80/20-Analyse (Crime Analysis and Safety)

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Zusammenfassung

Führt eine 80/20-Analyse von Features durch und erstellt basierend auf der Anzahl von verknüpften Ereignissen Punkt-Cluster, Linien oder Polygone. Das Werkzeug berechnet das Feld "Kumulativer Prozentsatz", um die Orte zu identifizieren, die eine überproportional hohe Anzahl von Ereignissen aufweisen.

Verwendung

  • Die 80/20-Regel ist ein theoretisches Konzept für Szenarien, in denen die überwiegende Mehrheit der Ereignisse an einer geringen Anzahl von Orten auftritt, z. B. wenn 80 Prozent der Ereignisse an 20 Prozent der Orte auftreten.

  • Im Bereich der Kriminalitätsanalyse kann dieses Werkzeug auf vielfältige Weise eingesetzt werden. Zu den gängigen Analyse-Workflows zählen unter anderem:

    • Aggregieren von Ereignissen in Cluster: Diese Art von Analyse identifiziert die Grundstücke mit der höchsten Anzahl von Ereignissen in einem bestimmten Zeitraum.
    • Aggregieren von Ereignissen in Straßenabschnitten: Diese Art der Analyse wird auch als Suchen von Hot-Spot-Straßen bezeichnet.
    • Aggregieren von Ereignissen in bestimmten Wohngebietsgrenzen: Diese Art der Analyse wird auch als Suchen von Hot-Spot-Gebieten bezeichnet.
  • Mit dem Parameter Aggregationsmethode wird bestimmt, wie die 80/20-Analyse durchgeführt wird und wie die Eingabe-Punkt-Features aggregiert werden. Zur Durchführung von Analysen sind die beiden Methoden Cluster und Nächstgelegenes Feature verfügbar, die nachfolgend beschrieben sind:

    • Cluster: Die Eingabe-Punkt-Features werden basierend auf der Cluster-Bildungsmethode Definierte Entfernung (DBSCAN) des Werkzeugs Dichte-basierte Cluster-Bildung geclustert.
    • Nächstgelegenes Feature: Die Eingabe-Punkt-Features werden mit dem nächstgelegenen Eingabe-Vergleichs-Linien- oder -Polygon-Feature verknüpft.

  • Die folgenden Felder werden der Ausgabe hinzugefügt, wenn der Parameter Aggregationsmethode auf Cluster festgelegt ist:

    • ICOUNT: Die Anzahl der Punkte, die innerhalb der Cluster-Toleranz für diesen Cluster gefunden werden.
    • PERC: Der Prozentsatz der Gesamtzahl von Punkten, die innerhalb der Cluster-Toleranz für diesen Cluster gefunden werden.
    • CUMU_PERC: Der kumulative Prozentsatz des aktuellen Cluster-Punkts und aller anderen größeren Cluster-Punkte, berechnet mit dem Wert ICOUNT.
    • CUMU_LPERC: Der kumulative Prozentsatz des aktuellen Cluster-Punkts und aller anderen größeren Cluster-Punkte, berechnet mit der Gesamtzahl der Ausgabe-Punkt-Feature.

    Mit den Werten CUMU_PERC und CUMU_LPERC kann bestimmt werden, ob eine unverhältnismäßig geringe Anzahl an Cluster-Orten einen großen Anteil an Straftaten repräsentiert. Beispiel: 20 Prozent der Cluster-Orte enthalten 80 Prozent der Gesamtpunkte.

    Die folgenden Felder werden der Ausgabe hinzugefügt, wenn der Parameter Aggregationsmethode auf Nächstgelegenes Feature festgelegt ist:

    • ICOUNT: Die Anzahl der Punkte, die den Linien- oder Polygon-Features am nächsten liegen.
    • PERC: Aus der Gesamtzahl von Punkten der Prozentsatz von Punkten, die in der Nähe oder innerhalb der Linien- oder Polygon-Features gefunden werden.
    • CUMU_PERC: Der kumulative Prozentsatz des aktuellen Features und aller anderen Features mit einer größeren Anzahl, berechnet mit dem Wert ICOUNT.
    • CUMU_LPERC: Der kumulative Prozentsatz des aktuellen Features und aller anderen Features mit einer größeren Anzahl, berechnet mit der Gesamtzahl der Ausgabe-Linien- oder -Polygon-Features.
    • INC_KM: Die Anzahl von Features pro Kilometer. Das Feld wird der Ausgabe hinzugefügt, wenn es sich bei den Eingabe-Vergleichs-Features um Linien handelt.
    • INC_MI: Die Anzahl der Features pro Meile. Das Feld wird der Ausgabe hinzugefügt, wenn es sich bei den Eingabe-Vergleichs-Features um Linien handelt.
    • INC_SQKM: Die Anzahl von Features pro Quadratkilometer. Das Feld wird der Ausgabe hinzugefügt, wenn es sich bei den Eingabe-Vergleichs-Features um Polygone handelt.
    • INC_SQMI: Die Anzahl von Features pro Quadratmeile. Das Feld wird der Ausgabe hinzugefügt, wenn es sich bei den Eingabe-Vergleichs-Features um Polygone handelt.

    Mit den Werten CUMU_PERC und CUMU_LPERC kann bestimmt werden, ob eine unverhältnismäßig geringe Anzahl an Linien- oder Polygon-Features einen großen Anteil an Straftaten repräsentiert. Beispiel: 20 Prozent der Linien- oder Polygon-Feature-Positionen enthalten 80 Prozent aller Punkte.

    Die Datensätze in der Ausgabe werden basierend auf den generierten Feldwerten für ICOUNT (Ereignisanzahl), CUMU_PERC (kumulativer Prozentsatz), PERC (Prozentsatz der Ereignisse) und CUMU_LPERC (kumulativer Prozentsatz der Orte) sortiert.

  • Die Ausgabe-Feature-Class wird durch das Feld ICOUNT symbolisiert.

  • Die Symbolisierung der Ausgabe-Point-Feature-Class erfolgt durch einen Layer mit abgestuften Symbolen, der auf der Anzahl der Ereignisse an jedem Ort basiert.

Parameter

BeschriftungErläuterungDatentyp
Eingabe-Punkt-Features

Die Eingabe-Punkt-Features, die zum Erstellen der Cluster, Linien oder Polygone verwendet werden.

Feature Layer
Ausgabe-Feature-Class

Die Ausgabe-Feature-Class.

Wenn der Parameter Aggregationsmethode auf Cluster festgelegt ist, handelt es sich bei der Ausgabe um eine Point-Feature-Class.

Wenn der Parameter Aggregationsmethode auf Nächstgelegenes Feature festgelegt ist, entspricht der Geometrietyp der Ausgabe dem Parameterwert von Eingabe-Vergleichs-Features.

Feature Class
Cluster-Toleranz
(optional)

Die maximale Entfernung zwischen den Punkten, bis zu der sie als Teil desselben Clusters betrachtet werden.

Wenn keine Cluster-Toleranz angegeben ist, erstellt das Werkzeug an Stellen, wo sich Punkt-Features überlappen, ein Cluster.

Dieser Parameter ist erforderlich, wenn für den Parameter Aggregationsmethode die Option Cluster festgelegt wurde.

Linear Unit
Ausgabefelder
(optional)

Die Felder der Eingabe-Features, die in die Ausgabe übertragen werden.

Field
Aggregationsmethode
(optional)

Gibt an, wie die Eingabe-Punkt-Features aggregiert werden.

  • ClusterDie Eingabe-Punkt-Features werden geclustert. Dies ist die Standardeinstellung.
  • Nächstgelegenes FeatureDie Eingabe-Punkt-Features werden zum nächstgelegenen Eingabe-Vergleichs-Linien- oder -Polygon-Feature aggregiert.
String
Eingabe-Vergleichs-Features
(optional)

Die Eingabe-Feature-Class der Vergleichslinien oder -polygone, mit denen der Parameterwert von Eingabe-Punkt-Features aggregiert wird.

Dieser Parameter ist aktiv, wenn für den Parameter Aggregationsmethode die Option Nächstgelegenes Feature festgelegt wurde.

Feature Layer

Lizenzinformationen

  • Basic: Ja
  • Standard: Ja
  • Advanced: Ja

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