## हॉट स्पॉट खोजें

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हॉट स्पॉट खोजें टूल निर्धारण करेगा यदि आपके डेटा के स्पेशियल पैटर्न में कोई भी सांख्यिकीय महत्वपूर्ण समूह है।

- क्या आपके बिंदु (अपराध घटनाएं, पेड़, यातायात दुर्घटनाएं) वास्तव में समूहबद्ध हैं? आप इतने सुनिश्चित कैसे हो सकते हैं?
- क्या आप ने वास्तव में एक सांख्यिकीय महत्वपूर्ण हॉट स्पॉट (खर्च, शिशु मृत्यु दर, लगातार उच्च परीक्षण स्कोर के लिए) का पता लगाया है या क्या आपका मानचित्र एक अलग कहानी बताएगा यदि इसके प्रतीकतत्व के तरीक को बदल दिया जाएं?

हॉट स्पॉट खोजें टूल इन प्रश्नों का विश्वास के साथ उत्तर देने में मदद करेगा।

यहां तक ​​कि यादृच्छिक स्पेशियल पैटर्न कुछ हद तक समूहीकरण के प्रमाण दर्शाते हैं। इसके अलावा, हमारी आँखें और दिमाग स्वाभाविक रूप से पैटर्न खोजने के प्रयास करता है, भले ही कोई भी मौजूद ना हो। परिणामस्वरूप, यदि आपके डेटा में पैटर्न काम पर वास्तविक स्पेशियल या बस यादृच्छिक मौके के परिणाम हैं, तो यह जानना मुश्किल हो जाता है। यही कारण है कि शोधकर्ता और विश्लेषक हॉट स्पॉट खोजें (Getis-ORD Gi*) जैसे सांख्यिकीय विधियों का उपयोग स्पेशियल पैटर्न को मापने के लिए करते हैं। जब आप अपने डेटा में सांख्यिकीय महत्वपूर्ण समूह मिलता हैं, तो आप के पास बहुमूल्य जानकारी होती है। यह जानना कि कब और कहाँ समूहीकरण होता है, आपके द्वारा देखे जा रहे पैटर्न को बढ़ावा देने के बारे में महत्वपूर्ण संकेत दे सकता है। यदि आप को पुलिस संसाधनों का सीमित आवंटन, पड़ोसी की निगरानी कार्यक्रम आरंभ, गहराई से आपराधिक जांच को अधिकृत, संभावित संदिग्धों की पहचान करने और प्रभावी रोकथाम रणनीति बनाने की ज़रूरत है, तो आवासीय चोरी के बारे में जानना एक अमहत्वपूर्ण जानकारी है, उदाहरण के लिए, एक विशेष पड़ोस में लगातार अधिक होती है।

## हॉट स्पॉट की गणना की जाने वाली लेयर का चयन करें

बिंदु या क्षेत्र लेयर जिसमें से हॉट और कोल्ड स्पॉट्स मिलेंगे।

## उच्च और निम्न समूहों का पता लगाएं

यह विशेलेष्ण प्रश्न का उत्तर देता है, कहां उच्च और निम्न मानों के स्पेशियल समूह हैं?

यदि आपका डेटा बिंदु हैं और आप चुनते हैं बिंदु संख्या, यह टूल प्रश्न का उत्तर देने के लिए बिंदु फीचर्स की स्पेशियल व्यवस्था का मूल्यांकन करेगा: जहां बिंदु अप्रत्याशित रूप से समूह में हैं या बिखरे हुए हैं?

यदि आप एक फील्ड का चयन करते हैं, तो यह टूल प्रश्न का उत्तर देने के लिए प्रत्येक बिंदु फीचर से संबंधित मान की स्पेशियल व्यवस्था का मूल्यांकन करेगा: उच्च और निम्न मानों के समूहीकरण है?

## इसके भीतर बिंदु संख्या

डिफ़ॉल्ट रूप से आपके बिंदु डेटा के आधार पर टूल द्वारा बनाए गए फिशनेट ग्रिड के बिंदु संख्या होता है। वैकल्पिक रूप से, आप प्रश्न का उत्तर देने के लिए एक षट्भुज ग्रिड के भीतर बिंदु संख्या या एक क्षेत्र लेयर (आम तौर पर, ये प्रशासनिक रिपोर्टिंग जिलों को दर्शाते हैं, जैसे जनगणना इलाकों, नगर निगम की सीमाएं, या काउंटियां) प्रदान करना चुन सकते हैं: प्रत्येक क्षेत्र फीचर के भीतर बिंदुओं की गिनी गई संख्या को देखते हुए, क्या ऐसे स्थान हैं जहाँ उच्च या निम्न बिंदु संख्या के सांख्यिकीय महत्वपूर्ण स्पेशियल समूह हैं?

