これらのパラメーター値は、作成する時空間ビンのサイズおよび形状を指定します。年のものであるため、月別に犯罪を解析するのが自然な分け方になります。あなたの部署は、局所的レベルで犯罪を解析する必要があるため、小さい距離間隔の値を選択します。六角形ビンは、接続性および移動経路の側面を含んでいる解析で望ましいため、選択されます。ファイルを作成します。平方メートルのエリアを表しています。パラメーターは、生成されるビンの数および各ビンのサイズに影響を与えます。これらの値は、解析エリアに関する予備知識に基づいて選択できます。ツールが、データの空間分布に基づいて値を自動的に計算します。ウィンドウをチェックして確認することができます。次に、市全体で犯罪の統計的に有意なクラスターが現れている場所、および減少している場所を解析します。この解析は、部署が問題を予測し、犯罪予防策に対するリソース割り当ての有効性を評価するのに役立ちます。ツールを検索して開きます。次のパラメーターを入力します。新規作成された時空間キューブを保存した場所を参照して選択します。フォルダーを参照し、出力に「San_Francisco_Crimes_Hot_Spots」という名前を付けます。残りのパラメーターでは、デフォルト値をそのまま使用します。デフォルト値を使用することで、データの空間分布に基づいて、ツールに距離バンドを計算させます。これらの設定は探索的解析には理想的ですが、解析に最適な距離バンドと時間ステップ間隔がわかっている場合は、それらを設定できます。パラメーターに使用した値を知らせる警告メッセージが表示されます)。レイヤーをオフにして、結果をさらに明瞭に表示します。スポットの傾向がマップ上に表示されます。赤いエリアは、時間とともに犯罪数の多いクラスタリングが生じていることを示し、青いエリアは、時間とともに犯罪数の少ないクラスタリングが生じていることを示しています。各位置は、時間の経過に伴うクラスタリングの傾向に基づいて分類されます。スポットだった位置です。これらの位置には、犯罪数のクラスタリングの強度において、時間の経過に伴う識別できる増加または減少がありません。対照的に、アウトラインがベージュ色の六角形ビンに示された薄い赤色では、ホットスポットが強まりつつあります。スポットだった位置です。これらは、犯罪数のクラスタリングの強度が時間とともに増加している位置であり、その増加は統計的に有意です。これらは、犯罪が、統計的かつ持続的にあまりまん延していないエリアです。スポットの反対のことを意味しています。これらのセル内の犯罪数の少ないクラスターは、時間とともに強度が高まっています。スポットはさらにコールドになりつつあります。部署は、犯罪が持続的であるか、増加しているエリアに特に関心を持つ必要があります。スポットが発生している場所からそれらのエリアへ、リソースを移動することができます。プロジェクトを保存します。インストールし、統計解析のためにデータを準備し、一部の使用可能なツールの使用を開始しました。次のレッスンでは、さらに属性をデータセットに追加して、犯罪の発生に影響を与える可能性のある要因に関して、解析から結論を引き出すことができるようにします。インストールして、統計解析用のデータをダウンロードしました。対象のエリアおよび時間に基づいてデータを集約し、データセット内の時間的傾向の調査を開始しました。犯罪のまん延に影響を与える要因を部署がよく理解するために、さらに情報を追加します。スポットが現れる場所がわかったので、次に、それらが現れる理由を決定することを試みます。エリアの犯罪とその人口の間の関係を調べます。統計解析は、特定のエリア内で発生する犯罪の数が人口による影響を受けるかどうかを決定できます。内の公共の土地の量、世帯収入の中央値、および住宅価格を解析することに関心があります。レイヤー内の六角形ビンには、この種類の解析に適した属性情報が含まれていません。ツールを実行して、関連する属性情報をレイヤーに付加します。小さい部分に分割する必要があります。パラメーター設定を検索します。チェックボックスをオフにします。備考:これで、フィールドの取得元となったソースのテーブル名が出力フィールド名に含まれなくなります。以上のソースから結合されたフィールドで構成されている情報付加済みデータを使用する場合に適用されます。クレジットが必要です。フォルダー内で提供されている結果ファイルを使用できます。マップに追加して、次のステップをスキップします。