Die Daten anreichern
Für Ihre Analyse benötigen Sie Daten. Daher erstellen Sie einen Layer mit Zählbezirken in Gwinnett County. Anschließend reichern Sie die Bezirke mit den wichtigsten Indikatoren für die sozioökonomische Gefährdung an, die Sie in Ihrer Eignungsanalyse verwenden werden.
Ein Projekt erstellen
Zunächst erstellen Sie ein Projekt in ArcGIS Pro. Sie bestätigen zudem, dass Sie die für die Durchführung des ArcGIS Business Analyst-Lernprogramms erforderliche Lizenz besitzen.
- Starten Sie ArcGIS Pro. Melden Sie sich mit Ihrem lizenzierten ArcGIS-Organisationskonto an, falls Sie dazu aufgefordert werden.
Hinweis:
Wenn Sie über keinen Zugriff auf ArcGIS Pro oder über kein ArcGIS-Organisationskonto verfügen, informieren Sie sich über die Optionen für den Zugriff auf die Software.
- Klicken Sie unter Neues Projekt auf Karte.
- Geben Sie im Fenster Neues Projekt unter Name den Text Socioeconomic_vulnerability_in_Gwinnett_County ein. Lassen Sie Speicherort unverändert, und stellen Sie sicher, dass Einen Ordner für dieses Projekt erstellen aktiviert ist.
- Klicken Sie auf OK.
Das Projekt wird mit einer Standardkarte erstellt. Im Moment ist der einzige Layer die Grundkarte Topographisch, die den geographischen Kontext liefert.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf die Registerkarte Projekt.
- Klicken Sie auf Lizenzierung.
- Vergewissern Sie sich unter ArcGIS Pro Extensions, dass Sie über die ArcGIS Business Analyst-Lizenz verfügen, die für die Durchführung dieses Lernprogramms erforderlich ist.
Hinweis:
Weitere Informationen zur ArcGIS Business Analyst-Lizenz und zu ihrem Erwerb finden Sie auf der Produktseite für ArcGIS Business Analyst.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche "Zurück".
Sie kehren zum Projekt zurück.
Grenzen der Zählbezirke hinzufügen
Als Nächstes erstellen Sie einen Layer mit den Grenzen der Zählbezirke für Gwinnett County mithilfe eines Geoverarbeitungswerkzeugs, das mit der ArcGIS Business Analyst-Erweiterung verfügbar ist.
Hinweis:
Der Workflow in diesem Lernprogramm kann für jedes County der Vereinigten Staaten oder ein Äquivalent eines County durchgeführt werden. Sie können auch Ihren eigenen Bezirk anstelle von Gwinnett County verwenden, aber Ihre Ergebnisse werden dann von den Beispielbildern abweichen. Wir empfehlen, den Workflow für Gwinnett County abzuschließen, bevor Sie ihn für einen anderen Bezirk ausprobieren.
Bevor Sie fortfahren, bestätigen Sie, dass Sie die neuesten Daten der Vereinigten Staaten von Amerika von Esri verwenden.
- Klicken Sie im Menüband auf die Registerkarte Analyse.
- Klicken Sie in der Gruppe Workflows auf Business-Analyse.
- Überprüfen Sie am unteren Ende des Menüs, ob Business Analyst-Datenquelle auf United States (Esri 2024) festgelegt ist.
Hinweis:
Ist die Datenquelle nicht United States (Esri 2024), klicken Sie auf Datenquelle ändern. Klicken Sie im Fenster Business Analyst-Datenquelle unter Portal auf North America. Blenden Sie United States ein, und klicken Sie auf Esri 2024. Klicken Sie auf OK.
Als Nächstes erstellen Sie die Grenzen der Zählbezirke.
- Klicken Sie in der Gruppe Geoverarbeitung auf Werkzeuge.
Daraufhin wird der Bereich Geoverarbeitung angezeigt.
- Geben Sie in der Suchleiste des Bereichs Geoverarbeitung den Text Einzugsgebiete mit Standardgeographie erstellen ein. Klicken Sie in der Ergebnisliste auf Einzugsgebiete mit Standardgeographie erstellen.
Dieses Werkzeug erstellt einen Layer mit grundlegenden geografischen Grenzen auf einer Ebene, die Sie auf der Grundlage der aktiven ArcGIS Business Analyst-Datenquelle festlegen.
- Wählen Sie für Geographie-Ebene die Option Census Tracts (US.Tracts).
- Geben Sie unter Ausgabe-Feature-Class den Text Gwinnett_County_tracts ein.
Als Nächstes wählen Sie die Zählbezirke aus, die Sie in den Ausgabe-Layer aufnehmen möchten. Sie können Zählbezirke aus jedem beliebigen County der Vereinigten Staaten suchen und auswählen.
- Klicken Sie für Geographie-ID-Liste auf die Schaltfläche Durchsuchen.
- Klicken Sie im Fenster Geographie auswählen: US.Tracts auf US by Tracts.
Eine Liste aller Bundesstaaten wird angezeigt. Gwinnett County liegt in Georgia.
- Klicken Sie auf Georgia.
- Scrollen Sie in der Liste der Countys in Georgia nach unten und klicken Sie auf Gwinnett County.
Tipp:
Sie können auch über die Suchleiste nach dem County suchen.
Es wird eine Liste aller Zählbezirke des County angezeigt. Jeder Zählbezirk ist durch eine Nummer gekennzeichnet. Sie wählen jeden Bezirk des County aus.
- Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Gwinnett County.
Ein Symbol zeigt an, dass 220 Zählbezirke ausgewählt wurden. Diese Zahl entspricht der Gesamtzahl der Bezirke in Gwinnett County.
