属性の分類について

マップに追加したデータを、さまざまな方法で表示できます。たとえば、水域や河川は単色の青で示すことができます。道路は、道路クラス別に異なるシンボルで表示できます。地震は、震度またはマグニチュードに基づく等級シンボルで表現できます。また、ポリゴン分類によって土地利用の様子をわかりやすく示すこともできます。マップ ビューアには、さまざまなデータ表示オプションがあります。ユーザのデータに適用されるオプションのみが表示されます。たとえば、フィーチャの各タイプに対して 1 つの値が存在する場合は、単一シンボルまたは個別シンボルのみを使用することができます（サイズや色は使用しません）。

表示オプション

単一シンボル

単一シンボルを使用して、すべてのフィーチャを表示します。単一シンボルを使用してデータを描画すると、フィーチャの分布状態（クラスタ化されているか分散されているか）を把握し、隠れているパターンを明らかにできます。たとえば、レストランの場所の一覧をマッピングすると、レストランが商業地区にクラスタ化していることがわかります。

個別シンボル

個々のフィーチャが持つ特徴をシンボルで表現します。たとえば、レストランの例では、異なる色を使用して、レストランが提供する料理を表すことができます。この表示オプションを使用するため、1 つの属性は最大 200 の個別値を持つことができます。

色

同じシンボルを色を変えて表示することにより、フィーチャ間の差異を表現します。分類方式とクラスの数を選択します。たとえば、レストランの収入のカラー ランプを使用して、場所ごとの予想収益を測定できます。

サイズ

同じシンボルをサイズを変えて表示することにより、フィーチャ間の差異を表現します。分類方式とクラスの数を選択します。たとえば、異なるサイズのお金のシンボルを使用して、レストランの相対的収益性を示すことができます。

分類方式とクラスの数

色またはサイズを使用してフィーチャを分類する場合、クラスの範囲および閾値の定義方法を決定します。クラスの数（1 ～ 10）も決定します。クラスの範囲と（各クラスを区切る上限と下限の）閾値をどのように定義するかによって、どのフィーチャがどのクラスに属するかが決まり、これによりレイヤがどのように表示されるかが決まります。クラスの設定を変えるだけで、マップの外観は変化します。一般には、似たような値を持つフィーチャが同じクラスに分類されるようにすることが目標となります。

4 つの標準的な分類方式から選択できます。

等間隔分類

等間隔分類では、属性値の範囲を同じサイズのサブ範囲に分割します。等間隔分類は、パーセンテージや温度など、一般的なデータの範囲に最適です。この手法では、特定の属性値について、他の属性値と比較したときの総数を強調することができます。たとえば、ある店舗が、合計売上の上位 1/3 を構成する店舗のグループに属していることを示すことができます。

自然分類

自然分類は、国有林の木の高さなど、クラス間の相違を最大化する、データ値の自然なグループ化に基づいています。

標準偏差

標準偏差分類は、フィーチャの属性値が平均値からどれだけ離れているかを示します。標準偏差分類は、差し押さえ比率など、平均値を上回る値と下回る値を強調するのに役立ちます。

等量分類

等量分類では、各クラスには同じ数のフィーチャが含まれます。等量分類は、線形に分散しているデータに適しています。等量分類では、各クラスに同じ数のデータ値を割り当てます。空のクラスや、値の数が多すぎたり少なすぎたりするクラスは存在しません。等量分類では、各クラスのフィーチャが同じ数でグループ化されるため、作成されたマップの意図が正しく伝わらない場合がよくあります。似たようなフィーチャが異なるクラスに分類されたり、大きく異なる値を持つフィーチャが同じクラスに分類されることがあります。この歪みは、クラスの数を増やすことにより最小限に抑えることができます。