## घनत्व की गणना करें

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घनत्व की गणना करें टूल मानचित्र पर किसी घटक (बिंदुओं के गुणों के रूप में प्रदर्शित) की ज्ञात मात्राओं के विस्तार के जरिए बिंदु फीचर्स से एक घनत्व मानचित्र तैयार करता है। परिणाम के रूप में क्षेत्रों की लेयर न्यूनतम घनी से सर्वाधिक घनी के रूप में वर्गीकृत होती है।

बिंदु इनपुट हेतु, हरेक बिंदु किसी आयोजन या घटना का स्थान दर्शाना चाहिए, और परिणाम लेयर प्रति इकाई क्षेत्र की एक गणना दर्शाती है। एक नये स्थान में उच्चतर घनत्व का मतलब है कि उस स्थान के पास और अधिक बिंदु हैं। कई मामलों में, परिणाम लेयर की व्याख्या भावी आयोजनों हेतु एक जोखिम सतह के रूप में की जा सकती है। उदाहरण के लिए, यदि इनपुट बिन्दु बिजली कड़कने के स्थान दर्शाते हैं, तो परिणाम लेयर की व्याख्या भविष्य में बिजली कड़कने हेतु एक जोखिम सतह के रूप में की जा सकती है।

इस उपकरण के अन्य उपयोगों में निम्न शामिल हैं:

- पुलिस विभागों को उच्च अपराध वाले क्षेत्रों में संसाधनों का आवंटन ठीक से करने में मदद करने के लिए अपराध-घनत्व वाले क्षेत्रों के मानचित्र बनाना।
- किसी देश में अस्पतालों के घनत्व की गणना करना। परिणाम लेयर अस्पतालों में अधिक या कम पहुंच के दायरे वाले क्षेत्र दर्शाएगी, और इस जानकारी का उपयोग यह तय करने में किया जा सकता है कि नये अस्पताल कहां बनाए जाएं।
- जंगल में आग लगने के ऐतिहासिक स्थानों के आधार पर जंगल में आग के अधिक जोखिम वाले क्षेत्रों का पता लगाना।
- नई सड़कें बनाने की योजना तैयार करने के लिए, प्रमुख राजमार्गों से दूर रहनेवाले समुदायों का पता लगाना।

## वह बिंदु लेयर चुनें जहाँ से घनत्व की गणना की जानी है

बिंदु लेयर जिस पर घनत्व की गणना की जाएगी।

अपने नक्शे से एक लेयर चुनने के अलावा, आप बड़ी डेटा फ़ाइल साझा डेटासेट या फीचर लेयर के लिए अपनी सामग्री ब्राउज़ करने के लिए ड्रॉप-डाउन सूची के निचले भाग में ब्राउज़ लेयर चुन सकते हैं।

## घनत्व की गणना करने के लिए एक या एक से अधिक फील्ड्स का चयन करें (वैकल्पिक)

प्रत्येक स्थान पर घटनाओं की संख्या बताते हुए एक या अधिक फील्ड प्रदान करें। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास शहर दर्शानेवाले बिंदु हैं, तो आप गणना फील्ड के रूप में शहर की जनसंख्या दर्शाने वाली फील्ड का उपयोग कर सकते हैं, और परिणामकारी जनसंख्या घनत्व लेयर उच्चतर जनसंख्या वाले शहरों के पास उच्चतर जनसंख्या घनत्वों की गणना करेगी।

अंकों की गिनती के लिए घनत्व की हमेशा गणना की जाएगी।

## डिब्बे के लिए एक आकार चुनें

डिब्बों के आकार, जो बिंदुओं में एकत्रित होते हैं और घनत्व गणना के लिए उपयोग किए जाते हैं।

