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Rechercher des emplacements similaires

Remarque :

Cette fonction n’est pas encore prise en charge dans Map Viewer Classic (anciennement Map Viewer). Elle sera disponible dans une version future de la nouvelle version deMap Viewer Map Viewer.

Rechercher des emplacements similaires L’outil Rechercher des emplacements similaires identifie les entités candidates qui sont les plus similaires ou qui diffèrent le plus d’une ou de plusieurs entités en entrée selon les attributs d’entité.

Diagramme de workflow

Diagramme de workflow Identifier des emplacements similaires

Analyse avec les GeoAnalytics Tools

Vous pouvez exécuter des analyses avec GeoAnalytics Tools via un traitement distribué sur plusieurs cœurs et machines ArcGIS GeoAnalytics Server. GeoAnalytics Tools et les outils d’analyse d’entités standard de ArcGIS Enterprise proposent différents paramètres et fonctionnalités. Pour en savoir plus sur ces différences, reportez-vous à la rubrique Différences entre les outils d’analyse d’entités.

Exemples

  • Déterminez vos points de vente qui se rapprochent le plus de vos points de vente les plus performants, en termes de profils de clients.

  • En fonction des caractéristiques des villages les plus durement touchés par une maladie, quels sont les autres villages les plus exposés ?

  • Le programme d'activités sportives extrascolaires d'une ville a remporté un vif succès. Les promoteurs souhaitent trouver d'autres villes présentant des caractéristiques semblables pour étendre leur programme.

  • Un analyste de la criminalité souhaitera effectuer une recherche dans la base de données de tous les crimes pour voir si un crime récent s'inscrit éventuellement dans un modèle ou une tendance plus large.

  • Un responsable des ressources humaines souhaite justifier les fourchettes de salaires au sein de sa société. Une fois qu'il a identifié des villes semblables en termes de taille, de coûts de la vie et d'aménagements, il examine les fourchettes des salaires des différents postes concernés et détermine si elles sont alignées avec les salaires dans sa société.

Remarques sur l'utilisation

Des entités tabulaires, ponctuelles, linéaires ou surfaciques peuvent être utilisées.

La référence peut être faite en utilisant toutes les entités de la couche en entrée ou en effectuant une sélection. Vous pouvez effectuer une sélection de manière interactive à l’aide du bouton Select (Sélectionner) Select (Sélectionner) ou via un filtre, à l’aide du bouton Query (Requête) Query (Requête). Vous pouvez sélectionner plusieurs entités ou les désélectionner à l’aide du bouton Select (Sélectionner). Une seule requête peut être utilisée pour effectuer une sélection sur la couche de référence.

Une couche candidate en entrée est requise. Les entités contenues dans la couche candidate sont classées selon leur similarité avec les emplacements de référence.

La similarité classée repose sur les champs précisés dans le paramètre Baser la similarité sur. Vous pouvez spécifier plusieurs champs. Seuls les champs numériques dont les noms correspondent à la couche de référence peuvent être sélectionnés. Les entités au classement le plus faible présentent la similarité la plus élevée avec la couche de référence.

Par défaut, toutes les entités, à hauteur de 10 000, contenues dans la couche d’emplacements de candidats sont classées de la plus similaire à la moins similaire. Le paramètre Me montrer peut être utilisé pour spécifier le nombre d'entités que vous souhaitez voir renvoyer.

Le paramètre Determine the most and least similar using (Déterminer les plus et moins similaires avec) vous permet de spécifier la façon dont les entités sont appariées. Vous pouvez sélectionner field values (valeurs de champ) ou field profiles (profils de champ).

