지리공간 분석

PlaidCloud는 지오메트리를 워크플로의 핵심 요소로 다룹니다. 공간 파일을 가져오고, 좌표로 지오메트리를 만들고, 재구성하고 매칭하여 결과를 게시할 수 있으며, 플랫폼을 벗어나거나 별도의 GIS 도구를 사용할 필요가 없습니다.

이 가이드는 이러한 기능을 따라가는 경로입니다. 개별 단계의 자세한 참조는 지리공간 단계를 참조하십시오.

지오메트리는 하나의 열일 뿐입니다

모든 공간 단계는 지오메트리를 일반 텍스트 열의 WKT(well-known text)로 읽고 씁니다. 여기에는 미리 알아 둘 만한 세 가지 결과가 있습니다.

유형 선언이 없습니다. 지오메트리 열은 텍스트 열입니다. 구성할 것도, 마이그레이션할 것도 없습니다.
단계를 자유롭게 조합할 수 있습니다. 어떤 공간 단계의 출력이든 다른 단계의 입력으로, 어떤 순서로든 사용할 수 있습니다.
SQL과 지오메트리를 함께 사용할 수 있습니다. 지오메트리 열이 측정값과 나란히 있으므로 같은 단계에서 두 가지를 모두 기준으로 필터링, 그룹화, 조인할 수 있습니다.

1. 지오메트리를 테이블로 가져오기

지오메트리의 출처에 따라 두 가지 경로가 있습니다.

공간 파일에서. MapInfo .TAB, ESRI .shp, .kml, .geojson에는 공간 파일 가져오기 단계를 사용합니다. 파일과 보조 파일을 같은 문서 폴더에 업로드하십시오. 단계가 함께 있는 파일 (셰이프파일은 .shx/.dbf/.prj, .TAB은 .dat/.map/.id)을 자동으로 읽습니다. 피처당 한 행이 출력되며, WKT 지오메트리 열과 파일의 속성이 포함됩니다.

이미 가지고 있는 좌표에서. 데이터에 경도와 위도 열이 있다면 Table Extract 단계 식으로 점을 만듭니다. 이는 데이터베이스 안에서 실행되므로 어떤 행도 웨어하우스를 벗어나지 않습니다.

func.geom_as_wkt(
    func.geom_point(
        get_column(table, 'Longitude'),
        get_column(table, 'Latitude'),
    )
)

주소에서 — 지오코딩. geocode 단계는 주소 열을 좌표로 변환(정방향)하고, geocode reverse 단계는 위도/경도 쌍을 다시 주소로 변환(역방향)하며, PlaidCloud의 지오코딩 서비스를 사용합니다. 정방향 지오코딩은 GeocodeLat / GeocodeLon(그리고 GeocodeStatus, GeocodeConfidence, 매칭된 레이블)을 추가하고, 역방향은 확인된 주소 구성 요소를 추가합니다.

위치 코드 보강

두 지오코드 단계 모두 반환된 좌표에서 로컬로 계산한 간결한 위치 코드를 각 행에 추가할 수 있습니다. 추가 서비스 호출이나 외부 종속성이 필요하지 않습니다.

Geohash(GeocodeGeohash) — 기본적으로 출력됩니다. Geohash는 데이터 분석 분야의 관례(Elasticsearch, Redis, Lucene)입니다. 접두사 속성 덕분에 같은 지점에 대해 짧은 코드가 긴 코드의 접두사가 되므로 GROUP BY LEFT(GeocodeGeohash, n)은 즉각적인 공간 버킷팅이 되고 접두사 조인은 저렴한 근접성 조인이 됩니다.
Plus Code(GeocodePlusCode) — 선택 사항이며 기본적으로 꺼져 있습니다. Open Location Code는 Google 지도와 일부 정부 주소 체계에서 사용하는 사람이 공유하기 쉬운 주소 형식입니다.

단계의 location_codes 설정으로 출력할 열을 제어합니다.