वर्ग या षट्भुज पात्रों का उपयोग करके विश्लेषण करने के लिए अनुमानित निर्देशांक प्रणाली आवश्यक होती है। आप विश्लेषण परिवेश में संसाधनीय निर्देशांक प्रणाली सेट कर सकते हैं। यदि आपकी संसाधनीय निर्देशांक प्रणाली किसी अनुमानित निर्देशांक प्रणाली पर सेट नहीं है, तो जब आप विश्लेषण चलाएंगे आपको इसे सेट करने के लिए कहा जाएगा।

## संकलन के लिए बिन के आकार का चयन करें

वर्गाकार बिन के लिए, आकार वर्ग की ऊंचाई को प्रदर्शित करता है। षट्भुज के लिए, आकार षट्भुज की ऊंचाई (समानांतर तरफ से)को प्रदर्शित करता है।

## लागू करने के लिए घनत्व भारण चुनें

दो विकल्प हैं:

- समरूप—यह प्रति क्षेत्र परिमाण की गणना करता है।
- कर्नेल—

## पड़ोस का आकार चुनें

घनत्व की गणना करने के लिए प्रयुक्त क्षेत्र का आकार। पड़ोस का आकार डिब्बे के आकार से बड़ा होना चाहिए।

## घनत्व के लिए आउटपुट इकाइयाँ चुनें

घनत्व मूल्यों की वांछित आउटपुट इकाइयां। डिफ़ॉल्ट रूप से, यह आपकी प्रोफ़ाइल में निर्दिष्ट डिफ़ॉल्ट इकाइयों के आधार पर वर्ग किलोमीटर या वर्ग मील पर सेट है। मान केवल परिणाम को मापते हैं।

## समय अंतराल का उपयोग कर घनत्व की गणना करें (वैकल्पिक)

यदि बिंदु लेयर पर समय सक्रिय होता है, तथा यह तत्काल प्रकार का है, तो आप टाइम स्टेपिंग क्रिया का उपयोग कर विश्लेषण कर सकते हैं। जब आप समय का उपयोग करते हैं आप तीन पैरामीटर सेट कर सकते हैं:

- समय चरण अंतराल
- समय अंतराल कितनी बार दोहराया जाए
- में समय अंतराल संरेखित करने का समय

कल्पना कीजिए कि आपके पास एक डेटा है जो समय में एक साल को दर्शाता है और आप साप्ताहिक अंशों का उपयोग कर विश्लेषण करना चाहते हैं। ऐसा करने के लिए आपको समय अंतराल को `1 सप्ताह`के लिए सेट करना चाहिए।

कल्पना कीजिए कि आप के पास समय में एक साल को दर्शाता एक डेटा है और आप माह के पहले सप्ताह का उपयोग कर विश्लेषण करना चाहते हैं। यह करने के लिए आप समय अंतराल को `1 सप्ताह` में सेट करेंगे , समय अंतराल को `1 महीने` पर कब-कब दोहराया जाए, और समय अंतरालों को `1 जनवरी को सुबह 12:00 बजे` दोहराया जाए।

## समय अंतराल

समय अंतराल पैदा करने हेतु प्रयुक्त समय का अंतराल। समय अंतराल अकेले इस्तेमाल किया जा सकता है या फिर समय अंतराल कब-कब दोहराया जाए के साथ इस्तेमाल किया जा सकता है या समय अंतराल प्राचलों में संरेखित करने का समय।

यदि आप हर सोमवार सुबह 9:00 बजे से 10:00 बजे तक होने वाली समय अवधियां पैदा करना चाहते हैं तो, समय अंतराल `1 घंटा` होगा, समय अंतराल कब-कब दोहराया जाए `1 सप्ताह` होगा, और समय अंतराल दोहराने का समय `किसी सोमवार को सुबह 9:00:00 बजे` होगा।

## समय अंतराल कितनी बार दोहराया जाए

एक समय अंश की गणना के लिए प्रयुक्त चरण। समय अंतराल कब-कब दोहराया जाए अकेले इस्तेमाल किया जा सकता है या समय अंतराल के साथ, संदर्भ समय के साथ, या समय अंतराल तथा किसी में समय अंतराल संरेखित करने के साथ।