  • Pour field values (valeurs de champ), les candidats les plus similaires auront la plus petite somme des différences au carré pour toutes les entités pour lesquelles vous utilisez l’option Base similarity on (Baser la similarité sur). Toutes les valeurs sont normalisées avant le calcul des différences.
  • Pour field profiles (profils de champ), la similarité cosinusoïdale est mesurée. La similarité cosinusoïdale recherche les relations identiques parmi les valeurs attributaires standardisées au lieu de se préoccuper de l'appariement des amplitudes des attributs. Par exemple, il existe trois champs, appelés A1, A2 et A3, sur lesquels vous utiliserez le paramètre Base similarity on (Baser la similarité sur). A2 est deux fois plus grand qu'A1 et A3 est presque identique à A2. Pour field profiles (profils de champ), l’outil recherche les candidats présentant les mêmes relations attributaires : A2 deux fois plus grand qu’A1, puis presque égal. Comme cette méthode recherche des relations entre les attributs, vous devez spécifier un minimum de deux champs pour le paramètre Base similarity on (Baser la similarité sur). Vous pouvez utiliser la méthode de similarité cosinusoïdale (field profiles (profils de champ)) pour rechercher des lieux, tels que Los Angeles, mais à une échelle globale moindre. Par exemple, c’est le profil de population et le nombre de véhicules au nombre de résidents inférieur à 20 qui vous intéresse. L'index de similarité cosinusoïdale s'étend de 1,0 (similarité parfaite) à -1,0 (dissemblance parfaite). L’index de similarité cosinusoïdale est indiqué dans le champ simindex (Similarité cosinusoïdale) de l’option Output Features (Entités en sortie).

Tous les champs utilisés pour l’appariement sont inscrits dans la sortie. Le paramètre Choose fields to add to result (Choisir les champs dans lesquels ajouter les résultats) vous permet d’indiquer les champs à ajouter à la table en sortie, s’il y a lieu. Par défaut, tous les champs sont ajoutés.

En plus des champs d’appariement et des champs à ajouter aux résultats, les champs suivants sont inclus dans la sortie :

Nom du champDescriptionNotes

location_type

Chaîne indiquant si les entités proviennent de la couche de référence ou de la couche de recherche.

Ce champ est toujours inclus dans la sortie.

simrank

Si vous sélectionnez most similar locations (emplacements les plus similaires) ou most and least similar (les plus et les moins similaires), toutes les solutions sont classées de la plus similaire à la moins similaire. La valeur de classement de la solution la plus similaire est de 1.

Ce champ n’est inclus que si vous sélectionnez most similar (le plus similaire) ou most and least (le plus et le moins).

dissimrank

Si vous sélectionnez least similar locations (emplacements les moins similaires) ou most and least similar (les plus et les moins similaires), toutes les solutions sont classées de la moins similaire à la plus similaire. La valeur de classement de la solution la moins similaire est de 1.

Ce champ n’est inclus que si vous sélectionnez least similar (le moins similaire) ou most and least (le plus et le moins).

simindex

Ce champ quantifie la similarité de chaque solution par rapport à l'entité de référence. Si vous spécifiez field values (valeurs de champ), cette valeur représente la somme des différences de valeurs au carré.

Ce champ n’est inclus que si vous sélectionnez field values (valeurs de champ).

cosimindex

Ce champ quantifie la similarité de chaque solution par rapport à l'entité de référence. Si vous spécifiez field profiles (profils de champ), cette valeur représente la similarité cosinusoïdale.

Ce champ n’est inclus que si vous sélectionnez field profiles (profils de champ).

labelrank

Ce champ est fourni uniquement à des fins d'affichage. L'outil utilise ce champ pour fournir le rendu par défaut des résultats d'analyse.

Ce champ est toujours inclus dans la sortie.

reference_id

Valeur d’ID unique pour les entités de référence. Les entités de recherche reçoivent une valeur nulle.

Cette valeur a été introduite dans ArcGIS Enterprise version 10.6.1.

search_id

Valeur d’ID unique pour les entités de recherche de valeurs. Les entités de référence reçoivent une valeur nulle.

Cette valeur a été introduite dans ArcGIS Enterprise version 10.6.1.

