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Principe des 80/20 (Outils d’analyse criminelle et de sécurité)

Résumé

Effectue une analyse 80/20 des entités et crée des agrégats de points, des lignes ou des polygones en fonction du nombre d’incidents associés. L’outil calcule un champ de pourcentage cumulé afin d’identifier les emplacements concentrant un nombre important d’incidents.

Utilisation

  • La règle 80-20 est un concept théorique selon lequel la majorité des incidents ont lieu à une minorité de localisations, par exemple 20 pour cent des localisations concentrent 80 pour cent des incidents.

  • Dans le domaine de l’analyse de la criminalité, cet outil peut servir de différentes façons. Les processus d’analyse classiques sont notamment les suivants :

    • Aggregate incidents into clusters—Ce type d’analyse identifie les propriétés avec le nombre le plus élevé d’incidents pour une période spécifique.

    • Aggregate incidents to street segments—Ce type d’analyse est parfois décrit comme la recherche de rues chaudes.

    • Aggregate incidents to specific neighborhood boundaries—Ce type d’analyse est parfois décrit comme la recherche de zones chaudes.

  • Le paramètre Aggregation Method (Méthode d’agrégation) indique la manière dont l’analyse 80-20 est effectuée, ainsi que le mode d’agrégation des entités ponctuelles en entrée. Les deux méthodes d’agrégation disponibles pour mener à bien l’analyse sont Cluster (Agrégat) et Closest Feature (Entité la plus proche), dont la description est la suivante :

  • Les champs suivants sont ajoutés à la sortie si le paramètre Aggregation Method (Méthode d’agrégation) est défini sur Cluster (Agrégat) :

    • ICOUNT—Nombre de points trouvés dans la tolérance d’agrégat pour cet agrégat.

    • PERC—Pourcentage du nombre total de points trouvés dans la tolérance d’agrégat pour cet agrégat.

    • CUMU_PERC—Pourcentage cumulé du point d’agrégat actuel et de tous les autres points d’agrégat plus importants, calculé avec la valeur ICOUNT.

    • CUMU_LPERC—Pourcentage cumulé du point d’agrégat actuel et de tous les autres points d’agrégat plus importants, calculé avec le nombre total d’entités ponctuelles en sortie.

    Les valeurs CUMU_PERC et CUMU_LPERC permettent de déterminer si certaines localisations d’agrégats concentrent une proportion plus importante de crimes, par exemple, 20 pour cent des localisations d’agrégats concentrent 80 pour cent du total des points.

    Les champs suivants sont ajoutés à la sortie si le paramètre Aggregation Method (Méthode d’agrégation) est défini sur Closest Feature (Entité la plus proche) :

    • ICOUNT—Nombre de points trouvés au plus proche des entités linéaires ou surfaciques.

    • PERC—Pourcentage du nombre total de points trouvés à proximité ou à l’intérieur des entités linéaires ou surfaciques.

    • CUMU_PERC—Pourcentage cumulé de l’entité actuelle et de toutes les autres entités avec des nombres plus élevés, calculé avec la valeur ICOUNT.

    • CUMU_LPERC—Pourcentage cumulé de l’entité actuelle et de toutes les autres entités avec des nombres plus élevés, calculé avec le nombre total d’entités linaires ou surfaciques en sortie.

    • INC_KM—Nombre d’entités par kilomètre. Cette donnée est ajoutée à la sortie si les valeurs Input Comparison Features (Entités de comparaison en entrée) sont des lignes.

    • INC_MI—Nombre d’entités par mile. Cette donnée est ajoutée à la sortie si les valeurs Input Comparison Features (Entités de comparaison en entrée) sont des lignes.

    • INC_SQKM—Nombre d’entités par kilomètre carré. Cette donnée est ajoutée à la sortie si les valeurs Input Comparison Features (Entités de comparaison en entrée) sont des polygones.

    • INC_SQMI—Nombre d’entités par mile carré. Cette donnée est ajoutée à la sortie si les valeurs Input Comparison Features (Entités de comparaison en entrée) sont des polygones.

    Les valeurs CUMU_PERC et CUMU_LPERC permettent de déterminer si certaines entités linéaires ou surfaciques concentrent une proportion plus importante de crimes, par exemple, 20 pour cent des localisations d’entités linéaires ou surfaciques concentrent 80 pour cent du total des points.