यदि आप हर सोमवार सुबह 9:00 बजे से 10:00 बजे तक होने वाली समय अवधियां पैदा करना चाहते हैं तो, समय अंतराल `1 घंटा` होगा, समय अंतराल कब-कब दोहराया जाए `1 सप्ताह` होगा, और समय अंतराल दोहराने का समय किसी `सोमवार को सुबह 9:00:00 बजे होगा`।

## इससे समय अंतराल को संरेखित करने का समय है

समय अंश को संरेखित करने के लिए प्रयुक्त दिनांर और समय। समय अंतराल इस समय से शुरू होगा और इसी से पीछे की ओर जारी रहेगा। यदि कोर्इ संदर्भ न चुना गया हो, तो समय अंतराल जनवरी 1, 1970 पर संरेखित होगा।

यदि आप हर सोमवार सुबह 9:00 बजे से 10:00 बजे तक होने वाली समय अवधियां पैदा करना चाहते हैं तो, समय अंतराल `1 घंटा` होगा, समय अंतराल कब-कब दोहराया जाए `1 सप्ताह` होगा, और समय अंतराल दोहराने का समय किसी `सोमवार को सुबह 9:00:00 बजे होगा`।

## SpatialReference (wkid)

यह प्रसंस्करण स्थानिक संदर्भ सेट करने के लिए पूर्व-रिलीज़ के लिए एक अस्थायी पैरामीटर है। कई बड़े डेटा टूल के लिए एक अनुमान समन्वय प्रणाली को प्रसंस्करण के लिए स्थानिक संदर्भ के रूप में प्रयोग किए जाने की आवश्यकता होती है। डिफ़ॉल्ट रूप से, टूल इनपुट समन्वय प्रणाली का उपयोग करेगा, लेकिन अगर यह एक भौगोलिक समन्वय प्रणाली है तो असफल हो जायेगा। एक प्रक्षेपित समन्वय प्रणाली सेट करने के लिए, WKID प्रविष्ट करें। उदाहरण के लिए, वेब मर्केटर के लिए `3857`प्रविष्ट किया जाएगा।

## डेटा संग्रह चुनें

GeoAnalytics परिणाम किसी ArcGIS Data Store पर संग्रहित किए जाते हैं और Portal for ArcGIS में किसी फीचर लेयर के रूप में दिखते हैं। अधिकतर मामलों में, परिणाम स्थान-कालिक आंकड़ा संग्रह में संग्रहित किए जाने चाहिए और यह मौलिक है। कुछ मामलों में परिणाम संबंधकारी आंकड़ा संग्रह में संग्रहित करना एक अच्छा विकल्प है। निम्नलिखित कारण स्पष्ट करते हैं कि क्यों आप परिणाम संबंधकारी आंकड़ा संग्रह में संग्रहित करना चाहते हैं:

- आपके परिणाम पोर्टल-से पोर्टल साझा कार्य में इस्तेमाल करें।
- अपने परिणामों के साथ सिंक क्षमताएं सक्रिय करें।

आपको तब संबंधकारी डेटा स्टोर इस्तेमाल नहीं करना चाहिए यदि आपको अपने GeoAnalytics परिणामों के बढ़ने की उम्मीद हो और बड़ी मात्रा में आंकड़ों के संचालन हेतु आप स्थान-कालिक बड़े डेटा स्टोर की क्षमताओं का लाभ उठाना चाहते हों।

## परिणामी लेयर का नाम

यह लेयर का नाम है जो मेरी सामग्री में बनाई जाएगी और मानचित्र में शामिल की जाएगी। इसका मूल नाम उपकरण के नाम और इनपुट लेयर के नाम पर आधारित है। अगर लेयर पहले से मौजूद है, तो टूल असफल हो जायेगा।

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।।