מציאת נקודות חמות

מציאת נקודות חמות


הכלי 'מציאת נקודות חמות' יקבע אם קיימים אשכולות בעלי מובהקות סטטיסטית בדפוס המרחבי של הנתונים.

הכלי 'מציאת נקודות חמות' יעזור לך לענות תשובות ודאיות לשאלות אלה.

גם דפוסים מרחביים אקראיים מפגינים מידה מסוימת של קיבוץ באשכולות. בנוסף, העיניים והמוח שלנו מנסים באופן טבעי למצוא דפוסים, גם כאשר הם אינם קיימים. כפועל יוצא מכך, ייתכן שיהיה קשה לדעת אם הדפוסים בנתונים הם תוצאה של פעולת תהליכים מרחביים אמיתיים או תוצאה של יד המקרה בצורה אקראית. מסיבה זאת, חוקרים ואנליסטים משתמשים בשיטות סטטיסטיות דומות ל'מציאת נקודות חמות'‏ (Getis-Ord Gi*) כדי לכמת דפוסים מרחביים. כאשר אתה מוצא התקבצות אשכולות מובהקת סטטיסטית בנתונים שלך, זהו מידע בעל ערך. הידיעה היכן ומתי מתרחשת התקבצות לאשכולות יכולה לספק תובנות חשובות על התהליכים שיוצרים דפוסים שאתה רואה. לדוגמה, הידיעה שפריצות לבתי מגורים הן בעקביות מרובות יותר בשכונות מסוימות מהווה מידע חשוב אם ברצונך לתכנן אסטרטגיות מניעה יעילות, להקצות משאבי שיטור מוגבלים, ליזום תוכניות משמר אזרחי של תושבים, לאשר חקירות פליליות מעמיקות או לזהות חשודים פוטנציאליים.

בחר את השכבה שעבורה יחושבו נקודות חמות


שכבת הנקודות או האזור שממנה יימצאו נקודות חמות וקרות.

מצא אשכולות גבוהים ונמוכים


ניתוח זה עונה על השאלה: היכן ערכים גבוהים ונמוכים מתקבצים באשכולות מבחינה מרחבית?

אם הנתונים שלך הם נקודות ובחרת באפשרות ספירות נקודות, כלי זה יעריך את הסידור המרחבי של ישויות הנקודות כדי לענות על השאלה: היכן נקודות מקובצות באשכולות או מבוזרות באופן בלי צפוי?

אם בחרת שדה, כלי זה יעריך את הסידור המרחבי של הערכים שקשורים לכל ישות כדי לענות על השאלה: היכן ערכים גבוהים ונמוכים מתקבצים באשכולות?

ספירת נקודות בתוך


ברירת המחדל היא לספור נקודות בתוך רשת שתי וערב, שהכלי יצר על בסיס נתוני הנקודה שלך. לחלופין, באפשרותך לבחור לספור נקודות בתוך רשת משושה או לספק שכבת אזור (בדרך כלל אלה ישקפו מחוזות דיווח מנהליים כגון יחידות מפקד אוכלוסין, גבולות מוניציפליים או ארצות) כדי לענות על השאלה: בהינתן מספר הנקודות שנספרו בתוך כל ישות אזור, האם ישנם מיקומים עם אשכולות מרחיבים מובהקים סטטיסטית של ספירת נקודות גבוהה או נמוכה?

הגדר היכן עשויות להופיע נקודות


שרטט או ספק שכבה שמגדירה היכן יש סבירות להתרחשות אירועים, כדי לענות על השאלה: בתוך האזורים, הם קיימים מיקומים כלשהם עם ריכוזים גבוהים או נמוכים באופן לא צפוי?

ישויות האזור שאתה משרטט או הישויות בשכבת האזור שאתה מציין צריכות להגדיר היכן נקודות יכולות להתקיים. כדי לשרטט אזורים אלה, לחץ על הלחצן שרטט ולחץ על מיקום במפה כדי ליצור צורת אזור. כדי לשרטט אזורים נוספים, לחץ שוב על הלחצן 'שרטט' ולחץ על מיקום במפה כדי להמשיך.

חלק ב-


לפעמים ייתכן שתרצה לנתח דפוסים שלוקחים בחשבון התפלגויות בסיסיות. לדוגמה, אם הנקודות שלך מייצגות מעשי פשע, חלוקה בסך כל האוכלוסייה תספק ניתוח של אחוזי פשיעה לנפש במקום מספרים גולמיים של כמות מעשי פשע. בחירת מאפיין לחילוק נקראת לעתים קרובות נורמליזציה.

בחירה באפשרות Esri Population תעשיר כל ישות אזור בערכי אוכלוסייה, שלאחר מכן ישמשו כמאפיין לחלק בו. אפשרות זו תעשה שימוש בנקודות קרדיט.

אפשרויות


הכלי ימצא הגדרות אופטימליות עבור ברירות מחדל של גודל תא ו טווח מרחק בהתבסס על התכונות של הנתונים. עם זאת, אם יש לך גודל תא או טווח מרחק ספציפיים שהגיוניים עבור הניתוח שלך, ניתן להשתמש בתפריט אפשרויות כדי להגדיר ערכים אלה.

ה אפשרויות שימושיות גם בעת הרצת ניתוח על מסדי נתונים אחרים, כך שבאפשרותך לשמור על טווח מרחק ו גודל תא עקביים בין מסדי נתונים מרובים. כך תוכל להשוות כהלכה בין התוצאות, לדוגמה, של השמנת יתר וסוכרת או אפילו שיעורי פשיעה בשתי שנים שונות.

גודל תא


גודל תאי הרשת המשמשים לספירת נקודות בתוך הרשת.

בעת שימוש ברשת משושה לספרית נקודות בתוך הרשת, מרחק זה משמש כגובה המשושים.

פס מרחק


כל מאפיין מנותח בהקשר של אותם מאפייני סמוכים שנמצאים בתוך המרחק שציינת. הכלי יחשב עבורך מרחק ברירת מחדל, או שתוכל להשתמש באפשרות זו כדי להגדיר מרחק ספציפי שהגיוני עבור הניתוח שלך.

לדוגמה, אם אתה חוקר דפוסי נסיעות בין הבית לעבודה ואתה יודע שמרחק הנסיעה הממוצע לעבודה הוא 24 ק"מ, ייתכן שתרצה להשתמש בטווח מרחק של 24 ק"מ עבור הניתוח שלך.

שם שכבת התוצאה


ציין שם עבור השכבה שתיווצר ב התוכן שלי ותתווסף למפה. שכבת התוצאה תציג בפניך אשכולות מובהקים סטטיסטית של ערכים או ספירות נקודות גבוהות ונמוכות. אם שם שכבת התוצאה כבר קיים, תתבקש לספק שם אחר.

בעזרת התיבה הנפתחת שמור תוצאה ב, באפשרותך לציין את שם התיקייה ב תוכן שלי שבה התוצאה תישמר.