Dans ArcGIS Enterprise version 10.6.1, une synthèse des calculs de similarité est disponible dans la page des détails des éléments. La synthèse inclut les éléments suivants :

  • Summary of Input Features (Synthèse des entités en entrée) - Synthèse statistiques d’une ou de plusieurs entités utilisées comme entités de référence. Si plusieurs entités sont utilisées, il s’agit de la valeur moyenne. Chaque champ utilisé dans le calcul est représenté sous forme de ligne.
  • Summary of Attributes of Interest (Synthèse des attributs d’intérêt) - Synthèse statistique des entités de recherche. Chaque champ utilisé dans le calcul est représenté sous forme de ligne.
  • Le troisième tableau représente les entités de recherche dont le degré de correspondance est le plus élevé. Ce tableau affiche un maximum de 50 entités, même si un nombre plus élevé d’entités correspondent. Ce tableau affiche les valeurs search_id, simrank et simindex présentées dans le tableau ci-dessus.

Limitations

  • La couche de référence et la couche candidate doivent posséder au moins un champ numérique avec un nom correspondant.
  • Lorsque vous utilisez la méthode des profils de champ, la couche de référence et la couche candidate doivent posséder au moins deux champs numériques avec un nom correspondant.

Fonctionnement de l’outil Find Similar Location (Rechercher des emplacements similaires)

Pour pouvoir utiliser l’outil Rechercher des emplacements similaires, indiquez les emplacements de référence, les emplacements de recherche de candidats et les champs représentant les critères à respecter. La couche que vous sélectionnez pour analyse doit contenir vos localisations de référence ou d’étude. Par exemple, vos emplacements de référence peuvent correspondre à une couche comportant vos points de vente les plus performants ou les villages les plus durement touchés par une maladie. Spécifiez ensuite la couche contenant vos emplacements de recherche de candidats. Il peut s'agir de tous vos points de vente ou de tous les autres villages. Enfin, identifiez un ou plusieurs champs à utiliser pour mesurer la similarité. L’outil Rechercher des emplacements similaires classe ensuite tous les emplacements de recherche de candidats selon leur degré de correspondance avec vos emplacements de référence dans tous les champs que vous avez sélectionnés.

Dans certains cas, la couche d'analyse peut contenir à la fois les emplacements de référence et les emplacements de recherche de candidats. Vous pouvez avoir une couche unique contenant tous vos points de vente, par exemple, et pouvez les classer du plus au moins similaire à votre point de vente le plus performant. Utiliser votre couche de points de vente à la fois comme couche d'analyse et couche de recherche de candidats. Vous devez alors identifier, à l'aide d'un des outils de sélection, quel point de vente est votre point de vente le plus performant. Vous pouvez sélectionner vos emplacements de référence à l'aide d'une requête interactive ou en créant une requête. Créer également une copie de la couche de points de vente afin que deux versions figurent dans la table des matières. Cliquez sur le bouton de filtrage sous la première copie et définissez un filtre pour sélectionner votre point de vente le plus performant. Cliquez ensuite sur le bouton de filtrage sous la seconde couche et définissez un filtre pour sélectionner les emplacements de recherche de candidats (éventuellement tous les points de vente à l'exception du plus performant). La première couche est votre couche d’analyse (cliquez sur Perform Analysis (Effectuer une analyse) sous la couche ou sur le bouton Analysis (Analyse) en haut de votre carte, puis accédez à l’outil Rechercher des emplacements similaires en développant la catégorie Find Locations (Rechercher des emplacements)). Spécifiez la seconde couche comme paramètre Rechercher des emplacements similaires dans. Il s'agit de vos emplacements de recherche de candidats.

Dans d'autres cas, vous disposez de couches de référence et de recherche de candidats différentes. Vous pouvez disposer d’une couche de points de vente comprenant votre point de vente le plus performant avec des champs décrivant la base de clientèle du point de vente (champs tels que le revenu moyen et le statut matrimonial, par exemple) et d’une seconde couche de parcelles candidates à partir desquelles vous déterminerez le meilleur emplacement où construire un nouveau point de vente. Dans ce cas, si la couche des emplacements de référence inclut plus que vos emplacements de référence, vous devez commencer par identifier les emplacements de référence à l'aide d'un des outils de sélection décrits ci-dessus. Si votre couche inclut uniquement vos emplacements de référence (votre point de vente le plus performant, par exemple), vous n’avez pas besoin d'effectuer une sélection. Vous spécifiez votre couche de parcelles pour les emplacements de recherche de candidats (deuxième paramètre). Si les parcelles et votre point de vente le plus performant comportent tous deux des champs décrivant la base de clientèle, vous pouvez exécuter l’outil Rechercher des emplacements similaires pour identifier les parcelles candidates avec les caractéristiques démographiques les plus proches des clients de votre point de vente le plus performant.

