เครื่องมือค้นหาจุดสูงสุดจะตรวจสอบว่า ถ้ามีการรวมกลุ่มของค่าสถิติอย่างมีนัยยะสำคัญโดยใช้แบบรูปเชิงพื้นที่ของข้อมูลของคุณ
ระดับของการจัดกลุ่มข้อมูล จะเป็นการสุ่มข้อมูลเชิงพื้นที่ นอกจากนี้ ดวงตา และสมองของเรา พยายามที่จะค้นหารูปแบบในขณะที่มองไม่เห็น ดังนั้นมันอาจเป็นเรื่องยากที่จะทราบว่ารูปแบบในข้อมูลของคุณมีผลมาจากกระบวนการเชิงพื้นที่จริงในที่ทำงานหรือเพียงแค่ผลมาจากการสุ่ม นี่คือเหตุผลที่นักวิจัยและนักวิเคราะห์ใช้วิธีการทางสถิติเช่นFind Hot Spots (Getis-Gi Ord *) เพื่อหาปริมาณรูปแบบเชิงพื้นที่ เมื่อคุณพบการจัดกลุ่มอย่างมีนัยสำคัญในข้อมูลของคุณ คุณมีข้อมูลที่มีค่า การทราบสถานที่ และวันเวลา ในการจัดกลุ่ม สามารถเตรียมเบาะแสที่สำคัญ ซึ่งเกี่ยวกับกระบวนการส่งเสริมรูปแบบที่คุณเห็นได้ รู้ว่าหัวขโมยที่อยู่อาศัยเช่นมีอย่างต่อเนื่องในละแวกใกล้เคียงที่สูงขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นข้อมูลที่สำคัญถ้าคุณต้องการที่จะออกแบบกลยุทธ์การป้องกันที่มีประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากรตำรวจ จำกัด เริ่มต้นโปรแกรมนาฬิกาเขตอํานาจในเชิงลึกการตรวจสอบความผิดทางอาญาหรือระบุผู้ต้องสงสัยที่อาจเกิดขึ้น
จุด หรือพื้นที่ จากสูงสุด และต่ำสุดจะถูกค้นพบ
ผลการวิเคราะห์ จะสามารถบอกได้ว่า บริเวณใดนำมาจัดกลุ่มค่าทางพื้นที่ ทั้งสูงและต่ำได้
หากข้อมูลของคุณเป็นจุด และคุณเลือก Point Counts, เครื่องมือนี้จะประเมินการจัดพื้นที่ของจุด และสามารถตอบคำถามได้ว่า บริเวณใดมีการจัดกลุ่มของจุดที่ไม่คาดหวัง หรือกระจายออกไป
หากคุณเลือก field , เครื่องมือนี้จะประเมินการจัดพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลแต่ละชิ้น เพื่อหาว่า บริเวณใดนำมาจัดกลุ่มที่มีค่าสูง และต่ำ
ค่าเริ่มต้นในการนับจุดที่อยู่ใน ตารางแหอวน ซึ่งถูกสร้างขึ้นด้วยเครื่องมือจากข้อมูลจุด หรือคุณสามารถเลือกที่จะนับคะแนนภายในตารางหกเหลี่ยมหรือให้ชั้นพื้นที่ (โดยทั่วไปเหล่านี้จะสะท้อนให้เห็นถึงหัวเมืองรายงานการบริหารเช่นขุดเจาะสำรวจสำมะโนประชากรเขตเทศบาลหรือจังหวัด) ที่จะตอบคำถาม: ให้จำนวนของจุดที่นับในแต่ละ คุณลักษณะพื้นที่ที่มีสถานที่ที่มีการจัดกลุ่มเชิงพื้นที่อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติของการนับจุดที่สูงหรือต่ำ?
ทั้งวาดหรือให้เป็นชั้นที่กำหนดเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเป็นไปได้ที่จะตอบคำถาม: ภายในพื้นที่จะมีสถานที่ใด ๆ ที่มีความเข้มข้นจุดโดยไม่คาดคิดสูงหรือต่ำ?
