Tìm Điểm Nóng
Công cụ Tìm Điểm Nóng sẽ xác định xem có những cụm điểm nào có ý nghĩa thống kê trong mô hình không gian dữ liệu của bạn.
- Các điểm của bạn (tỷ lệ tội phạm, cây xanh, tai nạn giao thông) có thực sự được gom thành nhóm không? Làm thế nào bạn có thể chắc chắn?
- Bạn đã thực sự phát hiện ra một điểm nóng có ý nghĩa thống kê (đối với việc chi tiêu, tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh, điểm kiểm tra cao liên tục) hoặc bản đồ của bạn sẽ kể một câu chuyện khác nếu bạn thay đổi cách mà nó được kí hiệu hóa?
Ngay cả các mô hình không gian cũng trình bày một số mức độ gom cụm. Hơn nữa, theo tự nhiên, mắt và não chúng ta thường cố gắng tìm mô hình ngay cả khi nó không có thực. Kết quả là, sẽ khó có thể tìm hiểu xem các mô hình trong dữ liệu của bạn có phải là kết quả xử lý không gian đã được thực hiện hay chỉ là ngẫu nhiên tạo ra. Đây là lý do các nhà nghiên cứu và phân tích sử dụng các phương pháp thống kê Tìm Điểm Nóng (Getis-Ord Gi*) để định lượng các mô hình đặc biệt. Khi tìm thấy các cụm quan trọng về mặt thống kê trong dữ liệu của mình, nghĩa là bạn đã có được thông tin có giá trị. Biết được thời gian và địa điểm có các cụm để có thể cung cấp các đầu mối quan trọng về các quy trình bổ trợ cho mô hình mà bạn đang thấy. Ví dụ, biết được các vụ trộm cắp thường xuyên tăng cao trong một khu vực nhà ở là thông tin quan trọng nếu bạn cần đưa ra các biện pháp phòng chống hiệu quả, xác định vùng có lượng cảnh sát ít, đề xuất các chương trình canh phòng khu phố, ủy quyền điều tra tội phạm chuyên sâu, hoặc xác định các đối tượng tình nghi tiềm năng.
Chọn lớp mà điểm nóng sẽ được tính toán
Lớp điểm hoặc khu vực mà các điểm lạnh và nóng sẽ được tìm thấy từ đó.
Tìm các cụm có mật độ điểm cao và thấp
Phân tích này trả lời câu hỏi sau: Nơi nào có giá trị cao và thấp được gom cụm theo không gian?
Nếu dữ liệu là điểm và bạn chọn Tính Điểm, công cụ này sẽ đánh giá cách bố trí không gian của các đối tượng điểm để trả lời câu hỏi: Nơi nào có các điểm được gom cụm hay trải rộng ra không mong muốn?
Nếu bạn chọn trường, công cụ này sẽ đánh giá cách bố trí không gian của các giá trị liên quan để trả lời câu hỏi: Nơi nào có giá trị cao và thấp được gom cụm?
Tính điểm trong phạm vi
Thiết lập mặc định là đếm điểm trong lưới tọa độ được công cụ tạo dựa trên dữ liệu điểm của bạn. Ngoài ra, bạn có thể chọn cung cấp một lớp vùng (thường phản ánh báo cáo của các quận huyện về vấn đề hành chính như vùng điều tra dân số, ranh giới quận và thành phố) để trả lời các câu hỏi: Giả sử đang có một số điểm trong phạm vi mỗi đối tượng vùng, thì các vị trí được gom cụm không gian có ý nghĩa thống kê với số điểm cao hay thấp?
Xác định nơi có thể xuất hiện điểm
Vẽ hoặc cung cấp một lớp xác định nơi có thể xảy ra tai nạn để trả lời câu hỏi: Trong (các) khu vực này, vị trí nào có mật độ điểm cao hay thấp không mong đợi?
Các đối tượng khu vực bạn vẽ hoặc các đối tượng tại lớp khu vực bạn chỉ định cần xác định nơi các điểm có khả năng xuất hiện. Để vẽ các khu vực này, bấm vào nút vẽ rồi bấm vào vị trí trên bản đồ để tạo hình dạng khu vực. Để vẽ các khu vực khác, bấm lại vào nút vẽ, rồi bấm vào vị trí trên bản đồ và tiếp tục vẽ.
Chia theo
Đôi khi bạn muốn phân tích các mô hình có tính đến nhà cung cấp bên dưới. Ví dụ nếu các điểm của bạn đại diện cho số lượng các tội phạm, chia cho tổng dân số sẽ có được kết quả phân tích theo đầu người chứ không phải là số lượng tội phạm thực tế. Chọn một thuộc tính để chia theo và thường được xem là một sự chuẩn hóa dữ liệu.
Chọn thông tin Dân số cung cấp bởi Esri làm phong phú thêm dữ liệu địa lý cho từng đối tượng vùng bằng giá trị dân số, sau đó sẽ được sử dụng làm thuộc tính để chia theo. Tùy chọn này sẽ sử dụng credit.
Tên lớp kết quả
Cung cấp tên lớp sẽ được tạo trong mục Nội dung của Tôi và thêm vào bản đồ. Lớp kết quả này sẽ cho bạn thấy các cụm điểm có ý nghĩa thống kê về các giá trị cao và thấp. Nếu tên lớp kết quả đã tồn tại, bạn sẽ được yêu cầu đổi tên nó.
Sử dụng chức năng Lưu kết quả trong hộp xổ xuống, bạn có thể chỉ định tên thư mục trong mục Nội dung của Tôi nơi sẽ lưu trữ kết quả của bạn.