¿Cuáles son las mejores prácticas para comparar densidades y lugares entre dos conjuntos de puntos?

Question

Tengo dos conjuntos de punto de shapefiles. Ellos representan dos diferentes grupos de clientes para una tienda al por menor. Shapefile de Una representa a clientes en línea, Shapefile B representa a clientes en las tiendas.

Lo que me gustaría hacer es crear una especie de mapa de calor que muestra que las concentraciones de estos clientes. De que manera puedo esperemos que muestran las diferencias en donde estos dos conjuntos diferentes de los clientes están ubicados en comparación a nuestros lugares de almacenamiento. Incluso tengo ¿cuánto dinero de cada cliente individual ha pasado que se atribuye en tanto shapefiles si quería organizar esto por la cantidad que se gasta. ¿Cuál cree usted que sería la mejor metodología para mostrar esto? Tengo el Spatial Analyst y Analista de Negocios extensiones instaladas.

Answer 1

La metodología que usted está buscando se llama "estadística espacial', y específicamente 'punto del espacio-el análisis del patrón'.

Usted podría hacer un kernel smoothing de los dos patrones de puntos y, a continuación, calcular la proporción de la núcleo-sglazhivanija. Sin embargo, este es sensible a la elección del núcleo de la forma y el ancho de banda, así que si usted quería dibujar estadístico robusto conclusiones (algo así como "hay 2x los clientes en línea de venta al por menor en este punto"), entonces usted tiene que formular correctamente el modelo y elegir el ancho de banda cuidadosamente. Si sólo desea un bonito mapa de la onda en la PHBs, sólo tienes que elegir algo que suaviza las cosas "suficiente" para que no parece dotty y no mancha todos los detalles.

Si usted tiene un conjunto natural de áreas, tales como la electoral regiones o distritos del censo, a continuación, se podían contar los puntos de cada tipo (o la suma de gasto de cada tipo) en cada distrito y trazar un mapa de la relación. De nuevo, estos estarán sujetos a la variación estadística así como la variación real así que si quieres de estado sólido conclusiones estadísticas necesita algún capricho schmancy modelo estadístico que calcula los coeficientes y los errores en las estimaciones de los coeficientes.

Y si usted quiere hacer esto, es posible que desee obtener un libro en estadística espacial (Cressie, tal vez), y una copia de la R (de código Abierto sistema de estadísticas) que tiene algunos de los add-on de la funcionalidad de asignación en un montón de paquetes.

Answer 2

He visto este video de ESRI en el análisis de punto de acceso un tiempo atrás. Los altavoces dan muchos buenos consejos y sugerencias. El ejemplo es local en alcance, pero los métodos deben trabajar a escalas más. Demuestran cómo recopilar los eventos en lugares que luego pueden ser analizadas. También caminan a través de muchos de los procesos apoyo.