Hinweis:
Das Werkzeug Einzugsgebiete mit Standardgeographie erstellen kann maximal 1.000 Datensätze verarbeiten. Für Countys mit mehr als 1.000 Zählbezirken wird empfohlen, das Werkzeug stattdessen mit der Einstellung Counties (US.Counties) für Geographie-Ebene und der Geographie-ID-Liste des gewünschten County auszuführen. Auf diese Weise wird ein Layer mit den County-Grenzen erstellt. Führen Sie dann das Werkzeug Geographien aus Überlagerung generieren aus, um Zählbezirke innerhalb der County-Grenzen zu erstellen. Weitere Informationen zu diesem Werkzeug finden Sie auf der Dokumentationsseite Generieren von Einzugsgebieten mit Standardgeographie und entfernungs- oder zeitbasierten Einzugsgebieten.
- Klicken Sie auf OK.
- Klicken Sie im Bereich Geoverarbeitung auf Ausführen.
Das Werkzeug wird ausgeführt. Ein Layer mit Zählbezirken in Gwinnett County wird erstellt und der Karte hinzugefügt.
Hinweis:
Ihre Standardsymbolisierung kann sich vom Beispielbild unterscheiden.
Sie ändern die Grundkarte in eine Karte mit einem minimalistischeren Design, um Ihre Analyseergebnisse in den Mittelpunkt Ihrer Karte zu rücken.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf die Registerkarte Karte. Klicken Sie in der Gruppe Layer auf Grundkarte.
- Wählen Sie die Grundkarte Hellgrauer Hintergrund aus.
Die Grundkarte wird geändert.
- Klicken Sie auf der Symbolleiste für den Schnellzugriff auf die Schaltfläche Projekt speichern.
Tipp:
Zum Speichern des Projekts können Sie auch die Tastenkombination Strg+S drücken.
Sozioökonomische Indikatoren hinzufügen
Nachdem Sie über die Daten der Zählbezirke für Ihr Untersuchungsgebiet verfügen, können Sie diese mit wichtigen Indikatoren anreichern, um die sozioökonomische Gefährdung zu bewerten, einschließlich Einkommen, Wohnen, Beschäftigung und Krankenversicherung. Sie werden das Werkzeug Layer anreichern verwenden, das Featuren basierend auf deren geographischer Position demografische Daten hinzufügt.
Hinweis:
Bevor Sie in einem realen Szenario festlegen, welche Indikatoren zur Bestimmung der sozioökonomischen Gefährdung verwendet werden sollen, ist es wichtig, mit einem breiten Spektrum von Interessengruppen, einschließlich der Bewohner der betroffenen Gebiete, zusammenzuarbeiten, um den Zweck Ihrer Analyse und die Frage, die Sie beantworten möchten, zu definieren.
- Klicken Sie im Bereich Geoverarbeitung auf die Schaltfläche Zurück.
- Geben Sie in der Suchleiste Layer anreichern ein. Wählen Sie in der Ergebnisliste Layer anreichern (Business Analyst Tools) aus.
- Wählen Sie für Eingabe-Features die Option Gwinnett_County_tracts aus. Geben Sie für Ausgabe-Feature-Class den Text Gwinnett_County_enriched ein.
- Klicken Sie neben Variablen auf die Hinzufügen-Schaltfläche.
Das Fenster Daten-Browser wird angezeigt. Im Fenster werden alle in der ausgewählten Datenquelle verfügbaren Datenvariablen kategorisiert und angezeigt. Sie suchen nach Variablen, die die folgenden Komponenten der sozioökonomischen Gefährdung erfassen, und fügen diese hinzu:
- Einkommen und Beschäftigungsverhältnis
- Armut und staatliche Hilfe
- Erschwinglichkeit von Wohnraum und Belastung der Haushalte durch Wohnraum
- Zugang zur Gesundheitsversorgung
- Bildung und Internetzugang
- Behinderung und Barrierefreiheit
Hinweis:
Eine Liste der einzelnen Variablen, ihrer Dimension und der Gründe für ihre Aufnahme in die Analyse finden Sie am Ende des Lernprogramms im Abschnitt Begründung für die Variablen.
- Geben Sie Household Income in der Suchleiste des Fensters Daten-Browser ein, und drücken Sie die Eingabetaste.
- Aktivieren Sie in der Ergebnisliste das Kontrollkästchen für 2024 Median Household Income.
Für diese Variable gibt es zwei Optionen, die als Kennwerte bezeichnet werden: # und Index. Diese Kennwerte bestimmen, ob das Einkommen als reine Zahl oder als Index gemessen wird, mit dem es mit dem landesweiten Durchschnitt verglichen wird. Sie können eine oder beide Kennwerte einbeziehen, aber für dieses Lernprogramm werden Sie nur den Zahlenkennwert hinzufügen, der standardmäßig ausgewählt ist.
Das Symbol Detailbereich ein-/ausblenden zeigt an, dass Sie eine Variable ausgewählt haben.
- Geben Sie in der Suchleiste Food Stamps ein, und drücken Sie die Eingabetaste.
- Aktivieren Sie in der Ergebnisliste das Kontrollkästchen 2022 HHs w/Food Stamps/SNAP (ACS 5-Yr). Wählen Sie die prozentuale Kennzahl (%) aus und heben Sie die Auswahl des numerischen Kennwerts (#) auf.
Die Daten für Haushalte (HHs, Households) mit Lebensmittelmarken werden nun als Prozentsatz der Gesamtzahl der Haushalte und nicht mehr als bloße Zahl angegeben.
- Suchen Sie in der Suchleiste nach den folgenden Variablen und fügen Sie diese mit dem angegebenen Kennwert hinzu:
Variable Kennwert 2024 Median Home Value
#
2024 Owner Occupied HUs
%
2022 HHs/Gross Rent 50+% of Income (ACS 5-Yr)
%
2022 HHs: Inc Below Poverty Level (ACS 5-Yr)
%
2024 Pop Age 25+: Bachelor's Degree
%
2024 Unemployed Population 16+
%
2022 HHs w/1+ Persons w/Disability (ACS 5-Yr)
%
2022 Pop 35-64: No Health Insurance (ACS 5-Yr)
%
2022 Pop 65+: No Health Insur (ACS 5-Yr)
%
2022 HHs w/No Internet Access (ACS 5-Yr)
%
Sie haben insgesamt 12 Variablen ausgewählt.
