेटासेट या फीचर लेयर के लिए अपनी सामग्री ब्राउज़ करने के लिए ड्रॉप-डाउन सूची के निचले भाग में ब्राउज़ लेयर चुन सकते हैं।

## में एकत्रित करने के लिए एक क्षेत्र लेयर चुनें

क्षेत्र जिनमें बिंदु लेयर एकत्र होगी। आप एक क्षेत्र लेयर के बीच में चुन सकते हैं जिसे आप उपलब्ध कराते हैं या उपकरण के चालू होने के समय बिन सृजित होते हैं। डिब्बे सृजित होते समय, वर्ग के लिए, निर्दिष्ट संख्या तथा यूनिट वर्ग की ऊंचाई और लंबाई सुनिश्चित करती हैं। षट्भुजके लिए, निर्दिष्ट संख्या तथा यूनिट समान्तर पक्षों के बीच की दूरी सुनिश्चित करती हैं।

वर्ग या षट्भुज पात्रों का उपयोग करके विश्लेषण करने के लिए अनुमानित निर्देशांक प्रणाली आवश्यक होती है। आप विश्लेषण परिवेश में संसाधनीय निर्देशांक प्रणाली सेट कर सकते हैं। यदि आपकी संसाधनीय निर्देशांक प्रणाली किसी अनुमानित निर्देशांक प्रणाली पर सेट नहीं है, तो जब आप विश्लेषण चलाएंगे आपको इसे सेट करने के लिए कहा जाएगा।

## में एकत्रित करने के लिए एक क्षेत्र लेयर चुनें

क्षेत्र लेयर जिसके लिए बिन्दु एकत्रित किए जाएंगे। इस लेयर में क्षेत्रों की सीमाओं में आने वाले कोई भी बिन्दु आपके आंकड़ों की पसंदों के अनुसार गिने और वैकल्पिक रूप से संक्षेप में किए जाएंगे।

डिब्बों के लिए या तो डिब्बे का आकार या एक क्षेत्र लेयर सेट होना चाहिए।

## में डिब्बे उत्पन्न करने और एकत्रित करने के लिए एक दूरी चुनें

में आपके इनपुट बिंदुओं को एकत्रित करने के लिए प्रयुक्त दूरी। वर्गाकार बिन के लिए, आकार वर्ग की ऊंचाई को प्रदर्शित करता है। षट्भुज के लिए, आकार षट्भुज की ऊंचाई (समानांतर तरफ से)को प्रदर्शित करता है।

डिब्बों के लिए या तो डिब्बे का आकार या एक क्षेत्र लेयर सेट होना चाहिए।

## समय अंतरालों के उपयोग से संकलित करें (वैकल्पिक)

यदि बिंदु लेयर पर समय सक्रिय होता है, तथा यह तत्काल प्रकार का है, तो आप टाइम स्टेपिंग क्रिया का उपयोग कर विश्लेषण कर सकते हैं। जब आप समय का उपयोग करते हैं आप तीन पैरामीटर सेट कर सकते हैं:

- समय चरण अंतराल
- समय अंतराल कितनी बार दोहराया जाए
- में समय अंतराल संरेखित करने का समय

कल्पना कीजिए कि आपके पास एक डेटा है जो समय में एक साल को दर्शाता है और आप साप्ताहिक अंशों का उपयोग कर विश्लेषण करना चाहते हैं। ऐसा करने के लिए आपको समय अंतराल को `1 सप्ताह`के लिए सेट करना चाहिए।

कल्पना कीजिए कि आप के पास समय में एक साल को दर्शाता एक डेटा है और आप माह के पहले सप्ताह का उपयोग कर विश्लेषण करना चाहते हैं। यह करने के लिए आप समय अंतराल को `1 सप्ताह` में सेट करेंगे , समय अंतराल को `1 महीने` पर कब-कब दोहराया जाए, और समय अंतरालों को `1 जनवरी को सुबह 12:00 बजे` दोहराया जाए।

## समय अंतराल

समय अंतराल पैदा करने हेतु प्रयुक्त समय का अंतराल। समय अंतराल अकेले इस्तेमाल किया जा सकता है या फिर समय अंतराल कब-कब दोहराया जाए के साथ इस्तेमाल किया जा सकता है या समय अंतराल प्राचलों में संरेखित करने का समय।

यदि आप हर सोमवार सुबह 9:00 बजे से 10:00 बजे तक होने वाली समय अवधियां पैदा करना चाहते हैं तो, समय अंतराल `1 घंटा` होगा, समय अंतराल कब-कब दोहराया जाए `1 सप्ताह` होगा, और समय अंतराल दोहराने का समय `किसी सोमवार को सुबह 9:00:00 बजे` होगा।

## समय अंतराल कितनी बार दोहराया जाए

एक समय अंश की गणना के लिए प्रयुक्त चरण। समय अंतराल कब-कब दोहराया जाए अकेले इस्तेमाल किया जा सकता है या समय अंतराल के साथ, संदर्भ समय के साथ, या समय अंतराल तथा किसी में समय अंतराल संरेखित करने के साथ।

यदि आप हर सोमवार सुबह 9:00 बजे से 10:00 बजे तक होने वाली समय अवधियां पैदा करना चाहते हैं तो, समय अंतराल `1 घंटा` होगा, समय अंतराल कब-कब दोहराया जाए `1 सप्ताह` होगा, और समय अंतराल दोहराने का समय किसी `सोमवार को सुबह 9:00:00 बजे होगा`।

## इससे समय अंतराल को संरेखित करने का समय है

समय अंश को संरेखित करने के लिए प्रयुक्त दिनांर और समय। समय अंतराल इस समय से शुरू होगा और इसी से पीछे की ओर जारी रहेगा। यदि कोर्इ संदर्भ न चुना गया हो, तो समय अंतराल जनवरी 1, 1970 पर संरेखित होगा।

