カラー コード レイヤーの作成

Business Analyst ライセンスで利用できます。

カラー コード レイヤーを使用し、マップ上に主要な指標に関する情報を表示することで重要なパターンを識別します。 人口統計情報、消費者支出パターン、およびビジネスや他の市場状況に関する情報をマップ上で視覚的に探索できます。

カラー コード レイヤー ワークフロー

カラー コード レイヤーを作成するには、次の手順を実行します。

  1. [解析] タブで、[ビジネス解析] をクリックしてギャラリーを開き、[カラー コード レイヤー] カラー コード マップの作成 をクリックします。

    [カラー コード レイヤー] ツールが [ジオプロセシング] ウィンドウに開きます。

  2. [分類変数] の横の [追加] ボタン 追加 をクリックします。

    [データ ブラウザー] ウィンドウが表示されます。

  3. データ ブラウザーBusiness Analyst データを検索します。 オンラインの Business Analyst データまたはローカル データセットを使用するか、サポートされている ArcGIS Pro ファイル タイプ (オンライン フィーチャ サービスやローカル ジオデータベースなど) から分類変数を取得できます。

    オンラインの Business Analyst データ ソースを使用する場合は、次のオプションを使用して変数を検索します。

    • [検索] - [変数の検索] テキスト ボックスに変数 (人口や収入など) を入力します。
    • [カテゴリ] - データセット カテゴリに分類される変数。
    • [マイ コンテンツ] - 自分で作成したコンテンツ。
    • [共有コンテンツ] - 所属するグループのユーザーにより作成され、自分と共有されているコンテンツ。

    データ ソースとしてローカル データセットを使用する場合は、次のオプションを使用して変数を検索します。

    • [検索] - [変数の検索] テキスト ボックスに変数 (人口や収入など) を入力します。
    • [カテゴリ] - データセット カテゴリに分類される変数。
    • [カスタム データ] - 自分で作成したカスタムデータにアクセスします。

    注意:

    Statistical Data Collection (SDCX) の計算などのカスタム変数はサポートされていません。

  4. [OK] をクリックして変数を追加します。

    追加された出力変数が [分類変数] の下に表示されます。 [出力レイヤー名] に分類変数の名前が自動的に設定されます。

  5. 必要に応じて、分類変数を削除するには、[変数の削除] ボタン 変数の削除ボタン をクリックします。
  6. [分類方法] を選択し、次のいずれかの方法を使用してクラス閾値を計算します。
    • [自然分類 (Jenks)] - データ値の差異が比較的大きい場合に境界が設定されるように値をクラスに分割します。
    • [等量分類] - 各クラスに同じ数のデータ値を割り当てます。 空のクラスや、値の数が多すぎたり少なすぎたりするクラスはありません。
    • [等間隔分類] - 属性値の範囲を同じサイズの分類に分割します。
    • [等比間隔] - 各クラスの要素数の二乗和を最小化してクラス閾値を作成します。

  7. パラメーター値の [クラス数] を選択します。
  8. [実行] 実行 をクリックして、カラー コード レイヤーを作成します。

    マップにカラー コード グループ レイヤーが挿入されます。 このグループ レイヤーに含まれる個別の区画レベルが、選択した分類変数によってシンボル表示されています。

    注意:

    区画レベルは国によって異なります。

  9. 必要に応じて、カラー コード グループ レイヤーを将来使用するために保存するには、[コンテンツ] ウィンドウを右クリックし、[共有] > [レイヤー ファイルとして保存] をクリックします。

カラー コード レイヤーを作成したら、次は、データの表現方法を変更できます。 シンボル表示方法の概要については、「フィーチャ レイヤーのシンボル化」をご参照ください。また、カラー コード レイヤーの色の割り当てを変更する方法については、「等級色」をご参照ください。 シンボルの変更はそのレイヤー レベルにのみ適用され、他のすべてのレベルは編集されないままです。

ジオプロセシング ツール

カラー コード レイヤー ワークフローでは、[カラー コード レイヤー (Color Coded Layer)] ツールが使用されます。 このジオプロセシング ツールを直接使用して同じ解析を行い、Python スクリプトまたはモデルを通じてクエリを構築し、実行できます。

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