80-20 Análisis (Análisis de criminalidad y seguridad)

Resumen

Realiza un análisis 80/20 de entidades y determina ubicaciones de clúster creando una capa de símbolos graduados en función del número de incidentes que ocurren en cada ubicación. La herramienta calcula un campo de porcentaje acumulado para identificar las ubicaciones donde ocurren incidentes desproporcionadamente.

Uso

• La regla 80/20 es un concepto teórico en el que la gran mayoría de incidentes ocurren en una minoría reducida de ubicaciones, por ejemplo, un 80 por ciento de los incidentes en un 20 por ciento de las ubicaciones.

• La salida se organiza en función de los campos ICOUNT (recuento de clústeres), CUMU_PERC (porcentaje acumulado) y PERC (porcentaje) generados recientemente.

  • ICOUNT: el número de puntos encontrados dentro de la tolerancia clúster para ese clúster.
  • CUMU_PERC: el porcentaje acumulado del punto de clúster actual y el resto de puntos de clúster más grandes. Este valor se puede utilizar para determinar si un número desproporcionado de ubicaciones de clúster representa una proporción mayor de delitos, por ejemplo, un 20 por ciento de ubicaciones de clúster contiene un 80 por ciento de puntos totales.
  • PERC: el porcentaje del número total de puntos encontrados dentro de la tolerancia clúster para ese clúster.

• El campo ICOUNT (recuento de clústeres) simbolizará la clase de entidad de salida.

Sintaxis

arcpy.ca.EightyTwentyAnalysis(in_features, out_feature_class, {cluster_tolerance}, {out_fields})

Parámetro	Explicación	Tipo de datos
in_features	Las entidades de puntos de entrada utilizadas para crear clústeres.	Feature Layer
out_feature_class	La clase de entidad de clúster de puntos de salida.	Feature Class
cluster_tolerance (Opcional)	La distancia máxima (en metros, pies, kilómetros o millas) que separa los puntos a la que se considerarán parte del mismo clúster. Si no se especifica ninguna tolerancia clúster, la herramienta identificará entidades idénticas geométricamente al clúster.	Linear Unit
out_fields [out_fields,...] (Opcional)	Los campos de entidad de entrada que se conservarán. Si no se conserva ningún campo, no se copiará ningún campo de entidad de entrada en la salida. Este es el comportamiento predeterminado.	Field

Muestra de código

Ejemplo 1 de EightyTwentyAnalysis (ventana de Python)

El siguiente script de la ventana de Python demuestra cómo utilizar la función EightyTwentyAnalysis en modo inmediato.

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:/data/city_pd.gdb"
arcpy.ca.EightyTwentyAnalysis("CallsForService", "80_20_clusters")

Ejemplo 2 de EightyTwentyAnalysis (script independiente)

El siguiente script de Python muestra cómo utilizar la función EightyTwentyAnalysis en un script independiente.

# Name: EightyTwentyAnalysis.py
# Description: Conducts a 80/20 analysis of 911 calls to determine clusters of calls within 50 meters of each other.
# import system modules 
import arcpy
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = r"C:\data\city_pd.gdb"
# Set local variables
in_features = "CallsForService"
out_feature_class = "80_20_clusters"
cluster_tolerance = "50 Meters"
out_fields = ["FULLADDR","RESCITY", "RESSTATE", "RESZIP5"]
# Execute EightyTwentyAnalysis
arcpy.ca.EightyTwentyAnalysis(in_features,
                            out_feature_class,
                            cluster_tolerance,
                            out_fields)

Entornos

Espacio de trabajo actual, Espacio de trabajo temporal, Sistema de coordenadas de salida, Transformaciones geográficas, Extensión, Resolución XY, Tolerancia XY, La salida tiene valores M, Resolución M, Tolerancia M, La salida tiene valores Z, Valor Z de salida predeterminado, Resolución Z, Tolerancia Z, Nombres de campos calificados, Palabra clave CONFIG de salida, Mantener adjuntos, Auto ejecución, Dominio XY de salida, Dominio M de salida, Dominio Z de salida

Información de licenciamiento

• Basic: Sí
• Standard: Sí
• Advanced: Sí