A propos de la classification des attributs

Vous pouvez choisir différentes méthodes pour afficher les données que vous avez ajoutées à votre carte. Par exemple, les plans et les cours d'eau peuvent être signalés avec une couleur bleue unique et constante. Les routes peuvent être symbolisées selon la classe des voies. Les événements sismiques, tels que les tremblements de terre, peuvent être représentés à l'aide de symboles gradués en fonction de leur magnitude. Quant aux polygones, ils peuvent être classés selon l'utilisation du sol. La visionneuse de carte inclut plusieurs options d'affichage de vos données. Seules les options appliquées à vos données s'affichent. Par exemple, si une valeur s'applique à chaque type d'entité, vous ne pouvez utiliser qu'un symbole unique ou des symboles uniques (ni la taille, ni la couleur).

Options d'affichage

Symbole unique

Affichez toutes les entités à l'aide d'un seul symbole. L'affichage de vos données à l'aide d'un symbole unique vous donne une idée de la manière dont les entités sont distribuées (si elles sont agrégées ou dispersées) et peut révéler des modèles cachés. Par exemple, en cartographiant une liste de restaurants, vous verriez probablement que les restaurants sont regroupés dans un quartier d'affaires.

Symboles uniques

Affichez les entités en utilisant une caractéristique particulière qui les identifie. Par exemple, dans l'exemple des restaurants, vous pouvez utiliser des couleurs différentes pour représenter le type de cuisine servi dans les restaurants. Un attribut peut avoir jusqu'à 200 valeurs uniques pour utiliser cette option d'affichage.

Couleur

Affichez les entités en fonction d'un dégradé de couleur unique qui permet de distinguer les différences entre les entités. Vous sélectionnez le jeu de classification et le nombre de classes. Par exemple, vous pouvez utiliser un dégradé de couleurs des revenus des restaurants pour jauger les recettes potentielles de chaque emplacement.

Taille

Affichez les entités en fonction d'un symbole unique de taille variable qui permet de distinguer les différences entre les entités. Vous sélectionnez le jeu de classification et le nombre de classes. Par exemple, vous pouvez utiliser un symbole monétaire de différentes tailles pour indiquer la rentabilité relative des restaurants.

Jeu de classification et nombre de classes

Si vous classez vos entités par couleur ou taille, vous décidez de la manière de définir les plages et les bornes pour les classes. Vous décidez également du nombre de classes, entre une et dix. La méthode utilisée pour définir les plages des classes et les bornes (valeurs maximale et minimale délimitant chaque classe) détermine les entités comprises dans chacune des classes et l'aspect de la couche. En modifiant les classes, vous pouvez créer des cartes d'aspect très différent. En règle générale, l'objectif est de garantir que des entités dotées de valeurs similaires appartiennent à une même classe. .

Vous pouvez choisir parmi quatre jeux standard de classification.

Intervalle égal

Intervalle égal : divise la plage de valeurs attributaires en sous-plages de même taille. L'option Intervalle égal convient particulièrement bien aux plages de données familières, telles que des pourcentages et des températures. Cette méthode met en évidence la quantité d'une valeur attributaire par rapport à d'autres valeurs. Par exemple, elle peut montrer qu'un point de vente fait partie du groupe des points de vente ayant réalisé le tiers supérieur de toutes les ventes.

Seuils naturels

Les seuils naturels sont basés sur des regroupements naturels inhérents aux données qui optimisent les différences entre les classes, par exemple, la hauteur des arbres dans une forêt nationale.

Ecart type

Ecart type : montre l'écart existant entre la valeur attributaire d'une entité et la moyenne. L'écart type permet de mettre en valeur les valeurs supérieures à la moyenne et les valeurs inférieures, par exemple, les taux de défaut de paiement.

Quantile

Avec les seuils quantiles, chaque classe contient un nombre égal d'entités. Une classification des quantiles est bien adaptée aux données réparties de manière linéaire. Un quantile affecte le même nombre de valeurs de données à chaque classe. Il n'y a pas de classes vides ou de classes avec trop peu ou trop de valeurs. Etant donné que les entités sont regroupées en nombres égaux dans chaque classe à l'aide de la classification des quantiles, la carte résultante est souvent trompeuse. Il arrive que des entités similaires soient placées dans des classes adjacentes ou que des entités ayant des valeurs très différentes soient dans une même classe. Vous pouvez minimiser cette distorsion en augmentant le nombre de classes.