A ferramenta Encontrar Locais Semelhantes mede a semelhança de locais na sua camada de pesquisa de candidatos para um ou mais locais de referência com base em critérios especificados.
Diagrama de fluxo de trabalho
Exemplos
Uma companhia de desenvolvimento está procurando por um bom local para construir uma nova comunidade de aposentadoria. Eles utilizam a ferramenta Enriquecer Camada para obter dados demográficos dos bairros cercando a maioria das suas comunidades existentes, bem sucedidas. Eles podem então utilizar Encontrar Locais Semelhantes para classificar os locais de desenvolvimento de candidatos com base na semelhança com estas características demográficas.
Qual de suas lojas são mais semelhantes aos seus melhores performers no que se relaciona ao perfil do cliente?
Baseado nas características de aldeias atingidas pela doença, quais outras aldeias estão em risco alto?
Um programa de fitness pós-escolar da cidade foi extremamente bem sucedido. Promotores desejam encontrar outras cidades com características semelhantes para servir como candidatos para expansão do programa.
Um analista de crime deseja procurar o Banco de Dados de todos os crimes para consultar se um crime recente pode ser parte de um padrão ou tendência maior.
Um gerente de recursos humanos pode desejar justificar faixas de salário da companhia. Após identificar cidades que são semelhantes em termos de tamanho, custo de vida e conforto, ele pode examinar faixas de salário para posições de interesse e determinar se estiverem de acordo com salários da companhia.
Anotações de uso
Uma camada de referência de entrada com feições de ponto, linha ou área é exigida.
A referência pode ser feita utilizando todas as feições na camada de entrada ou criando uma seleção. Uma seleção pode ser feita interativamente utilizando o botão Selecionar 
ou por um filtro utilizando o botão Consultar 
. Múltiplas feições podem ser selecionadas ou não selecionadas utilizando o botão Selecionar e um clique do mouse. Somente uma consulta pode ser utilizada para criar uma seleção na camada de referência.
Uma camada de candidato de entrada é exigida. As feições da camada de candidato serão classificadas por similaridade com os locais de referência.
A semelhança classificada é baseada em campos especificados no parâmetro Semelhança de base em. Mais de um campo pode ser especificado. Somente campos numéricos com nomes correspondentes à camada de referência podem ser selecionados. As feições com o menor número de classificação têm a maior semelhança com a camada de referência.
Por padrão, todas as feições na camada de locais de candidatos serão classificadas da mais para menos semelhantes. O parâmetro Mostre-me pode ser utilizado para especificar o número de feições que você deseja retornado.
Limitações
- A camada de referência e a camada de candidato devem ter pelo menos um campo numérico com um nome correspondente.
- O parâmetro Mostre-me pode ser utilizado somente para selecionar os locais mais semelhantes, não os menos semelhantes.
Como funciona Encontrar Locais Semelhantes
Para utilizar Encontrar Locais Semelhantes, você fornece os locais de referência, os locais de pesquisa de candidatos e os campos que representam os critérios que você deseja atender. A camada que você selecionar para análise deverá conter sua referência ou locais de referência. Por exemplo, seus locais de referência podem ser uma camada contendo suas lojas de melhor desempenho ou as aldeias atingidas pela doença. Você então especifica a camada contendo seu local de pesquisa de candidato. Isto pode ser todas as suas lojas ou todas as outras aldeias. Finalmente, você identifica um ou mais campos para utilizar para medir a semelhança. Encontrar Locais Semelhantes então classificará todos os locais de pesquisa de candidatos em quão próximo eles correspondem aos seus locais de referência através de todos os campos que você selecionou.
Em alguns casos sua camada de análise conterá ambos os locais de referência e os locais de pesquisa de candidatos. Você pode ter uma única camada contendo todas as suas lojas, por exemplo, e pode desejar classificá-las a partir da mais até a menos semelhante para você em loja de melhor desempenho. Utilize sua camada de lojas como ambas a sua camada de análise e sua camda de pesquisa de candidatos. Você deve então identificar, utilizando uma das ferramentas de seleção, qual loja tem o melhor desempenho. Você pode selecionar seus locais de referência utilizando consulta interativa ou construindo uma consulta. Alternativamente, crie uma cópia da camada de lojas para que haja duas versões na Área de Controle. Clique no botão de filtro na primeira cópia e defina um Filtro para selecionar a de melhor desempenho. Então clique com o botão direito na segunda camada e defina um Filtro para selecionar os locais de pesquisa de candidatos (que podem ser todas as lojas exceto a de melhor desempenho). A primeira camada é sua camada de análise (clique em Executar Análise abaixo da camada ou no botão Análise na parte superior do seu mapa, e navegue até Encontrar Locais Semelhantes expandindo a categoria Encontrar Locais). Especifique a segunda camada do parâmetro Procurar por locais semelhantes em. Estes são seus locais de pesquisa de candidatos.
Em outros casos, você terá as camadas de pesquisa de candidatos e de referência separadas. Você pode ter uma camada de lojas que inclui seu melhor desempenho com campos descrevendo a base de cliente da loja (campos, tais como, renda mediana e estado civil, por exemplo) e uma segunda camada de lotes de candidatos da qual você determinará o melhor local para construir uma nova loja. Neste caso, se a camada dos locais de referência incluir mais que somente seus locais de referência, você deverá primeiro identificar os locais de referência utilizando uma das ferramentas de seleção descritas acima. Se a sua camada incluir somente seus locais de referência (sua loja de melhor desempenho, por exemplo), você não precisará fazer uma seleção. Você especificaria sua camada de lotes para os locais de pesquisa de canddatos (parâmetro dois). Se ambos os lotes e a sua loja de melhor desempenho tiverem campos descrevendo a base do cliente, você poderá executar a ferramenta Encontrar Locais Semelhantes para identificar lotes de candidatos com características demográficas da maioria do gosto dos clientes para sua loja de melhor desempenho. Se os seus lotes de candidatos não tiverem dados demográficos, considere utilizar a ferramenta Enriquecer Camada para obter dados para sua análise.
Se houver mais de um local de referência, a semelhança será baseada em médias dos campos que você especifica. Então, por exemplo, se houver dois locais de referência e você estiver interessado em comparar a população, a ferramenta irá procurar por locais de pesquisa de candidatos com populações que são da maioria da população média para ambos os locais de referência. Se os valores para os locais de referência forem 100 e 102, por exemplo, a ferramenta irá procurar por locais de pesquisa de candidatos com populações próximas à 101. Consequentemente, você desejará selecionar os campos para os campos dos locais de referência que têm valores semelhantes. Se, por exemplo, os valores da população de um local de referência for 100 e o outro for 100.000, a ferramenta irá procurar por locais de pesquisa de candidatos com valores de população próximos da média destes dois valores: 50,050. Note que este valor médio não é nada parecido com a população de nenhum um dos locais de referência.
Ferramentas semelhantes
Utilize Encontrar Locais Semelhantes para medir a semelhança de locais em uma camada de referência e de candidatos. Outras ferramentas podem ser úteis para solucionar problemas semelhantes mas ligeiramente diferentes.
Ferramentas de análise do Map Viewer
Se você estiver tentando selecionar feições existentes com uma consulta, utilize a ferramenta Encontrar Locais Existentes.
Se você estiver tentando utilizar uma consulta para criar novas feições, utilize a ferramenta Derivar Novos Locais tool.