为初创企业选择测试市场

创建工程

首先，您将在 ArcGIS Business Analyst Web App 中创建一个工程。工程包含图层、报表和其他地图项目，可帮助您以更高效的方式管理和组织数据。还可通过工程共享工作。

工程将绘制德国柏林的社区地图。不过，此工作流程同样适用于德国或其他国家/地区的任何区域。

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注：
如果您没有组织帐户，请参阅软件访问权限选项。
您的账户必须具有许可才能使用 Business Analyst。如果您是组织管理员，则可以为自己分配许可。否则，您必须联系管理员获取权限。
如果这是您首次使用 Business Analyst，将显示欢迎使用窗口。如果您之前在 Business Analyst 创建过工程，则不会看到欢迎使用窗口，但可能会看到新增功能窗口。
如有必要，请关闭欢迎使用或新增功能窗口。
如果您是首次使用 Business Analyst，请单击创建工程。如果用户之前已使用过 Business Analyst，请单击主页，然后选择新建工程。
随即显示创建工程窗口。
对于工程名称，输入 Berlin Bike-Friendly Neighborhoods 并添加您的姓名或缩写。单击创建。
随即显示一条消息，提示正在创建工程。该过程可能花费几分钟的时间。完成后，将显示一条消息，确认已创建工程。
单击确定。
如有必要，在工程列表中，指向 Berlin Bike-Friendly Neighborhoods，然后单击打开工程。
随即显示该工程。
注：
根据组织的设置，工程的默认范围和外观可能与示例图像不同。
需要确保您使用的数据适用于德国。
在功能区上，单击菜单显示您的国家或地区的数据源。
在国家和地区列表中，找到德国并单击单击选择数据源按钮。
两个适用于德国的数据源出现。
在标准数据源旁边，单击应用。
地图导航至德国，人口统计数据源设置为德国（标准）。

添加人口统计变量

现在已将数据源设置为德国，可以帮助 Max 和 Renate 找到符合他们适合开设自行车亭的条件的社区。他们的目标市场具有以下特点：有孩子的家庭比例高、中低收入以及娱乐活动支出高于平均水平。创建代表这些特征的人口统计数据变量列表。然后，将分析区域缩小到柏林社区。

在功能区中，单击创建地图，然后选择智能地图搜索。
智能地图搜索窗格随即显示。其中显示了受 Business Analyst 用户欢迎的预组变量集的精选列表。创建您自己特别感兴趣的变量列表。
在工作流程窗格的底部，单击浏览所有变量。
使用数据浏览器窗口来选择符合 Max 和 Renate 标准的变量。
在标准变量下，单击家庭。
在家庭类别中，有描述德国家庭类型的变量，包括您感兴趣的变量：有孩子的家庭。
在探索 > 家庭中，确认已选择全部类别。
选中 2023 Households by Type: Multi-Person Households with Children 复选框。
该变量将添加到数据浏览器窗口顶部的选定变量列表中。接下来，添加反映低收入和中等收入家庭的变量。
在类别下，单击收入。
在探索 > 收入中，确认已选择全部类别。选中 2023 Total Households in 2nd Income Quintile (€20,999 to €31,828) 和 2023 Total Households in 3rd Income Quintile (€31,829 to €47,354) 复选框。
这两个变量将添加到所选变量列表中，使变量总数达到三个。接下来，添加一个变量来反映娱乐活动支出高于平均水平的家庭。
在类别下，单击支出。
向下滚动并选中 2023 Recreational & Cultural Service Expenditures: Index 复选框。
指数会将地图上区域的值与另一个值（例如全国平均值）进行比较。可表明哪些地区的娱乐支出高于德国全国平均水平。
您一共选择了四个变量。保存此变量列表并将它们应用到地图。
在数据浏览器窗口底部，单击保存列表。
对于列表名称，输入 Bike-Friendly Indicators。
对于列表图标，选择形状和图标。在交通下，单击自行车图标。
提示：
也可以使用搜索栏，更快地找到自行车图标。
在保存变量列表窗口中，单击保存。
在数据浏览器窗口底部，单击应用。
智能地图搜索工作流程运行，将您选择的变量应用到整个德国地图。接下来，优化分析范围，专门检查柏林地区。
在智能地图搜索窗格中，向下滚动到地理部分。单击分析范围菜单，搜索柏林，然后选择柏林 Municipality。
该地图导航至柏林并限制了分析范围。接下来，调整地图的细节层次，以便可以看到各个社区。
在地理部分中，对于详细程度，选择 Postcodes5。
该地图现在显示了柏林境内的各个邮政编码边界。通过这些界限，能够在社区层面检查您的标准。
您已创建了相关人口统计变量的列表，并将分析区域缩小到柏林社区。接下来，将根据所选变量来分析和比较邻域。

寻找适合骑自行车的社区

为了帮助 Max 和 Renate 为其初创企业获得资金，需要确定柏林至少 10 个极有可能使用自行车亭的区域。所选指标用于衡量是否对骑自行车持友好态度（例如儿童、收入和娱乐支出）。接下来，为这些变量设置范围，确定哪些社区是最适合骑自行车的区域。

首先，更改 Multi-Person with Children 变量，使用百分比而不是原始计数。使用百分比可以让您更轻松地跨邻域比较变量。而家庭计数则无法将社区的居民人数考虑在内。

在智能地图搜索窗格中，向上滚动到变量列表部分。对于 2023 HHs: Multi-Person with Children，单击计算：计数并选择百分比。
接下来，为变量设置范围阈值，以便只有具有特定最小值的社区才会出现在地图上。这样，只有当社区中有孩子的家庭达到某一适当比例时，才会显示在地图上。
调整 2023 HHs: Multi-Person with Children 变量的范围，设置下限阈值为 20%。
该地图会自动筛选出拥有孩子的家庭比例低于 20% 的社区。调整其他变量的下限阈值，过滤掉在人口统计上不适合开设自行车亭的社区。
调整以下变量：
- 对于 2023 HHs: 2nd Quintile (€20,999 to €31,828，将下限阈值更改为 2,000 家庭。
- 对于 2023 HHs: 3rd Quintile (€31,829 to €47,354)，将下限阈值更改为 2,000 家庭。
- 对于 2023 Recreational Services: Index，将下限阈值更改为 100。
地图将更新以显示符合您修改的条件的所有区域。
结果窗格显示 21 个邮政编码区符合您输入的条件。
现在已经设置了基本标准，接下来将探索数据、细化标准并将结果范围缩小到 10 个最合适的社区。
在结果窗格中，单击直方图按钮。
直方图以类似于条形图的格式显示数据的分布情况。
在图表设置下，对于变量，选择 2023 Recreational Services: Index。
现在，直方图显示了娱乐支出高于国家指数值 (100) 的所有地点的分布。
光标指向条形可查看索引值以及有多少区域具有该值。
有 10 个娱乐支出指数值高于 104 的站点。调整娱乐支出变量，设置阈值下限为 104.1。
在智能地图搜索窗格中，对于 2023 Recreational Services: Index，将下限阈值更改为 104.1。
该地图现在显示了 10 个符合自行车友好标准的邮政编码区，特别关注了休闲方面的高支出。
接下来，保存工作。
在智能地图搜索窗格中，单击保存图层。
在保存图层窗口中，对于图层名称，输入 Top 10 Bike-Friendly Berlin Neighborhoods 并添加您的姓名或缩写。单击确定。
片刻之后，图层保存完成。
在功能区上，单击 Berlin Bike-Friendly Neighborhoods。
该图层列在智能地图搜索图层下。