S'il existe plusieurs emplacements de référence, la similarité se fonde sur les valeurs moyennes des champs que vous spécifiez. Par exemple, s'il existe deux emplacements de référence et que vous souhaitez apparier la population, l'outil recherche les emplacements de recherche de candidats avec les populations qui s'apparentent le plus à la population moyenne des deux emplacements de référence. Si les valeurs des localisations de référence sont 100 et 102, par exemple, l’outil recherche les localisations de recherche de candidats avec une population proche de 101. Vous pourrez donc sélectionner des champs pour les champs des localisations de référence dotés de valeurs similaires. Si, par exemple, la population d’un emplacement de référence est 100 et que celle d’une autre est 100 000, l’outil recherche des emplacements de recherche de candidats dont la population avoisine la moyenne de ces deux valeurs, soit 50 050. Notez que cette moyenne n’est pas proche des populations des deux emplacements de référence.

Exemple de ArcGIS API for Python

L’outil Rechercher des localisations similaires est disponible dans ArcGIS API for Python.

Cet exemple recherche des endroits où implanter de nouveaux points de vente en fonction des implantations optimales actuelles et de leurs attributs.


# Import the required ArcGIS API for Python modules
import arcgis
from arcgis.gis import GIS
from arcgis.geoanalytics import find_locations

# Connect to your ArcGIS Enterprise portal and confirm that GeoAnalytics is supported
portal = GIS("https://myportal.domain.com/portal", "gis_publisher", "my_password", verify_cert=False)
if not portal.geoanalytics.is_supported():
    print("Quitting, GeoAnalytics is not supported")
    exit(1)   

# Find the feature layer containing the stores and filter to obtain stores in the top percentile
stores_search_result = portal.content.search("Stores", "Feature Layer")
stores_layer = stores_search_result[0].layers[0]
stores_layer.filter = "top_percentile = 'true'"

# Find the feature layer you'll use to search for similar locations
locations_search_result = portal.content.search("PotentialLocations", "Feature Layer")
locations = locations_search_result[0].layers[0]

# Run the Find Similar Locations tool
similar_location_result = find_locations.find_similar_locations(input_layer = stores_layer,
                                                                search_layer = locations,
                                                                analysis_fields = "median_income, population, nearest_competitor",
                                                                most_or_least_similar = "MostSimilar", 
                                                                match_method = "AttributeValues", 
                                                                number_of_results = 50, 
                                                                output_name = "similar_locations")

# Visualize the tool results if you are running Python in a Jupyter Notebook
processed_map = portal.map('Europe')
processed_map.add_layer(similar_location_result)
processed_map

Outils semblables

Utilisez l’outil Find Similar Locations (Rechercher des emplacements similaires) pour mesurer la similarité des emplacements dans une couche candidate et une couche de référence. D'autres outils peuvent vous aider à résoudre des problèmes légèrement différents.

Outils d'analyse Map Viewer Classic

Pour rechercher des emplacements similaires à l’aide des outils d’analyse standard, reportez-vous à l’outil Rechercher des emplacements similaires.

Si vous tentez de sélectionner des emplacements existants avec une requête, utilisez l’outil standard Find Existing Locations (Identifier des emplacements existants).

Si vous tentez d’utiliser une requête pour créer des entités, utilisez l’outil standard Dériver de nouveaux emplacements.

Outils d'analyse ArcGIS Pro

L’GeoAnalytics Tools Rechercher des emplacements similaires est disponible dans ArcGIS Pro.