## निर्धारित करें कि बिंदु कहां संभव हैं

प्रश्न का उत्तर देने के लिए या तो बनाएँ या एक लेयर प्रदान करें जिसमें निर्धारित हो कि घटनाएँ कहां संभव हैं: क्षेत्रों के भीतर, क्या वहां ऐसे स्थान है जहाँ अप्रत्याशित रूप से उच्च या निम्न बिंदु सांद्रता हो?

क्षेत्र फीचर जो आप बनाते हैं या क्षेत्र लेयर में फीचर्स जो आप निर्दिष्ट करते हैं वह निर्धारित करते होने चाहिए कि बिंदु संभवतः कहां हो सकते हैं। इन क्षेत्रों को बनाने के लिए, बनाएँ बटन पर क्लिक करें और क्षेत्र की आकृति बनाने के लिए मानचित्र पर एक स्थान पर क्लिक करें। अतिरिक्त क्षेत्र बनाने के लिए, फिर से बनाएँ बटन पर क्लिक करें और जारी रखने के लिए मानचित्र पर एक स्थान पर क्लिक करें।

## भाग

कभी-कभी शायद आप ऐसे पैटर्न का विश्लेषण करना चाहते हैं जो अंतर्निहित वितरण को ध्यान में रखते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपके बिंदु अपराधों को दर्शाते हैं, तो कुल जनसंख्या से विभाजित करने पर अधूरी अपराध संख्या के बजाय प्रति व्यक्ति अपराध का एक विश्लेषण प्राप्त होगा। इसके द्वारा विभाजित करने के लिए एक विशेषता का चयन अक्सर सामान्य बनाने के रूप में जाना जाता है।

ESRI जनसंख्या का चयन करना जनसंख्या मानों के साथ प्रत्येक क्षेत्र फीचर का मूल्य वर्द्धन करेगा, जिन्हें बाद में विशेषता के आधार पर विभाजित करने के लिए इस्तेमाल किया जाएगा। यह विकल्प क्रेडिट का प्रयोग करेगा।

## ओवरराइड विकल्प

यह टूल आपके डेटा की विशेषताओं के आधार पर सेल आकार और दूरी बैंड डिफ़ॉल्ट के लिए इष्टतम सेटिंग्स खोजेगा। हालांकि, यदि आप के पास एक विशेष सेल आकार या दूरी बैंड है जो आपके विश्लेषण के लिए मायने रखता है, तो ओवरराइड विकल्प उन मानों को सेट करने के लिए इस्तेमाल किए जा सकते हैं।

जब विभिन्न डेटासेट्स और विशेलेषण चलता है तो ओवरराइड विकल्प भी उपयोगी होते हैं, जो आपको एकाधिक डेटासेट्स में दूरी बैंड और सेल आकार सतत बनाए रखने की अनुमति देता हैं। फिर आप उचित रूप से परिणामों की तुलना कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, मोटापा और मधुमेह दर या दो अलग अलग वर्षों के लिए अपराध दर भी।

## सेल का आकार

इसके भीतर बिंदु की संख्या गिनने के लिए ग्रिड सेल्स के आकार का इस्तेमाल किया जाता है।

जब भीतर बिंदुओं की संख्या गिनने के लिए एक षट्भुज ग्रिड का उपयोग किया जाता है, तो इस दूरी को षट्भुज की ऊंचाई के रूप में प्रयोग किया जाता है।

## दूरी बैंड

आपके द्वारा निर्दिष्ट दूरी के भीतर स्थित पड़ोसी फीचर्स के संदर्भ के भीतर प्रत्येक फीचर का विश्लेषण किया जाता है। टूल आप के लिए एक डिफ़ॉल्ट दूरी की गणना करेगा, या आप इस विकल्प का उपयोग एक विशिष्ट दूरी सेट करने के लिए कर सकते हैं जो आपके विश्लेषण के लिए मायने रखती है।

मान लीजिए, यदि आप कम्यूटिंग पैटर्न का अध्ययन कर रहे हैं और आप जानते हैं कि काम पर जाने के लिए औसत यात्रा 15 मील की दूरी है, उदाहरण के लिए, शायद आप अपने विश्लेषण के लिए 15-मील दूरी बैंड का उपयोग करना चाहते हैं।

## परिणामी लेयर का नाम

मेरी सामग्री में बनाई जाने वाली और मानचित्र में जोड़ी जाने वाली लेयर का नाम प्रदान करें। यह परिणामी लेयर आप को उच्च और निम्न मानों या बिंदु संख्या के सांख्यिकीय महत्वपूर्ण समूह दिखाएगी। यदि परिणामी लेयर का नाम पहले से ही मौजूद हैं, तो आप से यह नाम बदलने के लिए कहा जाएगा।

इसमें सहेजें ड्राप-डाउन बॉक्स का उपयोग करके, आप मेरी सामग्री में एक फोल्डर का नाम निर्दिष्ट कर सकते हैं, जहां परिणामों को सहेजा जाएगा।।