Daugiau

Apskaičiuokite lauko valdymą, kuris neveikia pritaikytame „Python“ įrankyje „ArcGIS“

Apskaičiuokite lauko valdymą, kuris neveikia pritaikytame „Python“ įrankyje „ArcGIS“


Bandau sukurti pagal užsakymą pagamintą „Python Script“ įrankį, kurį norėčiau naudoti „Model Builder“. Aš naudoju „arcpy.Calulate_field_management“ funkciją (kaip pavyzdį - paprasta „reclass“ funkcija), bet atrodo, kad ji neveikia tinkamai. Atkreipkite dėmesį, kad kai aš pats paleidžiu šį scenarijų per „Python“ redaktorių (IDLE), scenarijus veikia gerai. Pakoregavęs, kad jis veiktų pritaikytam „Python“ scenarijaus įrankiui, scenarijus sustoja, kai ketina apskaičiuoti lauką.

Tai scenarijus, kurį naudoju savo įrankiui, su komentaru, kur jis sustoja. „Arcpy.GetParameterAsText“ (0) nurodo lentelę, kurią galite rasti žemiau esančiame paveikslėlyje.

importuoti „arcpy“ bandymą: fc = arcpy.GetParameterAsText (0) arcpy.AddMessage („Sveiki, Jelle, scenarijus prasideda dabar ...“) def calc_value (orig_field): if (orig_field == "R <10_min"): grąžinti "1" elif (orig_field == "R_10-20_min"): grąžinti "2" elif (orig_field == "R_30 +"): grąžinti "3" def calc_field (): arcpy.AddMessage ("Lauko valdymo skaičiavimas prasidėjo, Jelle") reclass_field = "Reclass_SA_All" ## ČIA yra KUR PYTHON SCRIPT TOOL Sustabdo arcpy.CalculateField_management (fc, reclass_field, "calc_value (! SA_All!)", "PYTHON_9.3") arcpy.AddMessage ("Reclass Field" skaičiavimas atliekamas, J. ) arcpy.AddMessage ("Pradedama skaičiavimo lauko funkcija, Jelle ...") calc_field () arcpy.SetParameterAsText (1, fc), išskyrus: arcpy.GetMessages ()

Čia yra lentelės paveikslėlis, kurį bandau redaguoti kartu su pritaikytu scenarijaus įrankio langu, kai jis bus paleistas. Į savo scenarijų įtraukiau pritaikytus pranešimus, kad sužinotumėte, kur scenarijus nustoja veikti.

Jaučiu, kad darau pagrindinę klaidą, dėl kurios scenarijai neleidžia mano įrankyje paleisti „calc_field_management“. Ar kas nors žino, ką darau ne taip? AR teisus, jei sakau, kad_paskaičiuoti_valdos_valdymas negali nurodyti kitos funkcijos mano išraiškoje? Tai veikia, kai pats paleidžiu scenarijų per „Python“ redaktorių (IDLE).


Mano nuomone, geriausias būdas apskaičiuoti lauką naudojant sudėtingą logiką, kai jau naudojate „Python“, yra tai padaryti su „UpdateCursor“ vietoj įrankio Skaičiuoti lauką. (Kaip rodo @ FaridCher atsakymas, jūs galų gale apibrėžiate „Python“ funkciją eilutėje, o tai apsunkina skaitymą ir rašymą.)

Jūsų kode aš pakeisčiau

arcpy.CalculateField_management (fc, reclass_field, "calc_value (! SA_All!)", "PYTHON_9.3")

su

su žymekliu arcpy.da.UpdateCursor (fc, [reclass_field, 'SA_All']): žymeklio eilutei: eilutė [0] = calc_value (eilutė [1]) cursor.updateRow (eilutė)

Pastaba: šis metodas naudoja„UpdateCursor“nuolankinis„Prieiga prie duomenų“ (da) modulis. Jei turite „ArcGIS 10.0“ ar senesnę versiją, turėsite naudoti įprastus žymeklius.


Užuot naudoję „if-elif“ teiginius, tiesiog perklasifikuokite naudodami vienos linijos išraišką su diktantu:

{"R <10_min": "1", "R_10-20_min": "2", "R_30 +": "3"}. Gauti (! SA_All !, "0")

kurią galite įdėti „CalculateField_management“ funkcija:

arcpy.CalculateField_management (fc, reclass_field, "{" R <10_min ":" 1 "," R_10-20_min ":" 2 "," R_30 + ":" 3 "}. get (! SA_All !," 0 ")" , „PYTHON_9.3“)

Apskaičiuokite lauko valdymą, kuris neveikia pritaikytame „Python“ įrankyje „ArcGIS“ - geografinėse informacinėse sistemose

„R“ ir „ArcGIS“ pritaikymo neįgaliesiems įrankių rinkinys

Šioje saugykloje yra įrankiai, kodas ir duomenys, pagrindžiantys dokumentą „R“ ir „ArcGIS“ pritaikymo neįgaliesiems įrankių rinkinys paskelbta Transporto išvados adresu DOI 10.32866 / 8416.

Pritaikymo neįgaliesiems įrankių rinkinyje yra trys įrankiai:

Pirmasis yra Pritaikymo neįgaliesiems skaičiuoklė „Python“ įrankių rinkinys, skirtas „ArcGIS Pro“ ir „10x“, kuris supaprastina veiksmus, susijusius su vietos pritaikymo neįgaliesiems darbo eiga. Įrankio „Pro“ versija yra skirta daugiaprocesiniam procesui. Nuo 2.0 versijos 10x įrankis buvo perkeltas į senų įrankių aplanką. Atlikite šiuos veiksmus, jei norite pridėti .pyt įrankių rinkinį prie savo projekto arba redaguoti ir paleisti per komandinę eilutę.

Antrasis yra interaktyvus Pritaikymo neįgaliesiems įrankių rinkinys R Užrašų knygelė, kurioje vizualizuojamos 5 Kwan (1998) impedanso funkcijos ir 28 impedanso priemonės, padedančios pasirinkti ir pritaikyti pritaikymo neįgaliesiems funkcijas. Tinkintus parametrus galima įdiegti „ArcGIS“ įrankio python kode.

Trečiasis yra R pritaikymo neįgaliesiems skaičiuoklė kuris remiasi originaliu „R“ nešiojamojo kompiuterio kodu, įtraukdamas atvirą ir atkuriamą darbo eigą, kad būtų galima apskaičiuoti pasiekiamumą naudojant naują „r5r“ įrankį.

v2.2 pridėjo R pritaikymo neįgaliesiems skaičiuoklė nešiojamojo kompiuterio, kuris naudoja r5r, kad visiškai apskaičiuotų prieinamumą per RStudio

  • nemokamas ir atviro kodo
  • greitas skaičiavimo laikas
  • paketinis algoritmas naudojant disk.frame, kad būtų galima atlikti didelio masto analizę ribotos atminties sistemose
  • visiškai atkuriamas kodas, skirtas surašymo blokuoti prieigą prie darbo vietų Niujorke

v2.1 pridėjo OD sąnaudų matricos skaičiuoklė, skirta „ArcGIS Pro 2.4“ daugiaprocesavimui greitai apskaičiuoti neapdorotų kilmės ir paskirties sąnaudų matricas

  • išnaudoja visas daugialypio kompiuterio galimybes
  • prisijungia prie pirminio kilmės ID tolesnei analizei
  • pastaba - galutinis visų darbininkų matricų sujungimas gali užtrukti, kol bus atliekama labai didelė analizė su milijardais eilučių, nes ši operacija vis dar yra vienos gijos

Peržiūrėkite ankstesnių leidimų versijų istoriją

Pritaikymo neįgaliesiems skaičiavimas „ArcGIS“

Pritaikymo neįgaliesiems skaičiuoklė turi keletą įvesčių:

  • Įvesties tinklo duomenų rinkinys: įvesties tinklo analizės tinklo duomenų rinkinys jūsų analizei
  • Kelionės režimas (Pro): kelionės režimas jūsų analizei iš tinklo duomenų rinkinio
  • Ribinė vertė: kelionės laiko vertė, kuria nustojus ieškoti nurodytos kilmės krypčių
  • Išvykimo laikas (neprivaloma): išvykimo iš pradžios laikas, naudingas analizuojant eismą ar GTFS tranzito planavimą
    • daugiau nuorodų ir pavyzdžių, kaip nustatyti a, žr. „ArcGIS Make OD Cost Matrix Analysis Layer“ nuorodoje išvykimo laikas parametras
    • Kilmė: funkcijų klasė, nurodanti kilmės vietas i gali būti taškas arba daugiakampis
    • Origins ID laukas: unikalus jūsų įvesties pradžios identifikatorius gali būti bet kokio tipo laukas
    • „Origins“ tinklo paieškos tolerancija: paieškos tolerancija, leidžianti nustatyti tinklo įvesties ypatybes, kurios nėra paieškos tolerancijos, paliekama nepaskirstyta
    • „Origins“ tinklo paieškos kriterijai: ieškojimas apribojamas tam tikromis tinklo duomenų rinkinio šaltinio klasėmis, kurios yra naudingos, jei nenorite rasti funkcijų, kurios gali būti netinkamos tinklo vietai
      • pavyzdžiui, jei sukūrėte viešojo transporto tinklą naudodami įrankį Pridėti GTFS prie tinklo duomenų rinkinio ir norite, kad jūsų kilmė būtų nustatyta gatvėse, vengiant kitų funkcijų klasių, pvz., viešojo transporto linijų, šias išraiškas (GTFS įrankiui naudodami numatytuosius pavadinimus) galite įvesti į reikšmių lentelė: „Streets_UseThisOne“ su snap tipo „SHAPE Stops“ ir „Nėra Stops_Snapped2Streets“ ir NĖRA „Transit_Network_ND_Junctions“ ir „NONE Connectors_Stops2Streets“ ir „NONE“ ir „TransitLines“ ir „NONE“ (žr. „Pro“ pavyzdį)
      • daugiau nuorodų ir pavyzdžių, kaip nustatyti a, žr. „ArcGIS Add Locations“ nuorodoje paieškos kriterijai parametras
      • pavyzdžiui, jei nenorite, kad jūsų įvesties pradžia rastų pagrindiniuose greitkeliuose, galite įvesti gatves su išraiška FREEWAY = 0
      • duomenų pavyzdyje, jei nenorite, kad ištakos rastų tuneliuose ar tiltuose, į vertės lentelę galite įvesti posakius NYC_OSM_Walk and tunnel & lt & gt'yes ir NYC_OSM_Walk and bridge & lt & gt'yes (žr. „Pro“ pavyzdį)
      • daugiau nuorodų ir pavyzdžių, kaip nustatyti a, žr. „ArcGIS Add Locations“ nuorodoje search_query parametras
      • Paskirties vietos: funkcijų klasė, nurodanti paskirties vietas j gali būti taškas arba daugiakampis
      • Paskirties vietos ID laukas: unikalus jūsų įvesties paskirties vietų identifikatorius gali būti bet kokio tipo laukas
      • Paskirties galimybių laukas: skaitinis laukas, kuriame pateikiamos galimybės Oj pavyzdžiui, darbo vietų skaičių
      • Tikslai Tinklo paieškos tolerancija: tos pačios pastabos kaip „Origins“ tinklo paieškos tolerancija
      • Tikslų tinklo paieškos kriterijai: tos pačios pastabos kaip „Origins“ tinklo paieškos kriterijai
      • Paskirties vietų tinklo užklausa (neprivaloma): tos pačios pastabos kaip ir „Origins“ tinklo paieškos užklausa
      • Išvesties darbo aplankas: aplankui, kuriame bus sukurtas išvesties geoduomenų bazės ir daugiaprocesinių darbuotojų aplankas, darbo failams, sugeneruotiems atliekant didelę analizę, gali prireikti daug gigabaitų vietos diske, tačiau įrankiui baigus, jie automatiškai ištrinami
      • Rezultatų analizės geoduomenų bazės pavadinimas: išvesties geoduomenų bazės, kurioje yra subraižyti darbo failai, ir galutinio įrankio išvesties, pavadinimas
      • Kilmė Maksimalus partijos dydis: maksimalus kiekvienos kilmės paketo dydis, skirtas daugiaprocesiniam apdorojimui ir atminties / disko valdymui, gali būti optimizuotas, jei stebėjimų skaičių galima paskirstyti per galimus procesus pagal jūsų nustatytą didžiausią paketo dydį ((n / (cpus-1)) + 1 jei n / (cpus-1) & lt = partijos dydis), kitaip jis laikosi n / partijos dydžio
      • Ištrinti OD eilutes, kur i = j? (neprivaloma): jei pasirinkta, įrankis ištrins visas pradinės ir paskirties linijas ar poras, kurių pradžia buvo tokia pati kaip ir paskirties, naudinga, jei norite tik apskaičiuoti prieigą prie galimybių, nepriklausančių nuo kilmės
      • Prisijunkite prie išvesties prie ištakų? (neprivaloma): jei pasirinkta, prieinamumo išvestis sujungiama su įvesties pradine dalimi

      Varžos funkcijos pasirinkimas R

      Naudodamiesi interaktyviuoju „R Notebook“, vartotojai gali ištirti 5 impedanso funkcijas:

      • atvirkštinė galia
      • neigiamas eksponentinis
      • modifikuotas Gauso
      • kaupiamosios galimybės stačiakampės
      • kaupiamosios galimybės linijinės

      Kiekviena funkcija nurodoma keliais skirtingais impedanso parametrais iš viso 28 skirtingoms impedanso priemonėms.

      Impedancijos mato pritaikymas arba pridėjimas prie įrankio

      Vartotojai gali pridėti arba pakeisti impedanso funkcijas „ArcGIS“ pritaikymo neįgaliesiems skaičiuoklėje, redaguodami failą parametrus.py. Šis failas nurodo skirtingas impedanso funkcijas ir saugo svarbius parametrus žodyne p. Naudojant impedanso matų POW0_8 ir CUMR10 pavyzdžius, kiekviename žodyno įraše yra šie elementai:

      POW0_8 ir CUMR10: impedanso priemonių pavadinimai

      "f": klavišas f indeksuoja impedanso funkcijos impedanso mato vertę POW0_8 atveju, "pow" eilutė reiškia atvirkštinės galios funkciją CUMR10 funkcija yra "cumr". Galimos funkcijos yra:

      • galia: atvirkštinė galia
      • neg_exp: neigiamas eksponentinis
      • mgaus: modifikuotas Gauso
      • cumr: kaupiamosios galimybės stačiakampės
      • cuml: kaupiamosios galimybės linijinės

      "b0": raktas b0 indeksuoja impedanso mato, kuris bus įvestas į impedanso funkciją, beta parametro vertę

      „t_bar“: klavišas „t_bar“ indeksuoja kelionės laiko lango vertę kaupiamosios impedanso funkcijoms

      jei į parametrus.py failą įtraukiate kokių nors funkcijų, jūs turi atnaujinkite impedanso funkcijų sąrašą „Accessibility_Toolbox_Pro_MP.pyt Python Toolbox“. Funkcijų pavadinimų sąrašas prasideda 223 eilutėje.