- Klicken Sie auf OK.
Die Variablen werden dem Bereich des Werkzeugs Layer anreichern hinzugefügt. Sie speichern diese Liste der Variablen für den Fall, dass Sie sie später für die Analyse eines anderen County erneut verwenden möchten.
- Klicken Sie auf Liste speichern.
- Geben Sie im Fenster Variablenliste speichern unter Name den Text Socioeconomic and Demographic Variables ein. Klicken Sie auf OK.
Sie können später auf diese Variablenliste zugreifen, indem Sie das Fenster Daten-Browser öffnen und auf die Registerkarte Variablenlisten klicken.
Schätzen Sie vor der Ausführung des Werkzeugs die Anzahl der verbrauchten Credits. Die Anzahl der verbrauchten Credits dieses Werkzeugs hängt von der Anzahl der Variablen und der Größe des geographischen Bereichs ab. Da Sie ein kleines Untersuchungsgebiet verwenden, sollte die Anzahl der Credits relativ gering sein. Wenn Sie das Werkzeug auf ein größeres County mit mehr Zählbezirken anwenden würden, wäre die Anzahl der Credits viel höher. Wir empfehlen Ihnen, den Verbrauch von Credits zu überprüfen, bevor Sie ein Werkzeug ausführen, das Credits verbraucht.
- Klicken Sie oben im Bereich des Werkzeugs Layer anreichern auf den Link Credit-Anzahl schätzen.
Das Werkzeug verbraucht 26,4 Credits. Zum Vergleich wird die Anzahl der Credits in Ihrem Konto angezeigt.
Hinweis:
Wenn Sie nicht über genügend Credits für diesen Schritt verfügen, oder wenn Sie keine Credits ausgeben möchten, können Sie das Lernprogramm mit einem bereitgestellten angereicherten Layer fortsetzen. Um diesen Layer hinzuzufügen, klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Karte in der Gruppe Layer auf Daten hinzufügen. Suchen Sie nach Gwinnett_County_enriched owner:Learn_ArcGIS. Wählen Sie in der Liste der Ergebnisse den Eintrag Gwinnett_County_enriched aus. Schließen Sie dann den Bereich Geoverarbeitung, anstatt das Werkzeug auszuführen.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Der Layer Gwinnett_County_enriched wird dem Bereich Inhalt hinzugefügt und auf der Karte angezeigt. Der Layer sieht nicht anders aus als der ursprüngliche Layer, verfügt aber über neue Informationen in seiner Attributtabelle.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf Gwinnett_County_enriched, und wählen Sie Attributtabelle aus. Scrollen Sie in der Tabelle nach rechts.
Die von Ihnen ausgewählten Variablen wurden als Attributfelder hinzugefügt. Jede Variable entspricht einer Spalte in der Tabelle.
- Schließen Sie die Tabelle. Speichern Sie das Projekt.
Korrelation zwischen den Variablen bewerten
Bevor Sie die von Ihnen hinzugefügten Variablen für die Analyse verwenden, untersuchen Sie die Korrelationen zwischen ihnen. Stark korrelierte Variablen können die Ergebnisse unverhältnismäßig stark beeinflussen und verzerren. Wenn zwei Variablen korrelieren, müssen Sie möglicherweise eine davon entfernen.
Um die Korrelation zu bestimmen, erstellen Sie eine Scatterplotmatrix, die Muster und Beziehungen in Ihren Daten anzeigt.
- Überprüfen Sie im Bereich Inhalt, ob der Layer Gwinnett_County_enriched ausgewählt ist.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf die Registerkarte Daten. Klicken Sie in der Gruppe Visualisieren auf Diagramm erstellen, und wählen Sie Scatterplotmatrix.
Eine leeres Diagramm und der Bereich Diagrammeigenschaften werden angezeigt.
- Klicken Sie im Bereich Diagrammeigenschaften unter Numerische Felder auf Auswählen.
- Aktivieren Sie im Menü Auswählen die Kontrollkästchen der folgenden Felder:
- 2024 Median Household Income
- 2022 HHs w/Food Stamps/SNAP (ACS 5-Yr): Percent
- 2024 Median Home Value
- 2024 Owner Occupied HUs: Percent
- 2022 HHs/Gross Rent 50+% of Income (ACS 5-Yr): Percent
- 2022 HHs: Inc Below Poverty Level (ACS 5-Yr): Percent
- 2024 Pop Age 25+: Bachelor's Degree: Percent
- 2024 Unemployed Population 16+: Percent
- 2022 HHs w/1+ Persons w/Disability (ACS 5-Yr): Percent
- 2022 Pop 35-64: No Health Insurance (ACS 5-Yr): Percent
- 2022 Pop 65+: No Health Insur (ACS 5-Yr): Percent
- 2022 HHs w/No Internet Access (ACS 5-Yr): Percent
- Klicken Sie auf Übernehmen.
Das Diagramm wird aktualisiert und zeigt eine Scatterplotmatrix für die ausgewählten Felder an. Sie stellen das Diagramm so ein, dass r nach Pearson verwendet wird, eine statistische Methode zur Bewertung des Korrelationsgrades zwischen Variablen.
- Wählen Sie unter Trend die Option Trendlinie anzeigen aus.
- Legen Sie unter Matrixlayout die folgenden Parameter fest:
- Wählen Sie für Links unten die Option r nach Pearson aus.
- Wählen Sie für Rechts unten die Option Scatterplots aus.
- Wählen Sie für Sortieren nach die Option r nach Pearson aus.
Das Diagramm wird aktualisiert.
Hinweis:
Um die Variablennamen besser lesen zu können, können Sie die Größe des Diagramms ändern. Sie können auch auf ein Rechteck zeigen, um die Namen der zu vergleichenden Variablen anzuzeigen.
