El análisis de densidad toma cantidades conocidas de algún fenómeno y las extiende por el paisaje basándose en la cantidad que se mide en cada ubicación y en la relación espacial de las ubicaciones de las cantidades medidas.
¿Por qué cartografiar la densidad?
Las superficies de densidad muestran dónde se concentran las entidades de puntos o líneas. Por ejemplo, puede tener un valor en puntos para cada ciudad que represente el número total de habitantes de la ciudad, pero quiere saber más sobre la distribución de la población en la región. Como no todos los habitantes de cada población viven en el punto de población, calcular la densidad permite crear una superficie que muestre la distribución prevista de la población en todo el paisaje.
El siguiente gráfico muestra un ejemplo de superficie de densidad. Cuando se suman, los valores de población de las celdas son iguales a la suma de la población de la capa de puntos original.
Aplicaciones del análisis de densidad
La herramienta Densidad distribuye una cantidad medida de una capa de puntos de entrada por un paisaje para producir una superficie continua.
Como ejemplo de aplicación del análisis de densidad, considere una cadena minorista que tiene varias tiendas en un distrito concreto. Para cada tienda, la dirección dispone de cifras de ventas de clientes. La dirección asume que los clientes prefieren una tienda a otra en función de la distancia que tienen que recorrer. En este ejemplo, es natural suponer que cualquier cliente elegirá siempre la tienda más cercana. Cuanto más lejos esté la tienda más cercana, más tendrá que desplazarse el cliente hasta ella. Sin embargo, los compradores más alejados también pueden comprar en otras tiendas. La dirección quiere estudiar la distribución del lugar de residencia de los clientes. A partir de las cifras de ventas y de la distribución espacial de las tiendas, la dirección quiere crear una superficie de clientes distribuyéndolos de forma inteligente por el paisaje.
Para llevar a cabo esta tarea, la herramienta Densidad tiene en cuenta dónde se encuentra cada tienda en relación con otras, la cantidad de clientes que compran en cada tienda y cuántas células tienen que compartir una parte de la cantidad medida (los compradores). Las celdas más cercanas a los puntos medidos, las tiendas, reciben proporciones mayores de la cantidad medida que las más alejadas.