      Higginsas, C. D. (2019). „R“ ir „ArcGIS“ pritaikymo neįgaliesiems įrankių rinkinys. Transporto išvados. https://doi.org/10.32866/8416

      Kwan, M. P. (1998). Erdvė-laikas ir integralios individualaus prieinamumo priemonės: lyginamoji analizė naudojant taškų sistemą. Geografinė analizė, 30 (3), 191–216. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1998.tb00396.x

      />
      Šis darbas licencijuotas pagal „Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0“ tarptautinę licenciją.


      Privilegijos

      Privilegijos leidžia organizacijos nariams atlikti skirtingas užduotis ir darbo eigą organizacijoje. Pvz., Kai kurie nariai turi privilegijas kurti ir skelbti turinį, kiti turi privilegijas peržiūrėti turinį, tačiau negali sukurti savo.

      Bendrosios privilegijos

      Nariams, atliekantiems konkrečias užduotis organizacijoje - kuriantys žemėlapius arba, pavyzdžiui, redaguojant ypatybes, - gali būti suteiktos bendros privilegijos, reikalingos dirbti ir dalytis su grupėmis, turiniu ir funkcijomis.

      Leidžia nariams peržiūrėti organizacijos puslapio skirtuką Nariai. Be šios privilegijos nariai negali matyti organizacijos puslapio.

      Prisijunkite prie organizacinių grupių

      Peržiūrėkite grupes, bendrinamas su organizacija

      Pakvieskite partnerių organizacijos narius

      Pridėti narių iš kitų organizacijų

      Paskelbkite priglobtų funkcijų sluoksnius

      Paskelbkite priglobtų plytelių sluoksnius

      Paskelbkite priglobtų scenų sluoksnius

      Peržiūrėkite turinį, bendrinamą su organizacija

      Kurkite ir redaguokite bloknotus

      Leidžia nariams peržiūrėti narių vietovių takelius naudojant bendrus takelių rodinius, kai įjungtas vietovės stebėjimas.

      Leidžia nariams skelbti informacijos santraukas, kad būtų galima įrašyti ir rodyti duomenis realiuoju laiku naudojant „ArcGIS Velocity“.

      Ši privilegija matoma tik tuo atveju, jei jūsų organizacija turi „ArcGIS Velocity“ licencijas.

      Paskelbkite analizę realiuoju laiku

      Leidžia nariams skelbti realaus laiko analizę, kad būtų galima analizuoti ir apdoroti duomenis realiuoju laiku naudojant „ArcGIS Velocity“.

      Ši privilegija matoma tik tuo atveju, jei jūsų organizacija turi „ArcGIS Velocity“ licencijas.

      Paskelbkite didelių duomenų analizę

      Leidžia nariams skelbti didelių duomenų analizę, kad būtų galima analizuoti istorinius stebėjimo duomenis naudojant „ArcGIS Velocity“.

      Ši privilegija matoma tik tuo atveju, jei jūsų organizacija turi „ArcGIS Velocity“ licencijas.

      Skelbkite priglobtų vaizdų sluoksnius

      Šiai privilegijai reikalinga „ArcGIS Image for ArcGIS Online“ vartotojo tipo plėtinio licencija.

      Ši privilegija matoma tik tada, kai nariai gali viešai dalytis turiniu, organizacijos įgalintas nustatymas.

      Padarykite grupes matomas organizacijai

      Padarykite grupes matomas viešai

      Padarykite grupes prieinamas atviriesiems duomenims

      Geokodavimas: naudokite „ArcGIS World Geocoding Service“ (arba šio lokatoriaus rodinį), jei norite konvertuoti adresus ar vietas į taškų žemėlapius ir išsaugoti rezultatus, pavyzdžiui, kai skelbiate skaičiuokles (CSV arba „Microsoft Excel“ failus) kaip priglobtų funkcijų sluoksnius. Tai netaikoma jūsų pačių organizatoriui sukonfigūruotiems lokatoriams.

      Tinklo analizė: atlikite tinklo analizės užduotis, pvz., Sukurkite disko laiko sritis

      Erdvinė analizė: atlikite erdvinės analizės užduotis, pvz., Sukurkite buferius

      „GeoEnrichment“: naudokite „GeoEnrichment“ funkcijoms praturtinti

      Demografiniai rodikliai: naudokite aukščiausios kokybės demografinių žemėlapių sluoksnius

      Išplėstiniai nešiojamieji kompiuteriai: importuokite ir naudokite „ArcPy“ modulius „ArcGIS Notebooks“

      Funkcijų ataskaita: sukurkite funkcijų ataskaitas „ArcGIS Survey123“

      Vaizdų analizė: atlikite vaizdų ir rastrinės analizės užduotis, pvz., Apskaičiuokite nuolydį. Norint naudoti „ArcGIS Online“ vartotojo tipo plėtinio licenciją, reikia „ArcGIS Image“.

      Redaguoti visiškai valdant: pridėkite, ištrinkite ir atnaujinkite redaguojamų priglobtų funkcijų sluoksnių funkcijas ir atributus, net jei sluoksniai sukonfigūruoti leisti mažiau redagavimo operacijų

      Administracinės privilegijos

      Žemiau išvardytos privilegijos leidžia pasirinktiniams vaidmenims padėti numatytiesiems administratoriams tvarkyti organizacijos narius, grupes ir turinį.

      Peržiūrėti viską: peržiūrėkite visą nario paskyros informaciją

      Atnaujinti: atnaujinkite nario paskyros informaciją, įskaitant slaptažodžių nustatymą iš naujo

      Tik numatytieji administratoriai gali iš naujo nustatyti kitų numatytųjų administratorių slaptažodžius.

      Ištrinti: ištrinti narių paskyras

      Kviesti: pakvieskite narius į organizaciją

      Išjungti: išjungti ir įgalinti narių paskyras

      Keisti vaidmenis: keisti organizacijos nariams priskirtus vaidmenis

      Tik numatytieji administratoriai gali pakeisti vaidmenį į numatytąjį administratoriaus vaidmenį ir iš jo.

      Tvarkyti licencijas: valdyti narių licencijas

      Peržiūrėti viską: peržiūrėkite nariams priklausančias grupes

      Atnaujinti: atnaujinkite nariams priklausančias grupes

      Ištrinti: ištrinti nariams priklausančias grupes

      Perkelti nuosavybės teisę: perleisti grupių nuosavybės teises

      Paskirkite narius: priskirkite narius grupėms, pašalinkite narius iš grupių ir atnaujinkite narių grupės vaidmenis savo organizacijoje

      Nuoroda į konkrečios organizacijos grupę: Susiekite „ArcGIS Online“ grupės narystę su konkrečios organizacijos grupėmis

      Kurkite naudodami atnaujinimo galimybes: kurkite ir turėkite grupes, kurios leidžia grupės nariams atnaujinti visus grupės elementus (bendrinamos naujinimo grupės).

      Peržiūrėti viską: peržiūrėkite nariams priklausantį turinį

      Atnaujinti: atnaujinkite ir suskirstykite turinį, priklausantį nariams

      Ištrinti: ištrinti nariams priklausantį turinį

      Perkelti nuosavybės teisę: perleisti turinio nuosavybės teises

      Tvarkyti kategorijas: konfigūruokite organizacijos turinio kategorijas

      „ArcGIS Marketplace“ prenumeratos

      Kurkite ir tvarkykite: kurkite sąrašus, pateikite elementų sąrašą ir tvarkykite prenumeratas „ArcGIS Marketplace“, tvarkykite pirkėjus ir savo organizacijos kontaktinę informaciją

      Pirkite ir gaukite nemokamų produktų: Nariai gali siųsti pirkimo užklausas ir prieiti prie nemokamų produktų iš „ArcGIS Marketplace“ teikėjų

      Norėdami leisti nariams pirkti produktus naudodami kreditines korteles, turite juos paskirti kaip „ArcGIS Marketplace“ pirkėjus.