Die farbigen Rechtecke zeigen den Grad der Korrelation zwischen den entsprechenden Variablen auf der X- und Y-Achse an. Dunkelrosa Rechtecke zeigen eine negative Korrelation an (wenn eine Variable zunimmt, nimmt die andere ab), während dunkelgrüne Rechtecke eine positive Korrelation anzeigen (wenn eine Variable zunimmt, nimmt auch die andere zu). Die Ziffer in jedem Rechteck ist der r-Koeffizient nach Pearson, der zwischen -1 und 1 liegt. Ein Wert von 0 bedeutet keine Korrelation. Werte unter -0,8 weisen auf eine sehr starke negative Korrelation hin, während Werte über 0,8 eine sehr starke positive Korrelation bedeuten.
Insgesamt gibt es zwischen den meisten Variablen keine starke Korrelation. Die stärkste Korrelation besteht zwischen dem medianen Haushaltseinkommen und den selbst genutzten Wohneinheiten. Bei diesem Rechteck ergibt sich ein r-Koeffizient nach Pearson von 0,72.
Sie haben die Möglichkeit, eine dieser Variablen aufgrund ihrer starken Korrelation aus Ihrer Analyse zu entfernen. Für dieses Lernprogramm werden Sie jedoch beide beibehalten, da eine gewisse Korrelation zwischen den Variablen akzeptabel ist.
- Schließen Sie das Diagramm und den Bereich Diagrammeigenschaften.
- Speichern Sie das Projekt.
Bislang haben Sie einen Layer mit Zählbezirken für Gwinnett County, Georgia, erstellt. Sie haben den Layer mit sozioökonomischen Daten angereichert und die Korrelation zwischen den Variablen anhand einer Scatterplotmatrix bewertet. Sie können nun eine Eignungsanalyse durchführen.
Prioritäten berechnen
Die Eignungsanalyse mit ArcGIS Business Analyst Pro wird verwendet, um Rangstufe und Ergebnis für Standorte auf Grundlage mehrerer gewichteter Kriterien festzulegen. In unserem Fall sind Ihre Kriterien die Variablen, die Sie zur Anreicherung Ihres Zählbezirke-Layers verwendet haben. Mithilfe von Eignungsanalysen ermitteln Sie Gebiete mit erhöhter sozioökonomischer Gefährdung, in denen je nach Bedarf vorrangig Maßnahmen ergriffen werden können.
Eine Eignungsanalyse durchführen
Erstellen Sie zuerst einen Layer für die Eignungsanalyse. Anschließend geben Sie die Felder an, die als Eignungskriterien verwendet werden sollen, und passen die Gewichtung der einzelnen Kriterien entsprechend an. Das Ergebnis Ihrer Analyse ist ein Eignungswert für jeden Zählbezirk, der eine höhere oder niedrigere Prioritätsstufe für Maßnahmen angibt.
- Klicken Sie im Menüband auf die Registerkarte Analyse. Klicken Sie in der Gruppe Workflows auf Business-Analyse, und wählen Sie Eignungsanalyse aus.
Das Werkzeug Eignungsanalyse-Layer erstellen wird angezeigt. Dieses Werkzeug erstellt zum Speichern Ihrer Analyseergebnisse einen neuen Layer im Bereich Inhalt.
- Wählen Sie für Eingabe-Features die Option Gwinnett_County_enriched aus. Geben Sie für Layer-Name den Text Gwinnett County Priority Levels ein.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Das Werkzeug wird ausgeführt, und der Layer wird erstellt. Als Nächstes wählen Sie die zu analysierenden Kriterien aus.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf die Registerkarte Eignungsanalyse. Klicken Sie in der Gruppe Kriterien auf das Dropdown-Menü Kriterien hinzufügen, und wählen Sie Felder aus Eingabe-Layer hinzufügen aus.
Das Werkzeug Feldbasierte Eignungskriterien hinzufügen wird angezeigt.
- Stellen Sie sicher, dass für Eingabe-Eignungsanalyse-Layer der Layer Gwinnett County Priority Levels ausgewählt ist. Klicken Sie für Felder auf die Schaltfläche Viele hinzufügen.
Es wird eine Liste der Felder des Layers angezeigt, einschließlich der Variablen, die Sie durch Anreicherung hinzugefügt haben.
- Aktivieren Sie in der Liste der Felder die Kontrollkästchen der folgenden Felder:
- 2024 Median Household Income
- 2022 HHs w/Food Stamps/SNAP (ACS 5-Yr): Percent
- 2024 Median Home Value
- 2024 Owner Occupied HUs: Percent
- 2022 HHs/Gross Rent 50+% of Income (ACS 5-Yr): Percent
- 2022 HHs: Inc Below Poverty Level (ACS 5-Yr): Percent
- 2024 Pop Age 25+: Bachelor's Degree: Percent
- 2024 Unemployed Population 16+: Percent
- 2022 HHs w/1+ Persons w/Disability (ACS 5-Yr): Percent
- 2022 Pop 35-64: No Health Insurance (ACS 5-Yr): Percent
- 2022 Pop 65+: No Health Insur (ACS 5-Yr): Percent
- 2022 HHs w/No Internet Access (ACS 5-Yr): Percent
- Klicken Sie auf Hinzufügen.
Die 12 Felder werden hinzugefügt.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Das Werkzeug wird ausgeführt. Es berechnet für jeden Zählbezirk basierend auf den von Ihnen ausgewählten Feldern einen Eignungswert. Die Symbolisierung des Layers Gwinnett County Priority Levels wird aktualisiert, um die Bandbreite der Eignungswerte anzuzeigen.
Bei diesen Ergebnissen wird angenommen, dass alle 12 Felder bzw. Kriterien die gleiche Gewichtung und die gleiche Auswirkung haben. Allerdings beeinflussen nicht alle Kriterien die sozioökonomische Gefährdung in gleicher Weise. So deutet beispielsweise ein höheres medianes Haushaltseinkommen auf eine geringere Gefährdung hin, während ein höherer Anteil an Arbeitslosen eine größere Gefährdung bedeutet. Sie passen die Variablen so an, dass sie sich angemessen auf die Analyse auswirken.
