Analiza przestrzenna od lat opisuje to, co już się wydarzyło – rozmieszczenie obiektów, zasięgi, gęstość zjawisk. Coraz częściej pojawia się jednak pytanie o krok dalej: czy kontekst geograficzny pozwala prognozować wartości, których jeszcze nie znamy – wynik nowej lokalizacji, poziom ryzyka, przyszłe natężenie zjawiska. Webinar poświęcony jest właśnie tej zmianie perspektywy: od mapy stanu istniejącego do modelu predykcyjnego.
Podczas spotkania pokazane zostanie, w jaki sposób siatki indeksów przestrzennych sprowadzają dane o różnej strukturze – demografię, punkty zainteresowania, dostępność komunikacyjną, dane klimatyczne i dane własne organizacji – do wspólnej postaci nadającej się do modelowania. Omówione zostaną również zagadnienia decydujące o poprawności takich analiz, w tym autokorelacja przestrzenna, regresja ważona geograficznie oraz walidacja przestrzenna modeli. Część praktyczna obejmie scenariusze prezentowane na żywo: prognozę wyników nowej lokalizacji handlowej wraz z oszacowaniem kanibalizacji istniejącej sieci oraz ocenę koncentracji ryzyka w portfelu ubezpieczeniowym.
W programie webinaru:
• znaczenie danych przestrzennych w modelach predykcyjnych,
• indeksy przestrzenne jako struktura danych do uczenia maszynowego,
• analizy prowadzone bezpośrednio w chmurowej hurtowni danych,
• agenci AI w codziennej pracy analityka,
• przykłady zastosowań na żywo,
• sesja pytań i odpowiedzi.
Udział w webinarze jest bezpłatny, wymagana jest wcześniejsza REJESTRACJA. Uczestnicy otrzymają nagranie oraz materiały ze spotkania.