      Pradėkite bandymus: pradėkite bandymus „ArcGIS Marketplace“

      Sauga ir infrastruktūra: tvarkykite organizacijos saugos parametrus

      • Bendra: Organizacijos patvirtinimas, trumpas vardas, administraciniai kontaktai, „Esri“ vartotojo patirties gerinimo programa: komentarai: vartotojo tipas, vaidmuo, papildomų licencijų, grupės, kreditai, „Esri“ prieiga: strategijos, bendrinimas ir paieška, daugiafaktorinis autentifikavimas, slaptažodžio politika, prisijungimai, Pranešimas apie prieigą, Informacijos juosta, Patikimi serveriai, Leisti kilmę, Leisti prieigą prie portalo

      Organizacijos svetainė: tvarkykite organizacijos svetainės nustatymus

        : Organizacijos profilis (pavadinimas, logotipas, suvestinė), organizacijos patvirtinimas, nuoroda į kontaktą, numatytieji organizacijos nustatymai (regionas, kalba, trumpasis pavadinimas), administraciniai kontaktai, „Esri“ vartotojo patirties gerinimo programa, bendra tema, programų paleidimo priemonė: fono paveikslėlis, reklamjuostės vaizdas, siūlomi turinys, organizacijos aprašymas: Rodyti galerijoje: Pirminis žemėlapių žiūrovas, Pagrindinių žemėlapių galerija, Žemėlapio numatytieji nustatymai (Numatytasis pagrindinis žemėlapis, Numatytasis mastas, Vienetai), „Bing Maps“, „ArcGIS“ konfigūruojamos programos, Žiniatinklio stiliai, Analizės sluoksniai: Metaduomenys, Organizacijos kategorijos: Panašios grupės, ArcGIS Konfigūruojamos programos: „Open Data“ svetainė

      Bendradarbiavimas: konfigūruokite ir tvarkykite organizacijos bendradarbiavimą organizacijos nustatymuose

      Kreditai: konfigūruokite kreditus organizacijos nustatymuose ir įgalinkite kredito biudžetą

      Narių vaidmenys: konfigūruokite narių vaidmenis organizacijos nustatymuose ir pakeiskite narių vaidmenis

      Komunalinės paslaugos: tvarkykite organizacijos komunalinių paslaugų parametrus

      Numatytiesiems administratoriams suteikiamos privilegijos

      • Kurkite ir tvarkykite administracines ataskaitas
      • Išjungti daugiafaktorių autentifikavimą narių paskyrose
      • Įgalinkite ir išjunkite „Esri“ prieigą narių paskyrose
      • Pakeisti nario vaidmenį į administratorių arba iš jo
      • Ištrinkite kitus organizacijos administratorius
      • Pakeiskite „ArcGIS“ organizacijos paskyrų narių el. Pašto adresus
      • Iš naujo nustatykite kitų numatytųjų administratorių slaptažodžius
      • Bendrinkite organizacijos turinį su visuomene, kai svetainės nustatymai neleidžia nariams dalytis už organizacijos ribų
      • Kurkite ir valdykite administravimo grupes

      Bendrų darbo eigų privilegijos

      Kai kurioms darbo eigoms reikia derinti privilegijas. Kai kuriais atvejais nariai yra atsakingi už kelių darbo eigų atlikimą. Pvz., GIS analitikui gali tekti naudoti tam tikrus analizės įrankius, taip pat paskelbti priglobtų funkcijų sluoksnius, kuriems reikalingos privilegijos, nurodytos toliau pateiktoje lentelėje „Naudoti analizės įrankius“ ir „Publikuoti priglobtą funkciją ir WFS sluoksnius“ darbo eigoje. Jei negalite atlikti funkcijos, kurią, jūsų manymu, turėtų leisti atlikti jūsų vaidmuo, patikrinkite, ar administratorius įgalino visą funkcijoms reikalingų privilegijų rinkinį.

      Bendros darbo eigos

      • Turinys: kurkite, atnaujinkite ir ištrinkite
      • Turinys: paskelbkite priglobtų funkcijų sluoksnius
      • Aukščiausias turinys: erdvinė analizė
      • Aukščiausios kokybės turinys: „GeoEnrichment“
      • Aukščiausios kokybės turinys: tinklo analizė
      • Aukščiausios kokybės turinys: vaizdų analizė

      Paskelbkite priglobtų funkcijų ir WFS sluoksnius

      Paskelbkite priglobtų plytelių sluoksnius

      Paskelbkite priglobtų scenų sluoksnius

      • Turinys: kurkite, atnaujinkite ir ištrinkite
      • Turinys: paskelbkite priglobtų funkcijų sluoksnius
      • Turinys: paskelbkite priglobtų scenų sluoksnius

      Paskelbkite priglobtų aukščių sluoksnius

      Paskelbkite priglobtų vaizdų sluoksnius

      Skelbkite programas iš „Map Viewer“ (anksčiau vadintos „Map Viewer Beta“), „Map Viewer Classic“ (anksčiau vadinta „Map Viewer“) arba grupės puslapiu

      • Turinys: kurkite, atnaujinkite ir ištrinkite
      • Bendrinimas: bendrinkite su grupėmis
      • Bendrinimas: bendrinkite su organizacija
      • Bendrinimas: bendrinkite su visuomene

      Padarykite grupes prieinamas atviroms duomenų svetainėms

      Pridėkite, atnaujinkite ir ištrinkite priglobtųjų objektų sluoksnių funkcijas, kuriose redagavimas įgalintas tik pridėti ar atnaujinti


      GIS pagrindai

      Tyrinėkite erdvinės analizės ir kartografijos pasaulį naudodamiesi geografinėmis informacinėmis sistemomis (GIS). Šioje klasėje sužinosite pagrindinio pramoninės programinės įrangos įrankio „ArcGIS“ pagrindus per keturis savaites trunkančius modulius: 1 savaitė: sužinokite, kaip GIS išaugo nuo popierinių žemėlapių iki šiandien pasaulyje integruotų elektroninės programinės įrangos paketų. Įdiegsite „ArcGIS“ savo kompiuteryje ir sužinosite, kaip naudotis internetine pagalba atsakant į techninius klausimus. 2 savaitė: atidarykite „ArcGIS“ ir tyrinėkite duomenis naudodami „ArcMap“. Sužinokite pagrindines GIS koncepcijas, kaip analizuoti duomenis ir sudaryti savo pirmąjį žemėlapį. 3 savaitė: pasidarykite savo žemėlapius! Simbolizuokite duomenis ir sukurkite akį traukiantį galutinį produktą. 4 savaitė: dalinkitės savo duomenimis ir žemėlapiais ir mokykitės saugoti bei tvarkyti duomenis. Paimkite GIS pagrindus kaip atskirą kursą arba kaip geografinių informacinių sistemų (GIS) specializacijos dalį. Baigę pirmąją specializacijos klasę įgysite įgūdžių, reikalingų norint sėkmingai dalyvauti visoje programoje. Studentai, kuriems reikalinga „ArcGIS“ licencija, gaus nekomercinę 1 metų studento licenciją dalyvauti šiame kurse ir specializuotis.

      Получаемые навыки

      Erdvinė analizė, duomenų analizė, duomenų vizualizavimas („DataViz“), programinė įranga

      Рецензии

      turinys nuostabus. aš rekomenduočiau tiems, kuriems reikia turėti tam tikrų pagrindinių GIS žinių. labai lengva išmokti „ArcGIS“ dėl instruktoriaus pateiktų instrukcijų ir demonstracinių versijų.