Standardmäßig werden die Ergebnisse automatisch berechnet und auf die Karte übertragen, wenn Sie die Kriterien ändern. Sie deaktivieren die automatische Berechnung, bis Sie alle Änderungen vorgenommen haben.
- Deaktivieren Sie auf der Registerkarte Eignungsanalyse in der Gruppe Eignungswert die Option Automatische Berechnung.
- Klicken Sie in der Gruppe Kriterien auf Bereich "Eignungsanalyse".
Der Bereich Eignungsanalyse wird geöffnet. Hier werden die bei der Analyse verwendeten Kriterien aufgeführt. Mit jedem Kriterium sind mehrere Parameter verknüpft.
Klicken Sie im Bereich Eignungsanalyse unter Einstellungen auf Gewichtung, und Sie sehen, dass standardmäßig alle Kriterien den gleichen Wert für Gewichtung aufweisen. Die Gewichtung gibt den Stellenwert eines Kriteriums in der Analyse im Vergleich zu den anderen Kriterien an. Sie wird in Prozent ausgedrückt, wobei alle Gewichtungen zusammen 100 ergeben müssen. Da Sie 12 Variablen haben, ist die Standardgewichtung 8,33 (100 geteilt durch 12). Sie können die Bedeutung bestimmter Variablen für die Analyse durch Anpassung der Gewichtungen mehr oder weniger deutlich machen. Sie könnten z. B. die Bedeutung des medianen Haushaltseinkommens erhöhen und die Bedeutung von Haushalten, die Lebensmittelmarken erhalten, verringern.
Der Parameter Einfluss bestimmt, ob ein Kriterium einen positiven oder negativen Einfluss auf die Analyse hat. Standardmäßig haben alle Kriterien einen positiven Einfluss, d. h. höhere Werte bedeuten eine höhere Priorität für Maßnahmen. Auch wenn dieser Einfluss für die meisten Kriterien richtig ist, müssen einige (wie das mediane Haushaltseinkommen) einen negativen Einfluss haben, d. h. niedrigere Werte bedeuten eine höhere Priorität.
Die Parameter Minimalwert und Maximalwert der Option Filter können verwendet werden, um Features außerhalb des Bereichs vom Minimum bis zum Maximum von der Analyse auszuschließen.
In diesem Lernprogramm ändern Sie weder die Gewichtungen noch die Filterwerte. Bei einigen Parametern ändern Sie jedoch den Einfluss.
- Scrollen Sie auf der Registerkarte Kriterien nach unten, und suchen Sie die Variable 2024 Median Household Income. Wählen Sie für Einfluss die Option Invers aus.
- Legen Sie für die folgenden Variablen den Einfluss auf Invers fest:
- 2024 Median Home Value
- 2024 Owner Occupied HUs: Precent
- 2024 Pop Age 25+: Bachelor's Degree: Percent
Jetzt haben alle Kriterien einen entsprechenden Einfluss auf die Analyse. Sie berechnen den Eignungswert neu.
- Klicken Sie auf dem Menüband in der Gruppe Eignungswert auf Berechnen.
Der Layer Gwinnett County Priority Level wird aktualisiert, um die von Ihnen vorgenommenen Änderungen widerzuspiegeln. Bezirke mit geringerer Priorität sind gelb, Gebiete mit höherer Priorität sind rot.
Die Karte zeigt viele Zählbezirke mit hoher Priorität im zentralen westlichen Teil des County und einige wenige Zählbezirke mit hoher Priorität im Norden und Süden.
- Klicken Sie auf Ergebnisse anzeigen, um eine Zusammenfassung der Ergebnisse zu erhalten.
Sie können sie interaktiv in einem Histogramm, einem Scatterplot oder einer Tabellensicht erkunden und die Ergebnisse in Excel exportieren. In der Ansicht Zusammenfassung können Sie sehen, dass Gwinnett County 220 Zählbezirke mit einem durchschnittlichen sozioökonomischen Gefährdungsindex von 0,3 hat. Anhand der Gefährdungswerte können Sie auch die jeweils 5 Zählbezirke mit der höchsten und der niedrigsten Gefährdung interaktiv erkunden.
- Speichern Sie das Projekt.
Die Bezirke symbolisieren
Nachdem die Eignungsanalyse abgeschlossen ist, symbolisieren Sie die Ergebnisse. Derzeit gibt es fünf Symbolklassen, die durch statistische Muster im Dataset definiert sind. Durch Ihre Symbolisierung werden die Daten in Quartile eingeteilt, wodurch die Daten in vier gleiche Teile unterteilt werden.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf den Layer Gwinnett County Priority Levels, und wählen Sie Symbolisierung aus.
Der Bereich Symbolisierung wird angezeigt. Der Layer verwendet bereits abgestufte Farben für die Symbolisierung, so dass Sie nur noch die Methode und die Anzahl der Klassen ändern müssen.
- Wählen Sie als Methode die Methode Quantil aus. Wählen Sie für Klassen den Wert 4.
Sie ändern außerdem das Farbschema.
- Wählen Sie für Farbschema die Option Violett (4 Klassen) aus.
Tipp:
Um den Namen eines Farbschemas anzuzeigen, zeigen Sie entweder auf das Schema, oder aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben Namen anzeigen.
Die Symbolisierung auf der Karte wird aktualisiert. Der Layer hat jetzt vier Symbolklassen. Jede Symbolklasse entspricht 25 % der Gesamtzahl der Zählbezirke, organisiert nach Prioritätsstufen.
Die Beschriftungen für die Symbolklassen verwenden die Grenzwerte für die Eignungswerte für jedes Quartil. Die Eignungswerte sind für Benutzer, die ihre Bedeutung nicht kennen, möglicherweise nicht sehr aussagekräftig. Sie ändern die Beschriftungen der Symbolklassen, um stattdessen die Prioritätsstufe jedes Quartils anzugeben.
