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注: 以下の翻訳の正確性は検証されていません。AIPを利用して英語版の原文から機械的に翻訳されたものです。

20 - Foundry における低コード/ノーコードの地理空間データ分析

この内容は learn.palantir.com ↗ でもご覧いただけますが、アクセシビリティの観点から、ここに掲載しています。

Foundry で地理空間データの分析を行うためにはどのアプリケーションを使用すべきでしょうか?

このレッスンでは、ContourQuiver、および Foundry Map を使ってコードを使用せずにデータを分析し、プレゼンテーションする方法を探求します。

Foundry のコードベースのアプリケーションもまた、価値ある地理空間の洞察を提供します。たとえば、技術的なデータアナリストやデータサイエンティストは Code Workbook を使用して、地理データの解析や解析のための一般的なライブラリを適用することができます。例えば、空間結合を実行したり、データセット間の地理的な重複を見つけたりすることができます。これらのライブラリには(が限定されるわけではありません):

  • GDAL / ogr2ogr ↗:さまざまな形式間の地理データ変換および変換の多機能パッケージ
  • Geopandas ↗:Pandas が使用するデータタイプを拡張して、幾何学的型に対する空間操作を可能にします
  • Apache Sedona ↗:大規模な空間データのための Pyspark 拡張
  • H3 ↗:地理インデックス作成や形状のグループ化に特に有用な六角形ベースの地理インデックス作成ライブラリ
  • Shapely ↗:一般的な形状操作、交差点、バッファ、変換など
  • Pyproj ↗:地図投影図と座標変換ライブラリである PROJ の Python インターフェース
  • Geospatial-tools:Foundry 内のベクタ地理空間データパイプラインで一般的な変換を行うための Python ライブラリ