यदि आप हर सोमवार सुबह 9:00 बजे से 10:00 बजे तक होने वाली समय अवधियां पैदा करना चाहते हैं तो, समय अंतराल `1 घंटा` होगा, समय अंतराल कब-कब दोहराया जाए `1 सप्ताह` होगा, और समय अंतराल दोहराने का समय किसी `सोमवार को सुबह 9:00:00 बजे होगा`।

## आँकड़े जोड़ें (वैकल्पिक)

आप फीचर्स पर आंकड़ों की गणना कर सकते हैं जोकि सारांशित होते हैं। अंकीय फ़ील्ड में आप निम्नलिखित की गणना कर सकते हैं:

- गणना—शून्यरहित मानों की संख्या की गणना करें। सांख्यिक फील्ड्स या श्रृंखलाओं पर इस्तेमाल किया जा सकता है। [null, 0, 2] की गणना 2 है।
- योग—किसी फील्ड में सांख्यिक मानों का योग। [null, null, 3] का योग 3 है।
- औसत—सांख्यिक मानों का औसत। [0, 2, null] का औसत 1 है।
- न्यूनतम—किसी सांख्यिक फील्ड का न्यूनतम मान। [0, 2, null] का न्यूनतम 0 है।
- अधिकतम—किसी सांख्यिक फील्ड का अधिकतम मान। [0, 2, null] का अधिकतम मान 2 है।
- रेंज—किसी सांख्यिक फील्ड की रेंज। अधिकतम मान में से घटाकर न्यूनतम मानों के रूप में इसकी गणना की जाती है। [0, null, 1] की रेंज 1 है। [null, 4] की रेंज 0 है।
- असंगति—किसी ट्रैक में किसी सांख्यिक फील्ड की असंगति। [1] की असंगति शून्य है। [null, 1,1,1] की असंगति 1 है।
- मानक परिवर्तन—किसी सांख्यिक फील्ड का मानक परिवर्तन। [1] का मानक परिवर्तन शून्य है। [null, 1,1,1] का मानक परिवर्तन 1 है।

स्ट्रिंग फील्ड्स में आप निम्नलिखित की गणना कर सकते हैं:

- गणना—शून्यरहित श्रृंखलओं की संख्या।
- कोई—यह आंकड़ा निर्दिष्ट फील्ड में एक स्ट्रिंग मान का एक यादृच्छिक नमूना है।

सभी आँकड़ों की गैर शून्य मानों पर गणना की जाती है। परिणामस्वरूप लेयर में गणना किए गए प्रत्येक आंकड़ों के लिए एक नया फील्ड मौजूद होगा। एक विशेषता और आँकड़ों का चयन करके आँकड़ों की कोई भी संख्या जोड़ी जा सकती है।

## SpatialReference (wkid)

यह प्रसंस्करण स्थानिक संदर्भ सेट करने के लिए पूर्व-रिलीज़ के लिए एक अस्थायी पैरामीटर है। कई बड़े डेटा टूल के लिए एक अनुमान समन्वय प्रणाली को प्रसंस्करण के लिए स्थानिक संदर्भ के रूप में प्रयोग किए जाने की आवश्यकता होती है। डिफ़ॉल्ट रूप से, टूल इनपुट समन्वय प्रणाली का उपयोग करेगा, लेकिन अगर यह एक भौगोलिक समन्वय प्रणाली है तो असफल हो जायेगा। एक प्रक्षेपित समन्वय प्रणाली सेट करने के लिए, WKID प्रविष्ट करें। उदाहरण के लिए, वेब मर्केटर के लिए `3857`प्रविष्ट किया जाएगा।

## परिणाम सहेजने के लिए ArcGIS Data Store चुनें

GeoAnalytics परिणाम किसी ArcGIS Data Store पर संग्रहित किए जाते हैं और Portal for ArcGIS में किसी फीचर लेयर के रूप में दिखते हैं। अधिकतर मामलों में, परिणाम स्थान-कालिक आंकड़ा संग्रह में संग्रहित किए जाने चाहिए और यह मौलिक है। कुछ मामलों में परिणाम संबंधकारी आंकड़ा संग्रह में संग्रहित करना एक अच्छा विकल्प है। निम्नलिखित कारण स्पष्ट करते हैं कि क्यों आप परिणाम संबंधकारी आंकड़ा संग्रह में संग्रहित करना चाहते हैं:

- आपके परिणाम पोर्टल-से पोर्टल साझा कार्य में इस्तेमाल करें।
- अपने परिणामों के साथ सिंक क्षमताएं सक्रिय करें।

आपको तब संबंधकारी डेटा स्टोर इस्तेमाल नहीं करना चाहिए यदि आपको अपने GeoAnalytics परिणामों के बढ़ने की उम्मीद हो और बड़ी मात्रा में आंकड़ों के संचालन हेतु आप स्थान-कालिक बड़े डेटा स्टोर की क्षमताओं का लाभ उठाना चाहते हों।

## परिणामी लेयर का नाम

यह लेयर का नाम है जो मेरी सामग्री में बनाई जाएगी और मानचित्र में शामिल की जाएगी। इसका मूल नाम उपकरण के नाम और इनपुट लेयर के नाम पर आधारित है। अगर लेयर पहले से मौजूद है, तो टूल असफल हो जायेगा।

इसमें सहेजें ड्राप-डाउन बॉक्स का उपयोग करके, आप मेरी सामग्री में एक फोल्डर का नाम निर्दिष्ट कर सकते हैं, जहां परिणामों को सहेजा जाएगा।।