- Doppelklicken Sie unter Klassen auf die Beschriftung der ersten Symbolklasse, um sie zu bearbeiten. Geben Sie Class 1: Least Priority ein, und drücken Sie die Eingabetaste.
- Ändern Sie die Beschriftung der zweiten Symbolklasse in Class 2: Low Priority, der dritten in Class 3: Moderate Priority und der vierten in Class 4: High Priority.
Die Beschriftungen werden im Bereich Inhalt aktualisiert.
- Schließen Sie den Bereich Symbolisierung. Speichern Sie das Projekt.
Sie haben eine Eignungsanalyse in ArcGIS Business Analyst Pro durchgeführt, um zu ermitteln, welche Zählbezirke vorrangig für Maßnahmen zur Verringerung der sozioökonomischen Gefährdung in Frage kommen. Als Nächstes setzen Sie Ihre Ergebnisse mit Diagrammen und demografischen Daten in den richtigen Kontext.
Ergebnisse in einen Kontext setzen
Der von Ihnen erstellte Layer priorisiert die Zählbezirke in Gwinnett County für Maßnahmen anhand von Indikatoren für die sozioökonomische Gefährdung. Auch wenn Ihre Analyse vollständig ist, können Sie Ihre Karte noch durch Kontext verbessern, der einen besseren Einblick in die demografischen Daten des County gibt.
Zunächst erstellen Sie ein Diagramm, das spezifische demografische Variablen, wie z. B. das Einkommen, für jede Priorität zeigt. Dann fügen Sie der Karte einen weiteren Layer hinzu, der die vorherrschende Hautfarbe und ethnische Herkunft in jedem Bezirk anzeigt. Dieser Kontext kann den politischen Entscheidungsträgern helfen, fundiertere Entscheidungen über eine gerechte und bedarfsgerechte Verteilung der Ressourcen zu treffen.
Bezirke nach Priorität klassifizieren
Bei der Symbolisierung des Layers der Prioritätsstufen haben Sie die Daten in Quartile eingeteilt. Diese Quartile haben als Grundlage für Ihre Prioritätsstufen von der niedrigsten Priorität bis zur höchsten Priorität gedient. Derzeit ist diese Klassifizierung nur in der Symbolisierung des Layers enthalten. Um mit dieser Klassifizierung ein Diagramm zu erstellen oder weitere Analysen durchzuführen, müssen Sie in der Attributtabelle des Layers ein Feld erstellen, das die Prioritätsstufe jedes Bezirks enthält. Sie können hierzu das Werkzeug Feld reklassifizieren verwenden.
- Klicken Sie im Menüband auf die Registerkarte Analyse. Klicken Sie in der Gruppe Geoverarbeitung auf Werkzeuge.
- Suchen Sie im Bereich Geoverarbeitung nach dem Werkzeug Feld reklassifizieren, und öffnen Sie es.
Dieses Werkzeug reklassifiziert ein Feld auf der Grundlage einer bestimmten statistischen Methode und erstellt ein neues Feld mit den Ergebnissen.
- Wählen Sie für Eingabetabelle den Eintrag Gwinnett County Priority Levels\Candidate Sites aus.
Als Nächstes wählen Sie das zu reklassifizierende Feld aus. Das Ausgabefeld, das durch Ihre Eignungsanalyse erstellt wird, heißt Final Score.
- Wählen Sie für Zu reklassifizierendes Feld den Eintrag Final Score aus.
- Wählen Sie für Reklassifizierungsmethode die Methode Quantil aus. Geben Sie für Anzahl der Klassen den Wert 4 ein.
- Geben Sie für Ausgabefeldname den Namen Priority_Level_by_Quartile ein.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Das Werkzeug wird ausgeführt. Da die Analyse nur Auswirkungen auf die Attributtabelle gehabt hat, hat sich die Karte nicht verändert.
- Öffnen Sie die Attributtabelle für den Layer Candidate Sites. Führen Sie einen Bildlauf zum Ende der Tabelle durch.
Das Werkzeug hat zwei Felder am Ende der Tabelle hinzugefügt: Priority_Level_by_Quartile_CLASS und Priority_Level_by_Quartile_RANGE. Das erste zeigt an, ob ein Bezirk im ersten, zweiten, dritten oder vierten Quartil liegt, während das zweite den Wertebereich im Quartil des Bezirks angibt. Da Sie dieselbe Klassifizierungsmethode für die Layer-Symbolisierung verwendet haben, entsprechen die Klassen in der Tabelle den Symbolen.
- Schließen Sie die Tabelle.
Ein Diagramm zum Vergleich der Klassen erstellen
Der Vorteil der Erstellung eines Feldes anhand von Quartilklassen besteht darin, dass Sie diese Klassen für weitere Analysen verwenden können. Was wäre zum Beispiel, wenn Sie wissen möchten, wie sich ein bestimmter sozioökonomischer Indikator, wie das Medianeinkommen, zwischen den Klassen unterscheidet? Sie erstellen ein Diagramm, das das durchschnittliche Medianeinkommen für jede Klasse zeigt.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf Candidate Sites, zeigen Sie auf Diagramm erstellen, und wählen Sie Balkendiagramm aus.
Ein Diagramm und der Bereich Diagrammeigenschaften werden angezeigt.
- Wählen Sie im Bereich Diagrammeigenschaften für Kategorie oder Datum die Einstellung Priority_Level_by_Quartile_CLASS aus.
Sie legen die Y-Achse so fest, dass sie das durchschnittliche Haushaltseinkommen anzeigt.
- Wählen Sie für Aggregation den Eintrag Mittelwert aus.
- Klicken Sie für Numerische Felder auf Auswählen. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen für 2024 Median Household Income, und klicken Sie auf Übernehmen.