      Muy buen curso, me sirvió mucho, aprendí demasiado sobre las cosas básicas y el profesor es muy bueno !! Super rekomenduoju si no saben nada de GIS y están empezando a comprender las herramientas

      Šiame modulyje mes tyrinėsime GIS duomenis naudodami „ArcMap“ ir tyrinėsime bei keisime GIS sluoksnių savybes, kad pakeistume žemėlapio rodinius. Duomenis suskirstysime naudodami pasirinkimus ir ištirsime funkcijų atributus. Galiausiai sužinosime apie projekcijas ir panaudosime tas žinias vykdydami geoprocesoriaus įrankius.

      Преподаватели

      Nickas Santosas

      Текст видео

      [MUZIKA] Sveiki visi ir sveiki sugrįžę. Šioje pamokoje aš jums parodysiu, kaip naudoti kai kuriuos „ArcGIS“ pasirinkimo įrankius. Ankstesnėse paskaitose mes naudojome interaktyvų pasirinkimo įrankį, šį čia, norėdami pasirinkti funkcijas ir atlikti su jomis tik pagrindinius dalykus. Bet mes išmoksime naudoti dar keletą įrankių, susijusių su „ArcGIS“ pasirinkimais. Būtent aš parodysiu, kaip naudoti įrankį „Pasirinkti pagal atributus“, kad pasirinktumėte žemėlapio ypatybes nurodydami reikšmes, kurios turėtų būti atributų lentelėje. Tai darydamas, aš taip pat parodysiu šiek tiek, kaip susisteminti užklausas, kad pasirinktumėte savo duomenų dalis. Tada mes baigsime pridėdami dar vieną lauką prie savo duomenų rinkinio ir apskaičiuodami objekto geometriją ir įtraukdami tą vertę į lauką. Pasirinkimai yra viena iš mano mėgstamiausių GIS dalių apskritai. Aš juos naudoju kiekvieną dieną beveik bet kada, kai paliečiu GIS. Pasirinkimai yra jos dalis. Taigi tai tikrai pagrindinis tyrimo įrankis, tačiau jis taip pat yra tas, kuriame mes tikrai įsigilinsime ir galėsime atsakyti į kai kuriuos klausimus naudodami GIS. Iki šiol mes dažniausiai žiūrėjome ir tyrėme duomenis, tačiau rašydami atrankos užklausas arba naudodami kitus pasirinkimo įrankius galime atsakyti į klausimus, kaip daiktai yra susiję vienas su kitu arba kurie bruožai turi tam tikras savybes. Tai yra GIS jėga, kuri pradeda materializuotis. Taigi, norėdamas pradėti, aš darysiu kažką panašaus į kasdienybę, ir aš pakeisiu spalvą, kurioje pasirodo pasirinkimai, nes žemėlapyje jau yra tiek daug mėlynos spalvos. Jei prisimenate iš praėjusių paskaitų, pasirinkimo spalva paprastai būna šviesiai mėlyna, o žemėlapyje yra daug mėlynos spalvos, todėl tegul tai daro ką nors, ką galime pamatyti šiek tiek geriau. Taigi eisiu į pasirinkimo meniu, tada eisiu į pasirinkimo parinktis, o čia - pasirinkimo įrankio nustatymuose, kurie pasirenka spalvą, kuria norite, kad pasirinktos funkcijos būtų rodomos pagal numatytuosius nustatymus. Aš ką tik pakeisiu į raudoną. Tokiu būdu mes galime pamatyti savo funkcijas žemėlapyje, kai jas pasirenkame, ir aš spustelėsiu gerai. Neturiu nieko pasirinkęs, todėl nėra ką atnaujinti, bet kai pasirenkame funkcijas, jie dabar bus raudonos spalvos. Dabar norėčiau pradėti nuo pagrindinio klausimo. Žinau, kad kažkur čia yra upės, pavadintos Sakramento upe, ir noriu išsiaiškinti, kurios jos yra. Dabar galėčiau tai padaryti interaktyviai, eiti į atributų lentelę ir rūšiuoti įrašus, tada ten ieškoti įrašų, kuriuose yra Sakramento upės vardas. Tačiau vietoj to naudosime įrankį „Pasirinkti pagal atributus“. Tai daro jį šiek tiek lengvesnį ir šiek tiek galingesnį. Taigi aš eisiu į pasirinkimo meniu, o aš pasirenku pasirinkimą pagal atributus ir pasirodys šis dialogo langas. Pirmasis parametras yra pasirinkti sluoksnį, kurį norime pasirinkti. Taigi aš nenoriu to daryti apskričių, o savo upių sluoksnyje. Pagal metodą siūloma atlikti kelis dalykus, tačiau nė vienas iš jų dar netaikomas, nes sutinka sukurti naują pasirinkimą, tačiau jei turėtume esamą pasirinkimą, galėtume jį tiesiog papildyti dabar. Ir daugiau juos naudodami rasite naujų galimybių pasinaudoti tokiais dalykais. Bet kol kas tiesiog pasirinksime sukurti naują pasirinkimą. Tada mes sukursime užklausą. Ir jei žiūrėjote vieną iš ankstesnių paskaitų, šį langelį atpažinsite iš apibrėžimo užklausos rodyklės. Tai yra tas pats formatas, kurį mes dabar rašome duomenų bazės užklausą. Neleisk, kad tai tave gąsdintų, nes tai bus tikrai lengva, ir tai parodys visą informaciją, kurios reikia norint priimti sprendimus, net jei dar nežinai, kaip dirbti su duomenų bazėmis. Taigi vėl čia, tai yra užklausa, kurią mes rašome, bet čia viršuje ji suteikia mums kontrolę, kad galėtume lengvai pateikti savo užklausas ir ką aš noriu padaryti, tai aš noriu rasti visus upės segmentus, kurie yra Sakramento upės dalis. Taigi aš peržvelgsiu šį laukelį ir čia rasiu pavadinimo lauką. Jei dukart spusteliu, jis pasirodo čia ir puiku, kai naudojate dvigubo paspaudimo parinktį, yra tai, kad jei aš mažiau žinojau rašydamas šias užklausas, nenutikčiau žinoti sintaksės, kuri yra skyrybos ženklas ir formatavimas. užklausą, kad ją parašytumėte. Tai man padeda tai padaryti, kai dukart spusteliu ir naudoju šiuos valdiklius čia. Reikėtų atkreipti dėmesį į tai, kad šios užklausos yra suskirstytos šiek tiek kitaip, atsižvelgiant į tai, kaip jūsų duomenys yra saugomi. Taigi, kartais tai mane sudegina, ir aš vis tiek naudoju šiuos valdiklius, nors daug kartų tiesiog galiu čia parašyti savo užklausą. Taigi norime rasti upių atkarpas, kur jų pavadinimas yra lygus Sakramento upei. Taigi, dabar pasirenku lygybės ženklą, kur vardas yra lygus. Aš nesu tikras, kaip tai bus parašyta. Gal kartais tai nėra parašyta Sakramento upe, galbūt yra keli neteisingai parašyti segmentai ar kažkas, todėl aš spustelėsiu Gauti unikalias vertes. „ArcGIS“ tai yra laukas, kurį aš čia paryškinau, ir pateikia visas galimas vertes, pateiktas šiame laukelyje. Ir aš galiu slinkti žemyn ir vis bandyti jį rasti. Bet šiuo atveju aš pradėsiu tiesiog spustelėti laukelį ir čia įrašysiu Sakramentą. Tai mane priartins prie savęs, ir matau, kad yra Sakramento upė ir Sakramento Slau, bet čia nėra jokių rašybos klaidų ar nelyginių. Taigi aš tiesiog dukart spusteliu Sakramento upę ir ji bus pridėta prie čia esančio laukelio, dabar, jei spustelėsiu Taikyti, jis vykdys mano pasirinkimą ir čia matysiu didelę Sakramento upės dalį raudonai. Taigi dabar spustelėsiu uždaryti ir noriu tiksliai pamatyti, koks didelis yra šis segmentas, todėl dešiniuoju pelės mygtuku spustelėsiu upes, o aš eisiu prie pasirinkimo ir priartinimo prie pasirinktų funkcijų. Tai mane priartina tiek, kiek man reikia parodyti visą pasirinkimą. Tokiu būdu neturiu savarankiškai atlikti atspėjimo žaidimą, kad priartinčiau. Dabar aš atsitiktinai žinau, kad praleidome porą intakų prie Sakramento upės, kai kurių mažų upių, kurios įteka į ją ištakose, kurios taip pat vadinamos Sakramento upe, tačiau jos šiek tiek skiriasi. Taigi leiskite & # x27s atlikti naują užklausą, kad rastumėte tas upes. Taigi aš eisiu į atranką. Dar kartą pasirinkite pagal atributus. Ir šį kartą aš atliksiu metodą, pridėsiu dabartinį pasirinkimą. Galėčiau padaryti bet kurį iš jų, bet mes papildysime dabartinį pasirinkimą. Bet aš parašysiu naują užklausą, o aš tik šiek tiek pakeisiu šią. Taigi norėčiau, kad „ArcGIS“ man šiek tiek ieškotų ir padėtų, vietoj to, kur jis yra lygus Sakramento upei. Noriu, kad ji man pasakytų, kai naudojamas Sakramento upei panašus vardas arba kai Sakramento upė yra vardo dalis, tačiau tai gali būti ne visas vardas. Taigi jis nėra lygus jam, jis yra panašus į jį. Ir šiuo atveju man tiesiog reikia daryti „patinka“, todėl GNIS_NAME PATINKA. Ir kad man reikia įdėti čia šiek tiek specialų operatorių Tai panašu į žvaigždutę kai kuriomis kitomis kalbomis. Tai pakaitos simbolis, jame sakoma, kad GNIS_NAME LIKE patinka, po to sakramento upė. Taigi mes galėtume patikti Aukštutinę Sakramento upę ar pan., Ir tai atitiks atributus, kurie užpildyti panašia verte. Taigi, prieš tai paleisdami, aš greitai priartinsiu Aukštutinę Sakramento upę ir aš šiek tiek perkeliu šį laukelį. Ir jei dabar spustelėsiu Taikyti, matau, kad čia dar trys segmentai bus pridėti prie mano pasirinkimo. Taigi leiskite man tai uždaryti ir leiskite & # x27s pažvelgti į tuos segmentus. Jei naudoju įrankį „Identifikuoti“. Galite spustelėti juos ir pamatyti, kad tai yra Vidurinės šakės Sakramento upė, kuri baigėsi Sakramento upe, tačiau Vidurinė šakutė maksimaliai išnaudojo laukinių kortų simbolį, kurį įtraukiau į savo pasirinkimą. Gerai, leiskite vėl atitolinti & # x27s ir vėl naudosiu priartinimą prie pasirinkimo, nes tai nuvedė mane ten, kur norėčiau žiūrėti kaip į apžvalgą. Čia aš išvalysiu pasirinktas funkcijas. Ir tik norėdami parodyti, kad mes darome tą patį, ką darėme su apibrėžimo užklausa, leiskime # # 27 išbandyti tikrai panašią užklausą kaip ir anksčiau. Ir tas, kuris leidžia mums užduoti klausimą. Taigi grįšime atgal rinkdamiesi pagal atributus ir vis tiek naudosime upių sluoksnį, ir tai, ką noriu žinoti, yra tai, kur upių drenažo plotas yra didesnis nei dešimt kvadratinių kilometrų. Mes žiūrime tik į tuos, kurie yra didesni nei penki kvadratiniai kilometrai, bet ką daryti, jei pasroviui yra daugiau nei dešimt kvadratinių kilometrų. Taigi, ką mes padarysime, tai visiškai pašalinsime šią dabartinę užklausą, o aš pridėsiu tą skirtingą lauką, kurį naudojome anksčiau, bendrą drenažo ploto kvadratinius kilometrus ir aš jį dukart spustelėsiu, ir aš įvesiu daugiau nei 10. Ir vienas dalykas, dėl kurio turiu būti labai atsargus, sako, kad reikia pridėti prie dabartinio pasirinkimo. Taigi kol kas tik sukursiu naują pasirinkimą, kad būčiau ypač atsargus. Jei spustelėsiu „Taikyti“, tai atliks šį pasirinkimą ir matysime, kad fone yra mėlynos spalvos, kurios nėra pasirinktos. Taigi mes jau pasirenkame šių upių pogrupį. Taigi, ką daryti, jei aš vis tiek manau, kad tai yra per daug upių, kad galėtume į tai žiūrėti? Taigi tegul & # x27s daro daugiau nei 100, ir čia atsiranda naujas pasirinkimas. Jei pridėčiau prie dabartinio pasirinkimo, viskas, kas pasirinkta, liktų pasirinkta, bet būtų pridėti tik naujai pasirinkti dalykai. In this case it's going to erase the current selection and add a new one. And I'll click apply again, and it's going to run that selection and give me far fewer rivers this time. When I click apply it runs the selection and leaves the window open as you just saw, but if I clicked okay it would run it again for me and then close the window. Okay, let's do one more thing while we're working with select attributes. There are a lot of rivers named Deer Creek in California for some reason. And Iɽ like to know how many kilometers of stream line there are named Deer Creek. So lets clear the selection. And I'll go to selection, select by attributes again. And I'm going to use the name field one more time. And we'll clear this out and add the name field. And I'm going to get unique values. going to populate it again, and I'll put in Deer Creek. Which let's just scroll down to it here. So Deep Creek, not quite right. Deer Creek, so name equals, and then Deer Creek, and I'm going to click Apply again. And we get a bunch of these scattered rivers all around here. And I want to summarize them somehow. So let's look at the Attribute Table. I'm going to switch to Selection. And it says there are 271 stream segments, not actual distinct streams named Deer Creek, but stream segments in California. And if I scroll to the right, it gives me a shape length field already. But that's in decimal degrees. And that's really hard to conceptualize and is really difficult to convert to something like kilometers. And that's why we have ArcGIS do it for us. So, if I want to see how many kilometers it is, I'm going to add a new field and then calculate the value in kilometers into that field. So I'm going to go up to the table menu and I'm going to select add field, and I'm going to put in length in kilometers. I'm going to need a double precision value. It's a decimal value here. I'm going to select that. And I'll click okay, and just like we saw last time, we now have a new field populated with no values here populated with length kilometer. And if I right click on it and go to calculate geometry, I get the opportunity to calculate different aspects of these features. It is going to use the feature information and give me these different parts of it. And then it gives the opportunity to select what coordinates system to use. You aren't familiar with coordinates systems yet, but we're going to go over those very soon. So right now I'm just going to use the coordinates system of the data frame that I have this in, and I want to select in units of kilometers. So what it's going to do is it's going to calculate the length in kilometers for me, and it's going to populate each record with the value of that feature In kilometers. So I'll click okay, and it's running it just for the selection again, since I just have 271 records it ran it just for those. We can sort by size here, so I'll sort it descending and see that we have a 14 kilometer stream segment here and a 11 kilometer stream segment and so on. But what if we want to know the total amount with our newly created field. I can right click on it, and I can go to Statistics. And it'll pop up a box for me, and it'll tell me some basic statistics, including the sum. So, I can see that California has about 466 kilometers of stream named Deer Creek. Taigi. Now we'll close that out and close the attribute table out. And that's all I'm going to show you for this lecture, but I think you'll find a lot of use for those two tools. The select by attributes tool, and the calculate geometry tool. In this lecture I showed you how to create selections using the select by attributes tool, but with exact parameters and also by using partial matches. I also showed you how to add new fields and calculate geometry into them. In the next lecture we're going to continue right where we left of here and we're going to use the Select by Location tool instead to answer questions about how things relate to each other in space. These tools are really powerful when used together so I hope you'll join me to learn about Select by Location in the next lecture. See you there.


