Principe des 80/20 (Analyse criminelle et sécurité)

Résumé

Effectue une analyse 80/20 des entités et détermine les emplacements des agrégats en créant une couche de symboles gradués basée sur le nombre d’incidents se produisant à chaque emplacement. 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 d’emplacements, par exemple 20 pour cent des emplacements concentrent 80 pour cent des incidents.

• La sortie est triée sur la base des champs nouvellement générés ICOUNT (nombre d’agrégats), CUMU_PERC (pourcentage cumulé), et PERC (pourcentage).

  • ICOUNT : le nombre de points trouvés dans la tolérance d'agrégat pour cet agrégat.
  • CUMU_PERC : le pourcentage cumulé du point d’agrégat actuel et de tous les autres points d’agrégat plus importants. Cette valeur permet de déterminer si certains emplacements d’agrégats concentrent une proportion plus importante de crimes, par exemple, 20 pour cent des emplacements d’agrégats concentrent 80 pour cent du total des points.
  • PERC : pourcentage du nombre total de points trouvés dans la tolérance d'agrégat pour cet agrégat.

• La classe d'entités en sortie sera symbolisée par le champ ICOUNT (nombre d’agrégats).

Syntaxe

EightyTwentyAnalysis(in_features, out_feature_class, {cluster_tolerance}, {out_fields})

Paramètre	Explication	Type de données
in_features	Les entités ponctuelles en entrée utilisées pour la création d’agrégats.	Feature Layer
out_feature_class	La classe d'entités d’agrégats de points en sortie.	Feature Class
cluster_tolerance (Facultatif)	La distance maximum (en mètres, pieds, kilomètres ou miles) entre les points à laquelle on considère qu’ils font partie du même agrégat. Si aucune tolérance d'agrégat n’est spécifiée, l’outil identifie les entités qui sont géométriquement identiques à l'agrégat.	Linear Unit
out_fields [out_fields,...] (Facultatif)	Les champs d’entités en entrée qui seront préservés. Lorsque aucun champ n’est préservé, aucun champ d’entité en entrée n’est copie en sortie. Il s'agit du comportement par défaut.	Field

Exemple de code

Exemple 1 d'utilisation de la fonction EightyTwentyAnalysis (fenêtre Python)

Le script de fenêtre Python ci-dessous illustre l’utilisation de la fonction EightyTwentyAnalysis en mode immédiat :

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

Exemple 2 d'utilisation de la fonction EightyTwentyAnalysis (script autonome)

Le script Python ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil EightyTwentyAnalysis dans un script autonome.

# 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)

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, Noms de champ qualifiés, Mot-clé de configuration 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