Das Diagramm wird aktualisiert und zeigt das durchschnittliche mediane Haushaltseinkommen 2024 für jede Prioritätsstufe. Bevor Sie sich das Diagramm ansehen, ändern Sie den Titel des Diagramms und die Beschriftungen der Achsen, damit sie besser verständlich sind.
- Klicken Sie im Bereich Diagrammeigenschaften auf die Registerkarte Allgemein.
- Legen Sie die folgenden Parameter fest:
- Geben Sie für Diagrammtitel den Text Priority class by 2024 median household income.
- Geben Sie für Titel der X-Achse den Text Priority class ein.
- Geben Sie für Titel der Y-Achse den Text Mean of 2024 median household income ein.
Das Diagramm ist nun fertig.
Das Diagramm zeigt einen klaren Trend, dass höhere Prioritätsklassen über ein niedrigeres medianes Haushaltseinkommen verfügen. Das Einkommen in Klasse 1 (ca. 133.000 USD) ist mehr als doppelt so hoch wie in Klasse 4 (ca. 58.645 USD). Dies vermittelt einen Eindruck von der wirtschaftlichen Ungleichheit im County. Im Jahr 2024 betrug das mittlere Haushaltseinkommen in Georgia 86.853 USD. Die Klasse 3 liegt knapp über diesem Wert, während Klasse 4 fast 30.000 USD darunter liegt.
Tipp:
Sie können den Workflow in diesem Abschnitt wiederholen, um Diagramme für jede demografische Variable zu erstellen, die Sie für Ihre Eignungsanalyse verwendet haben. Sie können außerdem das Werkzeug Layer anreichern verwenden, um weitere Variablen zum Vergleich hinzuzufügen. Sie könnten Ihre Daten beispielsweise mit Informationen über Hautfarbe und ethnische Herkunft anreichern und sie nach Prioritätsstufe aufschlüsseln, um besser zu verstehen, wie sich Hautfarbe und ethnische Herkunft in den verschiedenen sozioökonomischen Gruppen unterscheiden.
- Schließen Sie das Diagramm und den Bereich Diagrammeigenschaften.
Daten zu Hautfarbe und ethnischer Herkunft hinzufügen
Bislang wurden Hautfarbe und ethnische Herkunft in Ihrer Analyse nicht berücksichtigt. Die Hautfarbe und die ethnische Herkunft sind häufig mit der sozioökonomischen Gefährdung verbunden und können wichtige Faktoren sein, die bei der Priorisierung von Ressourcen für Maßnahmen zu berücksichtigen sind. Um Ihre Analyseergebnisse in einen Kontext zu setzen, fügen Sie einen ArcGIS Living Atlas-Layer hinzu, der die vorherrschende Hautfarbe in jedem Zählbezirk anzeigt.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf die Registerkarte Karte. Klicken Sie in der Gruppe Layer auf die Schaltfläche Daten hinzufügen.
- Klicken Sie im Fenster Daten hinzufügen unter Portal auf Living Atlas. Suchen Sie nach ACS Race and Hispanic Origin Variables.
- Doppelklicken Sie auf ACS Race and Hispanic Origin Variables - Centroids.
Der Layer verfügt über drei Sublayer, die den verschiedenen geografischen Regionen entsprechen: "county", "state" und "tract". Sie fügen den Layer "tract" hinzu, da Ihre Analyse Zählbezirke umfasst.
- Doppelklicken Sie auf Tract.
Der Layer wird der Karte hinzugefügt.
Der Layer zeigt Schwerpunkte oder Punktsymbole, die den Mittelpunkt eines Polygons darstellen (in diesem Fall Polygone von Zählbezirken). Die Größe des Kreises entspricht der Bevölkerungszahl, während die Farbe die vorherrschende Hautfarbe und ethnische Herkunft in jedem Bezirk angibt. Die Transparenz jedes Symbols zeigt die Intensität der Dominanz an.
Sie erstellen eine Definitionsabfrage, um nur Gwinnett County anzuzeigen.
- Doppelklicken Sie im Bereich Inhalt auf Tract.
- Klicken Sie im Fenster Layer-Eigenschaften auf die Registerkarte Definitionsabfrage. Klicken Sie auf Neue Definitionsabfrage.
- Erstellen Sie die Klausel Wobei gilt: State ist gleich Georgia. Fügen Sie folgende Klausel hinzu: Und County ist gleich Gwinnett County.
- Klicken Sie auf OK.
Das Fenster Layer-Eigenschaften wird geschlossen, und die Abfrage wird angewendet. Jetzt werden nur noch die Schwerpunkte für Gwinnett County angezeigt.
Zum Schluss passen Sie die Symbolisierung so an, dass die Schwerpunkte deutlicher über den Prioritätsstufen angezeigt werden.
- Klicken Sie hierzu im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf Tract, und wählen Sie Symbolisierung aus.
Sie versehen jedes Symbol mit einem Halo, damit es vor verschiedenen Hintergrundfarben besser zur Geltung kommt.
- Klicken Sie unter Klassen auf Weitere, und wählen Sie Alle Symbole formatieren aus.
- Klicken Sie auf die Registerkarte Eigenschaften. Blenden Sie Halo ein, und ändern Sie das Halo-Symbol in Schwarze Füllung.
- Ändern Sie den Wert für Halo-Größe in den Wert 0,5 Pkt.
- Klicken Sie am unteren Rand des Bereichs Symbolisierung auf Übernehmen.
Der Halo wird auf die Karte angewendet. Sie passen außerdem die Größe und Transparenz der Symbole an.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche "Optionen", und wählen Sie Symbolisierung nach Attribut variieren.
- Erweitern Sie die Transparenz. Geben Sie für Niedrige Werte den Wert 60 % ein.
- Blenden Sie Größe ein. Legen Sie für Minimum den Wert 5 Pkt. und für Maximum den Wert 35 Pkt. fest.
Die Änderungen werden für die Karte übernommen. Jetzt lässt sich die Farbe der einzelnen Symbole leichter erkennen.