พื้นที่ฟีทเจอร์คุณวาดหรือฟีทเจอร์ในชั้นข้อมูลพื้นที่ ที่คุณระบุสถานที่จุดที่ควรจะเกิดขึ้น การวาดพื้นที่เหล่านี้, คลิกที่ วาด และคลิกปุ่มตำแหน่งบนแผนที่เพื่อสร้างรูปร่างพื้นที่ การวาดพื้นที่เพิ่มเติมให้คลิกปุ่มวาดอีกครั้งและคลิกตำแหน่งบนแผนที่เพื่อดำเนินการต่อ
บางครั้ง คุณต้องการที่จะวิเคราะห์รูปแบบที่คำนึงถึงการกระจายพื้นฐาน ตัวอย่างเช่น ถ้าจุด คือข้อมูลอาชญากรรม ต้องการเปรียบเทียบกับจำนวนประชากรทั้งหมด ผลลัพท์ที่ได้ จะเป็นจำนวนอาชญากรรมที่เกิดขึ้น คิดสัดส่วนกับจำนวนประชาก่อน เลือกค่าใน attribute เพื่อแบ่งค่าที่จะนำมาหาสัดส่วน
การเลือก Esri Population จะเป็นการเสริมแต่ละฟีเจอร์พื้นที่ด้วยค่าประชากร ซึ่งจากนั้นจะถูกนำไปใช้ในรูปแบบแอตทริบิวต์การหาร วิธีนี้จะใช้เครดิต
เครื่องมือนี้จะพบการตั้งค่าที่เหมาะสมที่สุดสำหรับ ขนาดเซล์ล และ แบนด์ระยะทาง ค่าเริ่มต้นขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลของคุณ อย่างไรก็ตาม หากคุณมี ขนาดเซลล์ หรือ แบนด์ระยะทาง แบบเจาะจงที่สมเหตุสมผลสำหรับการวิเคราะห์ของคุณ ก็สามารถใช้เมนู ตัวเลือก ในการตั้งค่าเหล่านั้นแทนได้
และยังสามารถใช้ ตัวเลือก ได้ในขณะรันการวิเคราะห์ชุดข้อมูลต่าง ๆ เพื่อให้คุณสามารถคงความสม่ำเสมอของ แบนด์ระยะทาง และ ขนาดเซลล์ ระหว่างหลายชุดข้อมูลเอาไว้ได้ จากนั้นคุณสามารถเปรียบเทียบผลได้อย่างเหมาะสมเช่นโรคอ้วนและโรคเบาหวานหรือแม้กระทั่งอัตราอัตราการเกิดอาชญากรรมเป็นเวลาสองปีที่แตกต่างกัน
ขนาดของเซลล์ตารางที่ใช้ในการนับจุดภายใน
เมื่อใช้ตารางหกเหลี่ยมที่จะนับจุดภายในระยะนี้จะใช้เป็นความสูงของรูปหกเหลี่ยม
แต่ละฟีเจอร์มีการวิเคราะห์ในบริบทของฟีเจอร์ใกล้เคียงเหล่านั้นตั้งอยู่ภายในระยะทางที่คุณระบุ เครื่องมือนี้จะคำนวณระยะทางเริ่มต้นสำหรับคุณหรือคุณอาจจะใช้ตัวเลือกนี้เพื่อกำหนดระยะทางโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ของคุณ
วอย่างเช่นถ้าคุณกำลังศึกษารูปแบบการเดินทางและคุณรู้ว่าการเดินทางไปทำงานเฉลี่ยคือ 15 ไมล์ตัวอย่างเช่นคุณอาจต้องการใช้วงระยะทาง 15 ไมล์สำหรับการวิเคราะห์ของคุณ
กำหนดชื่อชั้นข้อมูลที่จะสร้างขึ้นใน เนื้อหาของฉัน และเพิ่มลงในแผนที่ ชั้นข้อมูลผลลัพธ์จะแสดงให้คุณเห็นถึงการนับจุด การรวมกลุ่มทางสถิติอย่างมีนัยสำคัญของค่าสูงและค่าต่ำ หากชื่อผลลัพธ์ของชั้นข้อมูลมีอยู่แล้ว, คุณจะถูกขอให้เปลี่ยนชื่อใหม่
เมื่อใช้กล่องดรอปดาวน์ บันทึกผลลัพธ์ใน คุณจะสามารถกำหนดชื่อของโฟลเดอร์ใน เนื้อหาของฉัน ซึ่งจะใช้ในการบันทึกผลลัพธ์ได้