`location_codes`	추가되는 열
`none`	위치 코드 없음
`geohash` (기본값)	`GeocodeGeohash`
`geohash+pluscode`	`GeocodeGeohash` 및 `GeocodePlusCode`

두 가지 선택적 설정으로 코드를 조정할 수 있습니다. geohash_precision(기본값 9 ≈ 4.8m 셀, 최대 12)과 pluscode_length(기본값 10 ≈ 14m 셀)입니다. 좌표로 확인되지 않은 정방향 행은 코드 열이 비어 있으며, 역방향 행은 주소를 찾지 못해도 조회한 좌표를 인코딩합니다.

2. 지오메트리 재구성

지오메트리가 열에 있으면 실제로 필요한 질문에 답할 수 있도록 재구성합니다.

질문	단계
각 매장에서 n마일 이내에는 무엇이 있습니까?	Spatial Trade Area 단계
이 도형에서 일정 거리 이내에는 무엇이 있습니까?	Spatial Buffer 단계
각 지역의 합산 면적은 얼마입니까?	공간 결합 단계
이 점들이 둘러싸는 면적은 얼마입니까?	Spatial Poly-Build 단계
이 두 영역은 어디에서 겹치거나 다릅니까?	공간 처리 단계
이 경계를 더 적은 비용으로 그리려면 어떻게 합니까?	Spatial Generalize 단계
이 영역을 동일한 셀로 나누려면 어떻게 합니까?	Spatial Make Grid 단계
다각형을 구성 요소로 나누려면 어떻게 합니까?	Spatial Poly-Split 단계

소매 또는 서비스 영역 분석은 대개 Spatial Trade Area 단계에서 시작합니다. 위치 테이블과 반경 집합을 입력하면 고객을 매칭할 수 있는 동심원 링을 반환합니다.

3. 위치를 영역에 매칭

두 매칭 단계는 서로 다른 질문에 답하며 서로 다른 경로로 실행됩니다.

각 고객은 어느 영역에 속합니까? 공간 매치 단계를 사용합니다. 데이터베이스에서 공간 조건자 조인으로 실행되므로 테이블 크기에 맞게 확장됩니다. 관계(intersects, within, contains)를 선택하면 일치하는 쌍마다 한 행을 출력합니다.

각 고객에게 가장 가까운 매장은 어디입니까? Spatial Find Nearest 단계를 사용합니다. 대상별로 가장 가까운 N개 행을 유지하고 선택한 단위로 계산된 거리 열을 추가합니다. 이 역시 SQL 경로이므로 같은 방식으로 확장됩니다.

어떤 고객이 모든 영역 밖에 있습니까? Unmatched 모드에서 Spatial Match (Intersect / Unmatched) 단계를 사용합니다. 쌍이 아니라 교차 영역 자체가 필요한 경우에는 같은 단계가 겹치는 지오메트리도 출력합니다.

4. 측정

Spatial Info 단계는 면적, 길이, 중심점, 경계 사각형 열을 추가합니다. 이는 WGS84 측지 측정값이므로 제곱마일은 평면 근사가 아닌 실제 제곱마일입니다. 위도가 다른 영역을 비교하는 순간부터 이 점이 중요해집니다.

같은 행의 두 열 사이의 단순한 점 간 거리는 SQL 식이 단계보다 비용이 적게 듭니다.

5. 게시

테이블에만 머물러 있는 지오메트리는 누구도 바로 활용할 수 있는 답이 아닙니다.

Report Map 단계는 같은 워크플로의 차트 및 테이블과 함께 PDF 보고서에 지오메트리를 렌더링합니다.
결과 테이블은 다른 테이블과 마찬가지로 대시보드에 데이터를 제공합니다. 지오메트리 열도 함께 전달되며, 대부분의 대시보드가 실제로 차트로 표시하는 것은 그 옆의 측정값입니다.
다운스트림 GIS 도구가 필요로 할 때 내보내기 단계는 테이블을 CSV, Excel 또는 외부 데이터베이스로 내보냅니다.

Alteryx에서 전환하는 경우

모든 Alteryx 공간 도구에는 PlaidCloud 경로가 있습니다. 변환된 워크플로는 이를 자동으로 선택합니다. Alteryx 변환 매트릭스는 도구별 매핑을 나열하며, 공간 Alteryx 워크플로 마이그레이션은 파일 패키징과 결과 검증을 다룹니다.