      Python Safety: is Python a safe language?

      Data security (patient privacy) has become especially critical to the healthcare industry with the adoption of electronic health records (EHR). Is Python a safe language for building healthcare apps? Or maybe there are more secure programming languages?

      If you are trying to figure out what is the most secure programming language, you are probably on the wrong path. All programming languages are not secure. An application becomes secure when the developer adopting the best practice and best security policies and techniques.

      The more a programming language is popular the more it is safe because the more security vulnerabilities are widely known and the more of them could be fixed by professional Python developers.

      According to Enrico Branca, the Cyber Security Researcher, the Leader of the “OWASP Python Security Project”: "Python is a powerful and easy to learn language BUT has to be used with care. There are no limits or controls in the language, this is the responsibility of the coder to know what can be done and what to avoid."

      Django was first released in July 2005 (12+ years ago). It is a Python-based framework that is widely used for the creation of web applications, including medical apps. A good Django dev is a good Python dev. Django simplifies the creation of web application by reducing the amount of trivial code that your developer needs to write. Django provides a solid list of built-in modules (packages for the admin interface, user authentication, chat functionality etc.) so you don’t have to create them yourself. Django provides built-in protection against the three main types of web app attacks (SQL injection, XSS, and CSRF). Using Django security best practices, you can be sure in safety of your healthcare app.

      Flask is a Python-based microframework primarily for building API but it can be extended to the full-stack framework with the help of existing extensions. Flask has fewer users than Django and requires more time for the configuration. Flask is often used for building prototypes because you can get going much more quickly with it. Which framework is easier to secure? Django.


      1 Atsakymas 1

      Jira does do what you ask natively.

      You can do what you want with a free plugin VSTS Rollup

      But this is a disfunction in Scrum, your items are far too big. You should not need to do this

      From Jeff Sutherland's (co creator of Scrum) latest book on Scrum Patterns:

      No Sprint Backlog Item typically should be any larger than a single Development Team member can complete in a single work day.

      Sprint items should be as small as possible, if you need to get a tool to sum work for you you are working on an item that is far too complicated and risks failure.


      Custom CRM Development: Cost and Features

      How to determine the final cost of custom CRM which features may differ a lot? To orient you in this area and give a few hints, we grouped the most popular functions of CRM software and calculated how much time is needed to develop them.

      Keep in mind that in addition to the funds spent on CRM development, you will also need to allocate design and project management budget (up to 30% of the total cost). Separately, training for personnel on the use of new tools could be purchased.

      How much does CRM cost? Again, we divided the features across several operating areas.

      Team management

      • Employee general listing, filters and team member search
      • Personal page overview and editing — progress statistics access, vocation or disease application tool, personal data view
      • Workflow general calendar
      • Vacation calendar
      • Employee productivity dashboard
      • Communication tool within the team — correspondence and calls

      Client management

      • General customers listing and filters
      • Customer information overview
      • Customer search by name or personal code
      • Detailed customer profile
      • Editing customer information

      Transaction accounting and sales management

      • Sales dashboard overview
      • Search engine and filters
      • Transaction and sales details editing

      Task management and control

      Analytics and reports

      • Report generation for a specific employee, department or client
      • Generate sales reporting
      • Analytics custom performance
      • Infografika

      Business process automation

      • Sales event notifications
      • Automatic task distribution among employees based on predetermined criteria
      • Notifications about client or employee activity

      Integration of third-party modules

      • El
      • IP telephony
      • Third-party mobile applications
      • Pasiuntiniai
      • Social network management tools
      • SMS services

      In total, the cost of a custom CRM software developing for a company with average needs is about $ 46,000 if you decide to put an order in Eastern Europe. In that region (and also in LANARS), the digital field employee hourly rate is $50 on average. The amount will be twice higher if you want the US-based development. Learn more on app development pricing.

      To let you know the final cost of CRM software development, we need to examine your requirements, objectives, and target audience. Contact us to find out everything about your future CRM system!


      Use cases of AI/ML in Supply Chain

      Supply chain management has become data intensive. These days all the information is collected and stored in data centers and the need of warehouses, transportation equipment can be substituted.

      Data is available in enormous amounts. Professionals know how important it is for SCs, and with the help of artificial intelligence (AI) they can exploit it, come up with an optimized solution and build tools that can help them make better decisions.

      Predicting customer’s behavior

      Customers are uncertain, and act based on emotions. And yet, success in the supply chain depends on customer data and their behavior.

      In order to predict customer behaviours, many spreadsheet-based methods were proposed, but with the rise of big data they turned out to be obsolete. The main reason that spreadsheet models fail at demand forecasting is that they’re not scalable for large-scale data. They bring forth the complexities and uncertainties in supply chain management that cannot be extracted, analyzed, and addressed through simple statistical methods such as moving averages or exponential smoothing.

      This inconsistent-order pattern can lead to miscommunication between your team and loss of productivity. Predictability of inconsistent-order volumes is a challenge for many companies. AI and ML give us a closer prediction of the inconsistent nature of customer behavior much earlier at optimal level during such situations.

      Predictive capabilities are helping demand forecasting

      Demand forecasting is a field of predictive analysis where companies anticipate the demand for products and shipments throughout the supply chain, even under uncontrollable conditions.

      Conventional methods, as discussed earlier (spreadsheet models, statistical models, moving averages and exponential smoothing) are limited due to the large number of parameters influencing the demand in SC, which makes these methods too simple and extremely inaccurate.

      In this regard, the forecasts could only provide a partial understanding of demand variations in supply chains. In addition, the unexplained demand variations could be simply considered as statistical noise, this is what makes them non-linear gamtoje. Thus, conventional or simple models fail to map important and non-linear features.

      Luckily, machine learning provides algorithms that can map important and non-linear features, and reduce them into variables that can help to understand the past, accurately predict future events, help them to improve decision-making processes about cash flow, risk assessment, capacity planning and workforce planning, and meet customer demands.

      Some of the AI-powered demand forecasting tools are:

      • amoCRM
      • Kapsulė
      • COLIBRI
      • ClosePlan
      • Effectmanager
      • FutureMargin
      • Pipedrive
      • Smart Demand Planner

      Avoiding charge-back risks

      As mentioned earlier, customers are emotional. They might rethink buying if delivery is delayed. Or purchase a product and later ask for a refund.

      This eventually leads to penalties which may include shipping charges, taxes and other expenses. With integrated AI like the one Amazon uses, companies can analyse data to find the nearest distribution center and reduce delivery time.

      Such systems can analyse the cause of delay, and the cause of failure, like dispute between partners or a catastrophe linked to bad weather.

      Sensing market situations

      The market is based on human emotions on any given day, and it makes the whole market very unpredictable and difficult to comprehend.

      With AI and deep learning systems we can find patterns for human behaviour from data such as weather, employment, seasons, and help companies make fine investments in storing products in warehouses and optimising the delivery system.

      This type of pattern recognition system for studying the market can help companies improve their product portfolio, and offer a better customer experience.

      Improving accuracy while tracking departing and arriving orders

      The supply chain management system is interlinked with different regional distribution centers, and these centers are connected via transportation. But there are some distribution centers that are discreetly connected for transport.

