Наш мир – это мир связей и взаимоотношений. Все пронизано ими, все связано со всем, но не всегда очевидно на первый взгляд. В ArcGIS появился простой способ отображения информации на карте «Отношение», показывающий потенциальные отношения между двумя числовыми показателями.
Есть ли взаимосвязь между количеством бедного населения и количеством пенсионеров, между средними температурами за сезон и скоростью размножения жуков-короедов, между количеством курящих и распространением легочных заболеваний? Отображая информацию на карте в стиле «Отношение», мы можем визуализировать данные и сравнить их, а также построить гипотезу для выявления закономерностей.
Всё предельно просто: каждый тип количественных данных отображается своим цветом в виде градиента, а затем обе эти шкалы объединяются в единую легенду. Можно увидеть, насколько часто совпадают наивысшие/низшие значения показателей, и как они распределены географически.
С помощью удобного способа отображения информации на карте «Отношение» мы можем проанализировать, совпадают ли регионы с высоким/низким показателем бедности с регионами с высоким/низким показателем населения, получающего основной доход из пенсии. Есть ли между ними взаимосвязь и как они распределены географически? Также можно проанализировать и другие социальные показатели.
Рис.1. Распределение населения ниже уровня бедности по штатам США.
Так, мы можем увидеть распределение населения, находящегося за чертой бедности, по штатам США на первой карте и распределение населения, получающего доход преимущественно из пенсии на второй карте.
Рис.2. Распределение населения, получающего доход преимущественно из пенсии, по штатам США.
Применив к ним стиль «Отношение», получаем общую карту (рис.3), где можно увидеть регионы с высокими показателями бедности и пенсионеров, с низкими и их возможные сочетания. Есть ли между ними взаимосвязь, и как они распределены географически по штатам? Также можно проанализировать и другие социальные показатели, и, вообще, количественные данные.
Рис.3. Отношение между населением за уровнем бедности и населением, получающим доход преимущественно из пенсии, по штатам США.
Чтобы применить стиль «Отношение», в слое своих данных заходим в «Изменить стиль», затем в строке «Выберите атрибут для отображения» выбираем первый и второй показатели, которые мы сравниваем.
Рис.4. Выбор атрибутов, между которыми требуется посмотреть отношения.
В строке «Выберите стиль отображения» нажимаем «Отношения».
Рис.5. Выбор стиля отображения «Отношения».
Готово, ваша карта на экране. Вы великолепны!
Рис.6. Отношение между населением ниже уровня бедности и населением, получающим доход преимущественно из пенсии, по штатам США.
Какие ещё параметры можно настроить, чтобы отобразить данные наилучшим образом?
1. Цветовая шкала – можно выбрать из набора готовых соотношений цветов.
Рис.7. Изменение цветовой шкалы.
2. Легенда – ее можно вращать и, таким образом, наверху будет то сочетание данных, на котором мы хотим сделать акцент. Сама карта при этом не меняется, но визуально в глаза бросается тот цвет, который оказывается в верхнем углу ромба.
Рис.8. Акцент легенды на высоких значениях.
Рис.9. Акцент легенды на низких значениях.
3. Текст легенды – для более легкого восприятия карты добавляем подписи для «угловых» значений.
Рис. 10. Добавляем подписи в легенду.
4. Размер сетки – можно выбрать 2х2, 3х3 или 4х4, генерализировать или детализировать свои данные.
Рис.11. Выбираем размер сетки.
Рис.12. Размер сетки 2х2.
Рис.13. Размер сетки 4х4.
5. Метод. Выбираем метод классификации.
Рис. 14. Выбираем метод классификации.
6. Отношение и размер. И, наконец, вы можете пойти ещё дальше и добавить на карту третий показатель, который будет выражен с помощью размера. Например, численность населения. В таком случае применяется стиль оформления «Отношение и размер».
Рис.15. Отношение между бедными и пенсионерами, в сочетании с общей численностью населения в каждом штате.
Конечно, данный инструмент отражает только механическую корреляцию данных, и не всегда совпадение двух показателей означает взаимосвязь между ними или наличие зависимости одного от другого. Мы можем посчитать корреляцию между ценой за баррель нефти и плотностью котиков на душу населения, но означает ли это, что между ними есть связь?)
Картирование взаиморасположений просто механически показывает, где два показателя вместе встречаются (или не встречаются). Однако данный способ помогает вам извлечь ещё больше информации из ваших данных, исследовать возможные взаимосвязи между показателями и явлениями, от простой обработки и визуализации перейти к построению гипотезы и продвинуться чуть дальше в понимании этого мира и как всё устроено.
