Skip to main content

80-20 Анализ (Инструменты Анализа преступности и безопасности)

Краткая информация

Проводит анализ объектов 80/20 и создает кластеры точек, линии или полигоны на основании числа связанных инцидентов. Инструмент вычисляет поле накопленного процента, которое позволит идентифицировать местоположения, в которых происходит непропорциональное число инцидентов.

Использование

  • Правило 80-20 является теоретической концепцией, в соответствии с которой значительное большинство инцидентов происходит в меньшинстве мест, например, 80 процентов инцидентов - в 20 процентах мест.

  • В анализе преступности этот инструмент можно использовать различными способами. Обычно применяются следующие рабочие процессы анализа:

    • Aggregate incidents into clusters—Этот тип анализа определяет свойства с наибольшим числом инцидентов за указанный период.

    • Aggregate incidents to street segments—Этот тип анализа часто называется поиском "горячих улиц".

    • Aggregate incidents to specific neighborhood boundaries—Этот тип анализа часто называют "поиском горячих зон".

  • Параметр Метод агрегирования определяет, как будет проводиться анализ 80-20 и как будут агрегироваться входные точечные объекты. Для анализа доступно два метода агрегирования: Кластер и Ближайший объект, которые описываются ниже:

    • Кластер— входные точечные объекты будут кластеризоваться на основе метода кластеризации Заданное расстояние (DBSCAN), использующегося в инструменте Кластеризация на основе плотности.

    • Ближайший объект— входные точечные объекты будут связаны с ближайшим входным линейным или полигональным объектом сравнения.

  • Когда для параметра Метод агрегирования задается значение Кластер, в выходные данные будут добавлены следующие поля:

    • ICOUNT—Количество точек, найденных в пределах кластерного допуска для этого кластера.

    • PERC—Процент от общего числа точек, найденных в пределах кластерного допуска для этого кластера.

    • CUMU_PERC—Накопленный процент текущей точки кластера и всех других более крупных точек кластера, вычисленный с помощью значения ICOUNT.

    • CUMU_LPERC—Накопленный процент текущей точки кластера и всех других более крупных точек кластера, вычисленный с использованием общего количества выходных точечных объектов.

    Значения CUMU_PERC и CUMU_LPERC можно использовать для определения того, представляет ли непропорционально малое число кластеров местоположения большую долю преступлений, например, содержат ли 20 процентов кластеров 80 процентов от общего количества точек.

    Когда параметру Метод агрегирования задается значение Ближайший объект, в выходные данные будут добавлены следующие поля:

    • ICOUNT—Число точек, ближайших к линейному или полигональному объекту.

    • PERC—Процент от общего числа точек, найденных недалеко от линейного или полигонального объекта либо внутри этого объекта.

    • CUMU_PERC—Накопленный процент текущего объекта и всех остальных объектов с большим количеством, вычисленный с помощью значения ICOUNT.

    • CUMU_LPERC—Накопленный процент текущего объекта и всех остальных объектов с большим количеством, вычисленный с использованием общего числа выходных линейных или полигональных объектов.

    • INC_KM—Число объектов на километр. Добавляется в выходные данные, когда Входными объектами сравнения являются линии.

    • INC_MI—Число объектов на милю. Добавляется в выходные данные, когда Входными объектами сравнения являются линии.

    • INC_SQKM—Число объектов на квадратный километр. Добавляется в выходные данные, когда Входными объектами сравнения являются полигоны.

    • INC_SQMI—Число объектов на квадратную милю. Добавляется в выходные данные, когда Входными объектами сравнения являются полигоны.

    Значения CUMU_PERC и CUMU_LPERC можно использовать для определения того, представляет ли непропорционально малое число линейных или полигональных объектов большую долю преступлений, например, 20 процентов линейных или полигональных объектов содержат 80 процентов от общего количества точек.

    Записи в выходных данных сортируются по значениям сгенерированных полей ICOUNT (число инцидентов), CUMU_PERC (накопленный процент), PERC (процент инцидентов) и CUMU_LPERC (накопленный процент местоположений).

  • Параметр Сопоставление атрибутов отфильтровывает объекты, которым будут сопоставлены пространственные отношения, заданные в параметре Метод агрегирования. Укажите поля из входного сравнения и входных точечных объектов, в которых есть сопоставленные атрибуты в дополнение к их пространственному отношению.

  • Символы выходному классу объектов присваиваются с использованием поля ICOUNT.

  • Символы выходного класса точечных объектов присваиваются по слою градуированных символов на основе числа инцидентов в каждом местоположении.

Параметры

Подпись Объяснение Тип данных

Входные точечные объекты

Входные точечные объекты, использующиеся для создания кластеров, линий или полигонов.

Feature Layer

Выходной класс пространственных объектов

Выходной класс объектов.

Если для параметра Метод агрегирования задано Кластер, выходными данными будет класс точечных объектов.

Если для параметра Метод агрегирования задано Ближайший объект, тип геометрии выходных данных будет соответствовать значению параметра Входные объекты сравнения.

Feature Class

Кластерный допуск

(Дополнительный)

Максимальное расстояние, разделяющее точки, в пределах которого они будут считаться частью одного кластера.

Если кластерный допуск не задан, инструмент создает кластер в месте пересечения точечных объектов.

Этот параметр активен, если для параметра Метод агрегирования задано Кластер.

Linear Unit

Выходные поля

(Дополнительный)

Поля из входных объектов, которые будут перенесены в выходные данные.

Field

Метод агрегирования

(Дополнительный)

Задает способ агрегирования входных точечных объектов.

  • Кластер–Входные точечные объекты будут кластеризованы. Используется по умолчанию.

  • Ближайший объект–Входные точечные объекты будут агрегированы с ближайшим линейным или полигональным объектом сравнения.

String

Входные объекты сравнения

(Дополнительный)

Класс полигональных или линейных объектов сравнения, по которому агрегируются значения параметра Входные точечные объекты.

Этот параметр активен, когда для параметра Метод агрегирования задано Ближайший объект.

Feature Layer

Сопоставление полей

(Дополнительный)

Пары полей из входных точечных объектов и входных объектов сравнения, которые будут использоваться для сопоставления атрибутов. В пространственном объединении будут участвовать только те записи входных точечных объектов, которые в сопоставляемых полях имеют одинаковые значения с входными объектами сравнения.

Этот параметр активен, когда для параметра Метод агрегирования задано Ближайший объект.

Столбцы таблицы значений:

  • 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

Параметры среды

Текущая рабочая область, Временная рабочая область, Выходная система координат, Географические преобразования, Экстент, Разрешение XY, Допуск XY, Наличие выходных значений M, Разрешение M, Допуск M, Выходные данные содержат Z значения, Выходное Z-значение по умолчанию, Разрешение Z, Допуск Z, Поддержка полноценных имен полей, Выходное ключевое слово конфигурации, Поддержка вложений, Автоподтверждение, Выходной XY домен, Выходной M домен, Выходной Z домен

Информация о лицензировании

  • Basic: Да
  • Standard: Да
  • Advanced: Да