Wenn Sie Styles mit Farbe oder Größe anwenden, um numerische Daten anzuzeigen, können Sie diese Daten klassifizieren, d. h. in Klassen oder Gruppen unterteilen, und die Bereiche und Unterbrechungen für diese Klassen definieren. Sie können zum Beispiel die Bevölkerung nach den Daten zum Alter in bis zu 10 Gruppen (Alter 0-9, 10-19, 20-29 usw.) unterteilen und diese Klassen auf einer Karte visuell identifizieren.
Je nach Datenmenge können Sie bis zu 10 Klassen verwenden. Je mehr Daten, desto mehr Klassen können Sie hinzufügen. Die Art, in der Klassenbereiche und Klassengrenzen (die Minimum- und Maximumwerte zur Definition der Klassen) festgelegt werden, bestimmt, welche Features welcher Klasse zugeordnet werden und wie der Layer dargestellt wird. Wenn Sie die Klassen mit verschiedenen Klassifizierungsmethoden ändern, ändern Sie die Darstellung der Karte. Das Ziel besteht im Allgemeinen darin, Features mit ähnlichen Werten der gleichen Klasse zuzuordnen.
Natürliche Unterbrechungen
Die Klassifizierungsmethode "Natürliche Unterbrechungen" (auch als "Jenks-Optimierung" bezeichnet) basiert auf natürlichen Gruppierungen innerhalb der Daten. Es werden Klassengrenzen identifiziert, die ähnliche Werte möglichst gut gruppieren und die Unterschiede zwischen den Klassen maximieren (z. B. Baumhöhe in einem Staatsforst) werden identifiziert. Es werden Grenzen an den Stellen gesetzt, wo die Daten relativ große Unterschiede aufweisen.
Da die Klassifizierung "Natürliche Unterbrechungen" geclusterte Werte in der gleichen Klasse platziert, ist diese Methode für die Darstellung von ungleich verteilten Datenwerten geeignet.
Gleiches Intervall
Mit der Klassifizierungsmethode "Gleiches Intervall" wird der Bereich der Attributwerte in gleich große Teilbereiche unterteilt. Mit dieser Klassifizierungsmethode geben Sie die Anzahl der Intervalle (oder Teilbereiche) an; und die Daten werden automatisch unterteilt. Wenn Sie beispielsweise drei Klassen für ein Attributfeld mit Werten im Bereich von 0 bis 300 angeben, werden drei Klassen mit den Bereichen 0 bis 100, 101 bis 200 und 201 bis 300 erstellt.
Gleiches Intervall eignet sich besonders für geläufige Datenbereiche wie Prozentsätze und Temperaturen. Diese Methode hebt die Menge eines Attributwertes im Verhältnis zu anderen Werten hervor. Damit kann gezeigt werden, dass ein Laden zu einer Ladengruppe gehört, die für ein Drittel aller Verkäufe verantwortlich ist.
Standardabweichung
Die Klassifizierungsmethode "Standardabweichung" zeigt die Abweichung der Feature-Attributwerte vom Mittelwert an. Durch die Verdeutlichung der Werte oberhalb und unterhalb des Mittelwertes wird anhand der Standardabweichungsklassifizierung angezeigt, welche Features oberhalb oder unterhalb eines Durchschnittswertes liegen. Verwenden Sie diese Klassifizierung, wenn es wichtig ist, die Beziehung zwischen Werten und dem Mittelwert zu kennen, z. B. wenn die Bevölkerungsdichte einer Region oder Zwangsvollstreckungsanteile in einem Land überprüft werden. Für eine detailliertere Anzeige in der Karte können Sie die Klassengröße der Standardabweichung von "1" in "0,5" ändern.
Quantil
Mit der Klassifizierungsmethode "Quantil" enthält jede Klasse eine gleiche Anzahl von Features. z. B. 10 pro Klasse oder 20 pro Klasse. Es gibt keine leeren Klassen oder Klassen mit zu wenigen oder zu vielen Werten. Eine Klassifizierung nach Quantilen eignet sich gut zur Darstellung linear (gleich) verteilter Daten. Verwenden Sie die Klassifizierung "Quantil", wenn jede Klasse dieselbe Anzahl von Features oder Werten enthalten muss.
Da Features in allen Klassen in gleicher Anzahl gruppiert werden, ist die resultierende Karte oft irreführend. Dadurch können sowohl sehr ähnliche Features in verschiedene Klassen als auch sehr unterschiedliche Features in die gleiche Klasse eingeteilt werden. Je mehr Klassen gewählt werden, desto geringer sind solche Effekte.
Manuelles Intervall
Um benutzerdefinierte Klassen zu bestimmen, können Sie Klassengrenzen setzen und die für die Daten passenden Klassenbereiche festlegen. Alternativ können Sie eine Standardklassifizierungsmethode auswählen und diese bei Bedarf dann anpassen. Für die Darstellung der Daten können bereits Standards oder Richtlinien festgelegt sein – eine Behörde kann beispielsweise Standardklassen oder Unterbrechungen für alle Karten verwenden, wie etwa die Fujita-Skala (F-Skala) zum Klassifizieren der Tornadostärke.
Zusätzliche Quellen
Im Artikel Better Breaks Define Your Thematic Map's Purpose werden die Unterschiede zwischen den einzelnen Klassifizierungsmethoden in einer thematischen Karte veranschaulicht.