Résumé
Il permet d'identifier dans vos données l'agrégation spatiale statistiquement significative de valeurs élevées (points chauds), de valeurs faibles (points froids) ou de nombres de données. Utilisez cet outil pour découvrir les points chauds et froids des valeurs élevées et faibles liées aux logements, des densités criminelles, des accidents mortels de la circulation, du chômage ou de la biodiversité, par exemple.
La couche de carte résultante indique les points chauds en rouge et les points froids en bleu. Les entités rouges les plus foncées indiquent l'agrégation la plus prononcée de valeurs élevées ou de densités de points. Vous pouvez être à 99 % certain que l'agrégation que présentent ces entités n'est pas le fruit du hasard. De la même façon, les entités bleues les plus foncées sont associées à l'agrégation spatiale la plus prononcée de valeurs faibles ou des densités de points les plus faibles. Les entités apparaissant en beige ne font pas partie d'un agrégat statistiquement significatif. Le modèle spatial associé à ces entités pourrait très bien être le fruit du hasard ou résulter de l'exécution de processus aléatoires.
Illustration
Utilisation
Une quantité importante de données est disponible pour les entités surfaciques telles que les secteurs de recensement, les comtés, les circonscriptions électorales, les secteurs hospitaliers, les parcelles, les limites de parcs et de zones de loisirs, les bassins versants, les classifications d'occupation du sol et les zones climatiques. Lorsque votre couche en entrée contient des entités surfaciques, vous devez définir un champ numérique qui sera utilisé pour rechercher des agrégats de valeurs élevées et faibles. Ce champ peut représenter les éléments suivants :
- Des nombres (par exemple, le nombre de ménages)
- Des taux (par exemple, la proportion de la population détentrice d'une licence universitaire)
- Des moyennes (par exemple, le revenu moyen ou médian des ménages)
- Des indices (par exemple, un score indiquant si les dépenses des ménages en équipement sportif se situe en-deçà ou au-delà de la moyenne nationale)
Diverses données sont également disponibles comme entités ponctuelles. Parmi les exemples d'entités fréquemment représentées par des points, citons les incidents criminels, les écoles, les hôpitaux, les appels d'urgence, les accidents de la route, les puits d'eau, les arbres et les bateaux. Vous pouvez souhaiter analyser des valeurs de données (champ) associées à chaque entité ponctuelle. Dans d'autres cas, vous vous intéressez uniquement à l'évaluation des grappes de points. La décision de fournir un champ d'analyse ou non dépend de la question que vous posez. Vous devrez spécifier un champ d'analyse pour répondre à ce type de question : Où les valeurs élevées et faibles s'agrègent-elles ?
Dans le cas de certaines données ponctuelles, généralement lorsque chaque point représente un événement, un incident ou une indication de présence/absence, il n'existe pas de champ d'analyse qui coule de source. Vous pouvez souhaiter savoir où l'agrégation est inhabituellement (statistiquement significative) intense ou faible.
Pour analyser des nombres de points, les entités surfaciques sont placées sur les points et le nombre de points compris dans chaque surface est comptabilisé. Ces entités surfaciques peuvent être une grille de quadrillage générée par l'outil ou une couche de surfaces que vous spécifiez. L'outil recherche ensuite de grappes de nombres de points élevées et faibles associées à chaque entité surfacique.
Syntaxe
FindHotSpots(analysisLayer, outputName, {analysisField}, {divideByField}, {boundingPolygonLayer}, {aggregatePolygonLayer})| Paramètre | Explication | Type de données |
analysisLayer | Couche d'entités ponctuelles ou surfaciques pour laquelle des points chauds seront calculés. | Feature Set |
outputName | Nom de la couche en sortie à créer sur votre portail. | String |
analysisField (Facultatif) | Champ numérique (nombre d'incidents, taux de criminalité, résultats d'examens, etc.) à évaluer. Le champ que vous sélectionnez peut représenter ce qui suit :
| Field |
divideByField (Facultatif) | Champ numérique de la couche en entrée qui permettra de normaliser vos données. Par exemple, si vos points représentent des délits, la division par la population totale entraîne une analyse des délits par habitant et non une comptabilisation brute des délits. | Field |
boundingPolygonLayer (Facultatif) | Lorsque la couche d'analyse comporte des points et qu'aucun champ d'analyse n'est indiqué, vous pouvez spécifier des entités surfaciques qui déterminent l'endroit où des incidents ont pu se produire. Par exemple, si vous analysez les accidents de bateau dans un port, le contour du port semble constituer une limite acceptable du périmètre dans lequel les accidents sont susceptibles de se produire. Si aucune zone d'emprise n'est fournie, seuls les emplacements comportant au moins un point seront inclus dans l'analyse. | Feature Set |
aggregatePolygonLayer (Facultatif) | Lorsque la couche en entrée comporte des points et qu'aucun champ d'analyse n'est indiqué, vous pouvez spécifier des entités surfaciques dans lesquelles les points seront agrégés et analysés telles que des unités administratives, par exemple. Les points figurant dans chaque polygone sont comptés et le nombre de points de chaque polygone est analysé. | Feature Set |
Sortie dérivée
| Nom | Explication | Type de données |
| outputLayer | Couche des points chauds en sortie | Jeu d’entités |
Environnements
Informations de licence
- Basic: Requiert Privilège votre compte dans ArcGIS Enterprise pour que vous puissiez disposer du privilège Perform Analysis (Effectuer une analyse)
- Standard: Requiert Privilège votre compte dans ArcGIS Enterprise pour que vous puissiez disposer du privilège Perform Analysis (Effectuer une analyse)
- Advanced: Requiert Privilège votre compte dans ArcGIS Enterprise pour que vous puissiez disposer du privilège Perform Analysis (Effectuer une analyse)
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