Die Karte verdeutlicht die Vielfalt der Hautfarbe und der ethnischen Herkunft in Gwinnett County. Zahlreiche Zählgebiete mit hoher Priorität im westlichen Teil des County haben grüne (Hispano) oder gelbe (Schwarze) Schwerpunkte. Dies deutet darauf hin, dass die sozioökonomische Gefährdung auch auf die ethnische Herkunft zurückzuführen ist. Mit diesem Kontext können politische Entscheidungsträger besser verstehen, wie sich Hautfarbe und ethnische Herkunft mit Ihren Ergebnissen überschneiden.
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Begründung für die Variablen
Die in dieser Beispielanalyse verwendeten Variablen oder Indikatoren spiegeln jeweils eine andere Dimension der sozioökonomischen Gefährdung wider. Sie sollten die Dimensionen und Indikatoren in Zusammenarbeit mit einer Gruppe von Interessenvertretern auswählen und entwickeln, der auch Mitglieder oder Vertreter der betroffenen Community angehören. Weitere Informationen über die Auswahl von Indikatoren für das Erstellen eines kombinierten Indexes finden Sie im Technical Paper Creating Composite Indices Using ArcGIS: Best Practices von Esri.
| Dimension | Variablen oder Indikatoren | Begründung |
|---|---|---|
| Einkommen und Beschäftigungsverhältnis |
| Das Einkommen und das Beschäftigungsverhältnis können einen Hinweis auf die allgemeine wirtschaftliche Lage und die Stärke des Arbeitsmarktes in einem Gebiet geben. |
Armut und staatliche Hilfe |
| Eine hohe Armutsquote ist ein Indikator für die allgemeine wirtschaftliche Lage einer Community und für den Anteil der Bevölkerung, der wahrscheinlich Schwierigkeiten hat, seine Grundbedürfnisse wie Nahrung, Unterkunft und Gesundheitsversorgung zu befriedigen. Armut ist häufig auch mit einer Reihe anderer Gefährdungen verbunden, wie z. B. dem eingeschränkten Zugang zu hochwertiger Bildung, dem Leben in Gegenden mit hoher Kriminalitätsrate und erhöhten Gesundheitsrisiken. Vor allem Kinder, die in Armut aufwachsen, sind gefährdet, was sich langfristig auf ihre Bildung, ihre Gesundheit und ihre künftigen wirtschaftlichen Chancen auswirkt. |
Erschwinglichkeit von Wohnraum und Belastung der Haushalte durch Wohnraum |
| Die Erschwinglichkeit von Wohnraum zeigt die finanzielle Belastung der Haushalte. Die Kosten für das Wohnen sollten im Idealfall 28-33 Prozent des Haushaltseinkommens nicht übersteigen. Haushalte, die durch Hypothekenzahlungen stark belastet sind, sind anfälliger für wirtschaftliche Unsicherheiten im Falle von Einkommensverlusten oder Arbeitsplatzverlust. Der mediane Wert von Wohnungen ist ein Indikator, der den allgemeinen wirtschaftlichen Wohlstand eines Gebiets widerspiegeln kann, während der Prozentsatz der Eigentumswohnungen wertvolle Informationen über die Stabilität der Community und langfristige Investitionen liefert. |
Bildung und Internetzugang |
| Ein höheres Bildungsniveau führt im Allgemeinen zu besseren Berufsaussichten, höheren Einkommen und einer besseren Lebensqualität. Der Internetzugang ist entscheidend für die Ausbildung, die Stellensuche und den Zugang zu Dienstleistungen. Ein fehlender Internetzugang kann die Ungleichheiten im Bereich Bildung und Wirtschaft noch verschärfen. |
Zugang zum Gesundheitswesen |
| Personen ohne Krankenversicherung können durch hohe Krankheitskosten belastet werden. Dies kann zu einer erheblichen wirtschaftlichen Belastung führen, insbesondere bei unerwarteten und schwerwiegenden Erkrankungen oder Verletzungen. Menschen ohne Krankenversicherung nehmen seltener vorbeugende Dienste in Anspruch, z. B. regelmäßige Vorsorgeuntersuchungen, Impfungen und Früherkennung von Krankheiten. Dies kann zu einer verzögerten Diagnose und Behandlung führen, was wiederum schwerere gesundheitliche Probleme mit sich bringt, deren Behandlung kostspielig ist. |
Behinderung und Barrierefreiheit |
| Diese Komponente trägt den besonderen Herausforderungen Rechnung, denen sich Haushalte mit Menschen mit Behinderungen gegenübersehen. Behinderungen können sich auf die Beschäftigungsmöglichkeiten, das Einkommensniveau, den Zugang zur Gesundheitsversorgung und die allgemeine Lebensqualität auswirken. |
In diesem Lernprogramm haben Sie eine Eignungsanalyse durchgeführt, um die sozioökonomische Gefährdung zu ermitteln. Sie haben die Daten der Zählbezirke mit sozioökonomischen Indikatoren angereichert, für jeden Bezirk Gefährdungswerte berechnet und die Ergebnisse mit Daten zu Hautfarbe und ethnischer Herkunft in einen Kontext gestellt, der wichtige Erkenntnisse und potenzielle Auswirkungen auf die Politik offenbart. Mit dieser Analyse konnten Sie die Zählbezirke in Gwinnett County hervorheben, die für gezielte Maßnahmen priorisiert werden sollten, und den politischen Entscheidungsträgern datengestützte Erkenntnisse für eine positive Veränderung der Community an die Hand geben.
Dieser Workflow kann für jedes County in den Vereinigten Staaten durchgeführt werden. Für eine Analyse auf Landesebene verwenden Sie die Webkarte Socioeconomic Vulnerability. Weitere Informationen über den Workflow der Eignungsanalyse finden Sie unter Eine Eignungsanalyse durchführen.
Weitere Lernprogramme finden Sie in der Lernprogrammgalerie.