      This raises concerns for businesses about being able to reach their contractual commitments on time. AI can offer real-time predictive visibility that knows the exact location of the product at any given time, for intelligent decision making and improving delivery accuracy.

      Fourkites is a great example for providing real-time visibility for the supply chain.

      Genetic algorithms for improving delivery times and reducing costs

      In the logistics business time and speed matters. Companies can use a route planner based on genetic algorithms to map out optimal routes for deliveries.

      It is assumed that AI will set a new standard of efficiency across supply-chain, delivery and logistics processes. The system is changing quickly, creating a “new normal” in how global logistics companies manage data, run operations and serve customers, in a manner that’s automated, intelligent, and more efficient.

      Improves customer experience

      For a business to succeed, customers must be satisfied. One thing that can help satisfy them, is recommending the right products at the right time. Machine learning does this quite nicely.

      Recommendation systems based on customer interest can be integrated in mobile or web apps, so that the homepage of the customer is personalized.

      PS: Almost all popular apps have recommendation systems.

      Smart warehouses are more efficient

      A smart warehouse is a fully automated facility where most work is done through autonomous robots or software. In the process, complex tasks are made simple, and operations become more cost-effective.

      Alibaba and Amazon have transformed their warehouses into a utopia of efficiency through the use of automation.


      Turinys

      Job profile acceptable in CDM: clinical researcher, clinical research associate, clinical research coordinator etc. The clinical data manager plays a key role in the setup and conduct of a clinical trial. The data collected during a clinical trial forms the basis of subsequent safety and efficacy analysis which in turn drive decision making on product development in the pharmaceutical industry. The clinical data manager is involved in early discussions about data collection options and then oversees development of data collection tools based on the clinical trial protocol. Once subject enrollment begins, the data manager ensures that data is collected, validated, complete, and consistent. The clinical data manager liaises with other data providers (e.g. a central laboratory processing blood samples collected) and ensures that such data is transmitted securely and is consistent with other data collected in the clinical trial. At the completion of the clinical trial, the clinical data manager ensures that all data expected to be captured has been accounted for and that all data management activities are complete. At this stage, the data is declared final (terminology varies, but common descriptions are "Database Lock" and "Database Freeze"), and the clinical data manager transfers data for statistical analysis.

      Standard operating procedures (SOPs) describe the process to be followed in conducting data management activities and support the obligation to follow applicable laws and guidelines (e.g. ICH GCP and 21CFR Part 11) in the conduct of data management activities.

      The data management plan describes the activities to be conducted in the course of processing data. Key topics to cover include the SOPs to be followed, the clinical data management system (CDMS) to be used, description of data sources, data handling processes, data transfer formats and process, and quality control procedures to be applied.

      The case report form (CRF) is the data collection tool for the clinical trial and can be paper or electronic. Paper CRFs will be printed, often using No Carbon Required paper, and shipped to the investigative sites conducting the clinical trial for completion after which they are couriered back to Data Management. Electronic CRFs enable data to be typed directly into fields using a computer and transmitted electronically to Data Management. Design of CRFs needs to take into account the information required to be collected by the clinical trial protocol and intended to be included in statistical analysis. Where available, standard CRF pages may be re-used for collection of data which is common across most clinical trials e.g. subject demographics. Apart from CRF design, electronic trial design also includes edit check programming. Edit checks are used to fire a query message when discrepant data is entered, to map certain data points from one CRF to the other, to calculate certain fields like Subject's Age, BMI etc.. Edit checks help the investigators to enter the right data right at the moment data is entered and also help in increasing the quality of the Clinical trial data.

      For a clinical trial utilizing an electronic CRF database design and CRF design are closely linked. The electronic CRF enables entry of data into an underlying relational database. For a clinical trial utilizing a paper CRF, the relational database is built separately. In both cases, the relational database allows entry of all data captured on the CRF.

      Computerized system validation Edit

      All computer systems used in the processing and management of clinical trial data must undergo validation testing to ensure that they perform as intended and that results are reproducible.

      CDISC Edit

      The Clinical Data Interchange Standards Consortium leads the development of global, system independent data standards which are now commonly used as the underlying data structures for clinical trial data. These describe parameters such as the name, length and format of each data field (variable) in the relational database.

      Validation Rules are electronic checks defined in advance which ensure the completeness and consistency of the clinical trial data.

      Once an electronic CRF (eCRF) is built, the clinical data manager (and other parties as appropriate) conducts User Acceptance Testing (UAT). The tester enters test data into the e-CRF and record whether it functions as intended. UAT is performed until all the issues (if found) are resolved.

      When an electronic CRF is in use data entry is carried out at the investigative site where the clinical trial is conducted by site staff who have been granted appropriate access to do so.

      When using a paper CRF the pages are entered by data entry operators. Best practice is for a first pass data entry to be completed followed by a second pass or verification step by an independent operator. Any discrepancies between the first and second pass may be resolved such that the data entered is a true reflection of that recorded on the CRF. Where the operator is unable to read the entry the clinical data manager should be notified so that the entry may be clarified with the person who completed the CRF.

      Data validation is the application of validation rules to the data. For electronic CRFs the validation rules may be applied in real time at the point of entry. Offline validation may still be required (e.g. for cross checks between data types)

      Where data entered does not pass validation rules then a data query may be issued to the investigative site where the clinical trial is conducted to request clarification of the entry. Data queries must not be leading (i.e. they must not suggest the correction that should be made). For electronic CRFs only the site staff with appropriate access may modify data entries. For paper CRFs, the clinical data manager applies the data query response to the database and a copy of the data query is retained at the investigative site. When an item or variable has an error or a query raised against it, it is said to have a “discrepancy” or “query”.

      All EDC systems have a discrepancy management tool or also refer to “edit check” or “validation check” that is programmed using any known programming language (e.g. SAS, PL/SQL, C#, SQL, Python, etc).

      So what is a ‘query’? A query is an error generated when a validation check detects a problem with the data. Validation checks are run automatically whenever a page is saved “submitted” and can identify problems with a single variable, between two or more variables on the same eCRF page, or between variables on different pages. A variable can have multiple validation checks associated with it.

      Errors can be resolved in several ways:

      ■by correcting the error – entering a new value for example or when the datapoint is updated

      ■by marking the variable as correct – some EDC systems required additional response or you can raise a further query if you are not satisfied with the response

      Samples collected during a clinical trial may be sent to a single central laboratory for analysis. The clinical data manager liaises with the central laboratory and agrees data formats and transfer schedules in Data Transfer Agreement. The sample collection date and time may be reconciled against the CRF to ensure that all samples collected have been analysed.

      Analysis of clinical trial data may be carried out by laboratories, image processing specialists or other third parties. The clinical data manager liaises with such data providers and agree data formats and transfer schedules. Data may be reconciled against the CRF to ensure consistency.

      The CRF collects adverse events reported during the conduct of the clinical trial however there is a separate process which ensures that serious adverse events are reported quickly. The clinical data manager must ensure that data is reconciled between these processes.

      Where the subject is required to record data (e.g. daily symptoms) then a diary is provided for completion. Data management of this data requires a different approach to CRF data as, for example, it is generally not practical to raise data queries. Patient diaries may be developed in either paper or electronic (eDiary) formats. Such eDiaries generally take the form of a handheld device which enables the subject to enter the required data and transmits this data to a centralised server.

      Once all expected data is accounted for, all data queries closed, all external data received and reconciled and all other data management activities complete the database may be finalized.

      Typical reports generated and used by the clinical data manager includes:

      • Status of page completion / missing pages
      • Status of data queries
      • Data queries not resolved within specified time limit
      • Commonly raised data queries (to help identify areas where improvements can be made)

      Quality Control is applied at various stages in the Clinical data management process and is normally mandated by SOP.