Data Science / Geostatistik / R Foundation / R / Geodaten in R

R - Geodaten in R

ID	1253111
Klassenraum	2 Tage 9:00-16:30
Webinar	4 Tage 9:00-12:30
Methode	Vortrag mit Beispielen und Übungen.
Vorwissen	Grundkenntnisse von R und Statistik
Zielgruppe	Datenanalysten

Die besonderen Eigenschaften von Geodaten verstehen
Geodaten in R geeignet visualisieren
Diagramme für zeitbezogene Geodaten in R erstellen
Räumliche Daten für Vorhersagen und statistische Modelle nutzen

Besonderheiten von Raumdaten verstehen: Verstehen Sie, welche statistischen Eigenschaften Geodaten haben
Zeitbezogene Raumdaten in R bearbeiten: Generieren Sie Diagramme für zeitbezogene Raumdaten
Geodaten in R statistisch analysieren: Visualisieren und analysieren Sie räumliche Daten in R
Geo-Statistik in R einsetzen: Erstellen Sie Vorhersagen und Glättungen sowie Modelle für Geodaten

Beschreibung

Analysieren, visualisieren und modellieren Sie Geodaten und zeitlich bezogene Geodaten in R mit verschiedenen nützlichen Paketen.

Spezial

Sie erhalten das von Ihrem Dozenten Marco Skulschus veröffentlichte Fachbuch.

Services

Mittagessen / Catering
Hilfe bei Hotel / Anreise
Comelio-Zertifikat
Flexibel: Bis einen Tag vorher kostenlos stornieren

Übersicht

R Geodaten in R Training Die statistische Programmiersprache R erlaubt es, mit vielen verschiedenen Paketen auf Geodaten zuzugreifen und diese zu visualisieren und statistisch zu analysieren. Dieses Seminar zeigt Datenanalysten und Anwender/innen aus dem Bereich der Geowissenschaften, wie Sie mit R Geodaten verarbeiten und untersuchen können. In einem ersten Teil sehen Sie, wie man in R mit Geodaten arbeiten kann, d.h. wie man Import und Export durchführt, Diagramme erstellt und Geodaten in R handhabt. Dieser Teil kann auch als Einstieg in R verstanden werden. In einem zweiten Teil kommt als zweite wichtige Dimension die Zeit hinzu. Hier sehen Sie, wie Sie Zeit und Raum gleichzeitig betrachten und für Analyse und Visualisierung nutzen. In einem dritten Teil lernen Sie dann verschiedene Techniken kennen, wie Sie Geodaten statistische analysieren können. Dazu gehört die Berechnung von G- und F-Funktionen, die Analyse von raumbezogenen Prozessen, die Modellierung bzw. Modellanpassung von Geodaten, Korrelation und Techniken des Krigen, Filterns und Glättens sowie die Analyse über das Variogramm.

Termine

Wir überarbeiten gerade unsere Webseite und die Seminare. Neue Termine gibt es erst ab 2025. Wir bieten dieses Seminar weiterhin als Inhouse-Seminar für Sie und Ihr Team an.

Inhalt

Arbeiten mit Geodaten in R

Klassen und Methoden für die Behandlung von Geodaten in R - Visualisierung von Geodaten: Grundlagen der Erstellung von Diagrammen in R, Trellis/Lattice Diagramme, Interaktive Diagramme, Formatierungen - Import und Export von Geodaten: Koordinatenreferenzsysteme, Vektorformate, Rasterformate, GRASS, GoogleEarth und GoogleMaps - R-Pakete: rdgal, spplot und ggplot, latticeExtra, raster

Zeitbezogene Geodaten

Arten von zeitbezogenen Geodaten - Umgang mit Zeit-Geo-Daten - Auswahl, Verknüpfung und Ersetzung von Attributen - Überlagerung und Aggregation - Visualisierung mit mehreren Diagrammen, Zeit-Raum-Diagrammen, Animationen und Zeitreihen - R-Pakete: xts, spacetime

Analyse von Geo-Daten

Vorbereitende Analyse: G-Funktion (Entfernung zum nächsten Ereignis), F-Funktion (Entfernung von einem Punkt zum nächsten Ereignis) - Statistische Analyse von Geopunkt-Prozessen: Homogne und inhomogene Prozesse, Schätzung von Intensität, Wahrscheinlichkeit von inhomogenen Poisson-Prozessen - Anwendungen: Fall-Kontrollstudien, Regression, Messung von Vermengung und Kovariaten - R-Pakete für die statistische Analyse von Geo-Daten: spatial, maptools, splancs, spatstat

Interpolation und Geo-Statistik

Explorative Datenanalyse - Allgemeine Interpolationsmethoden - Schätzung von Geo-Korrelation mit dem Variogramm - Vorhersage von Geodaten - Krigen, Filterung und Glättung - Validierung und Güteprüfung - Geostatistische Simulation

Modellierung von Flächen-Daten

Räumliche Nachbarschaften und Gewichte - Räumliche Autokorrelation - Modellanpassung für Flächendaten

Dozent/in

Unser Trainer für Statistik und Data-Mining mit R Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken, Datenanalyse und als Berater für statistische Analyse mit R. Teilnehmer/innen seiner R-Seminare sind Betriebswirte / Volkswirtschaftler, Ingenieure und Doktoranden, die für Statistik und Data Mining R einsetzen wollen.

Veröffentlichungen

Grundlagen empirische Sozialforschung ISBN 978-3-939701-23-1
System und Systematik von Fragebögen ISBN 978-3-939701-26-2
Oracle SQL ISBN 978-3-939701-41-5
SQL Server 2012: Data Mining und multivariate Verfahren ISBN 978-3-939701-85-9
SQL und relationale Datenbanken ISBN 978-3-939701-52-1

Projekte

Als Berater konzipiert Herr Skulschus Analysesysteme auf Basis von relationalen Datenbanken und entwickelt dann statistische Modelle und Analysen mit R-Programmierung. Zu seinen Kunden zählen Marktforschungsunternehmen, Marketing-Abteilungen sowie Abteilungen für die Qualitätssicherung und Prozessoptimierung oder auch Forschungseinrichtungen.

Forschung

Er leitete ein mehrjähriges Forschungsprojekt zur Entwicklung eines Fragebogensystems mit ontologie-basiertem Datenmodell und innovativen Frage-Antwort-Darstellungen. Förderung durch das BMWi und Zusammenarbeit mit verschiedenen Universitäten.