概要
各位置で発生するインシデント数を基に等級シンボル レイヤーを作成することで、フィーチャの 80-20 分析を実施し、クラスターの位置を判断します。このツールには、インシデントが過度に発生している位置を特定するために、累積パーセント フィールドを計算します。
使用法
80-20 ルールとは、インシデントの大半がごく少数の位置で発生しているという理論的な概念です。たとえば、20％ の位置で 80％ のインシデントが発生していることを意味します。
出力は、新たに生成された ICOUNT (クラスター数)、CUMU_PERC (累積パーセント)、PERC (パーセント) フィールドに基づいて並べ替えられます。
- ICOUNT - 対象クラスターのクラスター許容値内にあるポイント数。
- CUMU_PERC - 現在のクラスター ポイントと、その他すべての大きいクラスター ポイントの累積パーセント。この値は、過剰なクラスター位置の数が、犯罪の大部分を占めているかどうかを判断するために使用されます。たとえば、クラスターの位置の 20% がポイント総数の 80% を含んでいるかどうかなどです。
- PERC - 対象クラスターのクラスター許容値内にある、総ポイント数の割合。
出力フィーチャクラスは、ICOUNT (クラスター数) フィールドでシンボル表示されます。
構文
EightyTwentyAnalysis(in_features, out_feature_class, {cluster_tolerance}, {out_fields})| パラメーター | 説明 | データ タイプ |
in_features | クラスターの作成に使用する入力ポイント フィーチャ。 | Feature Layer |
out_feature_class | 出力ポイント クラスター フィーチャクラス。 | Feature Class |
cluster_tolerance (オプション) | ポイントを分ける最大距離 (メートル、フィート、キロメートル、マイル単位)。この距離の範囲内では、ポイントは同じクラスターの一部として見なされます。 クラスター許容値が指定されない場合、ツールは、クラスターに幾何学的に似たフィーチャを特定します。 | Linear Unit |
out_fields [out_fields,...] (オプション) | 保持される入力フィーチャ フィールド。どのフィールドも保持されない場合、入力フィーチャ フィールドは出力にコピーされません。これがデフォルトです。 | Field |
コードのサンプル
次の Python ウィンドウ スクリプトは、イミディエイト モードで EightyTwentyAnalysis 関数を使用する方法を示しています。
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:/data/city_pd.gdb"
arcpy.ca.EightyTwentyAnalysis("CallsForService", "80_20_clusters")次の Python スクリプトは、スタンドアロン スクリプトで EightyTwentyAnalysis 関数を使用する方法を示しています。
# 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)環境
ライセンス情報
- Basic: はい
- Standard: はい
- Advanced: はい