    Les enregistrements dans la sortie sont triés en fonction des valeurs des champs générés ICOUNT (nombre d’incidents), CUMU_PERC (pourcentage cumulé), PERC (pourcentage d’incidents) et CUMU_LPERC (pourcentage de localisation cumulé).

  • Le paramètre Matching Attributes (Attributs d’appariement) filtre les entités appariées par la relation spatiale spécifiée dans le paramètre Aggregation Method (Méthode d’agrégation). Spécifiez les champs des entités de comparaison en entrée et des entités ponctuelles en entrée qui comportent des attributs d’appariement en plus de leur relation spatiale.

  • La classe d’entités en sortie est symbolisée par le champ ICOUNT.

  • La classe d’entités ponctuelles en sortie est symbolisée par une couche de symboles gradués basée sur le nombre d’incidents se produisant à chaque localisation.

Paramètres

Etiqueter Explication Type de données

Entités points en entrée

Les entités ponctuelles en entrée à utiliser pour la création d’agrégats, de lignes ou de polygones.

Feature Layer

Classe d’entités en sortie

Classe d’entités en sortie.

Si le paramètre Aggregation Method (Méthode d’agrégation) est défini sur Cluster (Agrégat), la sortie est une classe d’entités ponctuelles.

Si le paramètre Aggregation Method (Méthode d’agrégation) est défini sur Closest Feature (Entité la plus proche), le type de géométrie de la sortie est identique à celui de la valeur du paramètre Input Comparison Features (Entités de comparaison en sortie).

Feature Class

Tolérance de grappe

(Facultatif)

Distance maximale entre les points à laquelle on considère qu’ils font partie du même agrégat.

Si aucune tolérance d’agrégat n’est spécifiée, l’outil crée un agrégat dans lequel les entités ponctuelles se superposent.

Ce paramètre est actif si le paramètre Aggregation Method (Méthode d’agrégation) est défini sur Cluster (Agrégat).

Linear Unit

Champs en sortie

(Facultatif)

Champs provenant des entités en entrée qui seront transférés vers la sortie.

Field

Méthode d'agrégation

(Facultatif)

Indique le mode d’agrégation des entités ponctuelles en entrée.

  • Agrégat—Les entités ponctuelles en entrée seront agrégées. Il s’agit de l’option par défaut.

  • Entité la plus proche—Les entités ponctuelles en entrée sont agrégées à l’entité surfacique ou linéaire de comparaison la plus proche.

String

Entités de comparaison en entrée

(Facultatif)

Classe d’entités surfaciques ou linéaires de comparaison en entrée selon laquelle la valeur du paramètre Input Point Features (Entités ponctuelles en entrée) est agrégée.

Ce paramètre est actif si le paramètre Aggregation Method (Méthode d’agrégation) est défini sur Closest Feature (Entité la plus proche).

Feature Layer

Champs d'appariement

(Facultatif)

Paire de champs des entités ponctuelles en entrée et des entités de comparaison en entrée à utiliser pour l’appariement des attributs. Seuls les enregistrements des entités ponctuelles en entrée qui partagent des valeurs de champ d’appariement avec les entités de comparaison en entrée participent à la jointure spatiale.

Ce paramètre est actif si le paramètre Aggregation Method (Méthode d’agrégation) est défini sur Closest Feature (Entité la plus proche).

Colonnes de la table de valeurs :

  • Point Fields—Fields from the input point features that will be used for attribute matching.

  • Comparison Fields—Fields from the input comparison features that will be used for attribute matching.

Value Table

Environnements

Espace de travail courant, Espace de travail temporaire, Système de coordonnées en sortie, Transformations géographiques, Etendue, Résolution XY, Tolérance XY, Valeurs M en sortie, Résolution M, Tolérance M, Valeurs Z en sortie, Valeur Z en sortie par défaut, Résolution Z, Tolérance Z, Gérer les noms de champs complets, Mot-clé CONFIG en sortie, Conserver les pièces jointes, Validation automatique, Domaine XY en sortie, Domaine M en sortie, Domaine Z en sortie

Informations de licence

  • Basic: Oui
  • Standard: Oui
  • Advanced: Oui