SPSS Modeler ノードリファレンス 2-12 スペースタイムボックス（STB）

# 2-12 スペース タイム ボックス[レコード設定タブ]
<img width="200" alt="194-161STB.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/0b8ccf07-363a-3f8a-9da8-f85ba4ed52f7.png">


## 1.ノードの目的
緯度・経度と時間で発生した事象を“ビン”分け(グルーピング)する。

例えばタクシー車載器の座標とタイムスタンプ情報からどの時間帯にどのエリア（ジオハッシュ/geohash）にいたのかを識別できるため、タクシーと乗客アプリのマッチングに利用可能

![スクリーンショット 2022-05-27 13.21.57.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/70943d36-c95e-4dfd-7878-6768d1794e5c.png)


![スクリーンショット 2022-05-27 13.22.16.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/599f563f-e335-bb69-52c2-f4b3034da283.png)



## 2.解説動画

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/yMY9d4oE5O0" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>



## 3.クイックスタート
SPSS Modelerに同梱されるサンプルストリーム　taxi_availabity_stb.str　を利用します。

![スクリーンショット 2022-05-27 13.46.45.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/25841765-d3e2-136c-a266-4ad41bb833f7.png)

以下のDemos/Streamsの中にあります。
<img width="500" alt="スクリーンショット 2022-05-27 13.49.06.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/ebf8b55c-c3d9-2bdf-16dd-7b70c1b7eeee.png">

乗客アプリ（スマートフォン）とタクシー車載器のふたつのデータソースのうち、後者（TaxiLocationData.csv）を[テーブル]表示します。
<img width="350" alt="スクリーンショット 2022-05-27 13.52.05.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/66b2d169-649c-8d6f-37ec-77dd23b213db.png">

タイムススタンプ、緯度と経度、タクシー車両IDの４つのフィールド（列）が記録されています。
<img width="500" alt="スクリーンショット 2022-05-27 13.54.07.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/19757e0b-ae7b-b58b-c8ef-7fb31a8cd8ae.png">

[スペース タイム ボックス]の設定を確認します。４つのフィールドは該当項目に割り当てられています。STB密度は空間と時間の粒度を示し、今回はGH5の範囲に15分間をグループに選んでいます。

![スクリーンショット 2022-05-27 13.58.42.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/7a61e98b-3ab8-280d-4401-7137b76ae19a.png)

[テーブル]を接続して実行します。
<img width="350" alt="スクリーンショット 2022-05-27 14.03.03.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/aa6f4f5b-f292-7201-c465-58d1e7ccb632.png">

タクシー車両が15分ごとにどのエリアにいたかがわかります。![スクリーンショット 2022-05-28 6.56.59.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/7e9bb6f2-cba2-4a94-97f5-3e4c9fe9745d.png)

![スクリーンショット 2022-05-27 14.06.03.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/4404303e-9b8f-2e4b-b172-86e81b68df21.png)



## 4.Tips
サンプルストリームは最後の加工ノードで、実際の車両に「極端に（上位5％）タクシーに対して乗客アプリが過多なエリアと時間帯」をメッセージログとして文字列加工しています。
![スクリーンショット 2022-05-27 14.11.04.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/f3ce8cc8-d7eb-2697-dee8-29dd1da3818c.png)
SPSS CADSで15分ごとにバッチ化するとタクシー車載器に通知が可能になります。
![スクリーンショット 2022-05-27 14.11.57.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/1805b16c-01d1-6b2a-81f8-160d1a159f24.png)

#### 座標を扱った記事

https://community.ibm.com/community/user/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips05

## 5.参考情報

#### SPSS Modelerで位置情報の活用を解説している書籍

2022年5月に刊行された以下の書籍の第5章「位置情報データを活用する」で位置情報の活用方法を詳しく扱っています。
![カバー.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/d0fb9f62-0565-5851-3ef9-9bcfc5888a65.png)


#### ノードのヘルプ
https://www.ibm.com/docs/ja/spss-modeler/18.3.0?topic=nodes-space-time-boxes-node

#### SPSS Modeler 逆引きストリーム集（データ加工）

https://qiita.com/416nishimaki/items/4bf813e6cba84b2a1008

#### SPSS Modeler ノードリファレンス目次

https://qiita.com/416nishimaki/private/503037195081d3323eee