Données dans Business Analyst

Les données commerciales et démographiques disponibles via le navigateur de données englobent des jeux de données très variés qui sont mis à jour tous les trimestres, tous les semestres, tous les ans et tous les dix ans.

Esri Demographics fournit une documentation sur toutes les données incluses :

Explorer les données par catégorie

Les variables du navigateur de données sont regroupées en catégories. Sélectionnez une catégorie pour afficher des variables populaires, parcourir les sous-catégories ou afficher toutes les variables de la catégorie en question. Toutes les catégories ne sont pas disponibles pour tous les pays et régions.

Pour en savoir plus sur les catégories de données, reportez-vous à la rubrique Catégories de données démographiques.

Afficher la source ou l'ensemble de données

Le navigateur de données permet de connaître le nom de l’organisation ayant créé ou organisé les données, c’est-à-dire la source. Les données de dépenses de consommation font partie, par exemple, du jeu de données Consumer Spending (Dépenses de consommation) et la source est Esri et le U.S. Bureau of Labor Statistics (Bureau américain des statistiques du travail).

Pour afficher la source de données et les autres métadonnées, procédez comme suit :

  • Dans la fenêtre Refine results (Affiner les résultats) du navigateur de données, utilisez les cases à cocher de la section Source pour sélectionner une source de données. Pour afficher, par exemple, toutes les variables fournies par le Bureau américain du recensement, sélectionnez U.S Census (Recensement américain). Le navigateur de données filtre les résultats de façon à présenter les variables provenant de cette source.

  • Dans la fenêtre Refine results (Affiner les résultats) du navigateur de données, utilisez les cases à cocher de la section Dataset (Jeu de données) pour sélectionner un jeu de données. Par exemple, pour afficher toutes les variables du jeu de données Market Potential (Potentiel de marché), sélectionnez Market Potential (Potentiel de marché). Le navigateur de données filtre les résultats de façon à présenter les variables provenant de ce jeu de données.

  • Survolez Info (Infos) Informations pour la variable qui vous intéresse. La fenêtre contextuelle Info (Infos) affiche toutes les métadonnées pour cette variable, et notamment le nom, le millésime, les données relatives au calcul, la source de données et la définition de la variable.

Sources de données démographiques

Certains pays et régions comptent plusieurs sources de données démographiques dans Business Analyst Web App. Ces sources de données fournissent des variables et des niveaux géographiques différents. Vous pouvez sélectionner une source de données spécifique en cliquant sur le bouton Click for data source selections (Cliquer pour choisir une source de données) Cliquer pour choisir une source de données dans le menu déroulant Pays/Région.

Certaines fonctionnalités Business Analyst sont limitées selon la source de données sélectionnée. Les sources de données sont présentées ci-après :

Sources de données relatives aux points d’intérêt (POI)

Certains pays et régions disposent de sources de données relatives aux points d’intérêt (POI). Vous pouvez utiliser les données relatives aux points d’intérêt au sein de processus, tels que Rechercher des points d’intérêt. Si un même pays possède plusieurs sources de données en matière de POI, faites votre choix parmi les différentes options disponibles.

Les sources de données sont présentées ci-après :

Pays ou régionSources de données relatives aux points d’intérêt (POI)

États-Unis

Sources de données sur les points entreprises :

Sources de données sur les points de trafic :

Canada

Inde

Mexico

Porto Rico

Thaïlande

Global

Généralisation des polygones

Lorsque vous ajoutez des couches et cartes Web dans Business Analyst Web App, vous pouvez spécifier le niveau de détail utilisé pour les polygones en entrée généralisés pour l’analyse, les rapports et le partage. Ce paramètre influe sur la façon dont les données sont récupérées, enregistrées et partagées dans certains processus et peut affecter les performances de l’application. Utilisez le curseur Analysis polygons tolerance (Tolérance relative aux polygones pour l’analyse) dans les préférences de l’application pour spécifier le niveau de généralisation des polygones.

Le paramètre du curseur définit le degré de généralisation des limites surfaciques.

Performances optimalesPrécision optimale

Si le curseur est paramétré sur les performances optimales, de plus grands écarts par rapport aux lignes de limite d’origine sont autorisés et les performances sont accrues.

Les limites utilisées peuvent présenter un écart maximal de 3 200 mètres par rapport aux limites réelles.

Si le curseur est paramétré sur la précision optimale, les limites s’alignent sur la ligne de limite d’origine et les calculs sont précis.

Les limites utilisées ne présenteront pas un écart supérieur à 10 mètres par rapport aux limites réelles.

Comparaison des niveaux de généralisation des polygones
Remarque :

La tolérance sélectionnée est un seuil, ce qui signifie que si les limites des polygones dessinés sont plus détaillées que le paramètre de tolérance actuel, ils ne seront pas généralisés. Si la précision des limites sur la carte est supérieure au paramètre de tolérance actuel, le paramètre est ignoré en faveur d’une plus grande précision.

Le paramètre de généralisation des polygones a un effet sur les processus répertoriés ci-dessous. C’est pour cela qu’il est recommandé de définir le curseur Analysis polygons tolerance (Tolérance relative aux polygones pour l’analyse) sur une précision plus élevée dans les scénarios suivants :

Analyse d’adéquation

Vous pouvez ajouter votre propre couche à partir d’ArcGIS et l’utiliser directement pour l’analyse d’adéquation. Plus la précision des polygones d’analyse est élevée et plus les limites de votre couche seront détaillées dans l’analyse.

Configuration d’une couche

Vous pouvez ajouter votre propre couche à partir d’ArcGIS et la configurer de façon à l’utiliser pour l’analyse et la génération de rapports. Plus la précision des polygones d’analyse est élevée et plus les limites de votre couche seront détaillées dans l’analyse et les rapports.

Enregistrement de couches qui ont été filtrées sur un sous-ensemble d’entités

Vous pouvez ajouter votre propre couche à partir d’ArcGIS, la filtrer sur un sous-ensemble d’entités et enregistrer une copie. Plus la précision des polygones d’analyse est élevée et plus les limites de la couche enregistrée seront détaillées.

Enregistrement de cartes avec code couleur et de recherches cartographiques dynamiques en tant que couches

Vous pouvez créer une carte avec code couleur ou une recherche cartographique dynamique avec n’importe quelle variable et l’enregistrer dans le projet actuel en tant que couche surfacique. Plus la précision des polygones d’analyse est élevée et plus les limites de votre couche seront détaillées dans ArcGIS.

Partage de cartes avec code couleur et de recherches cartographiques dynamiques

Vous pouvez créer une carte avec code couleur et une recherche cartographique dynamique avec n’importe quelle variable et partager le résultat dans ArcGIS en tant que carte Web, en exportant les couches partagées dans un service d’entités hébergé. Plus la précision des polygones d’analyse est élevée et plus les limites de votre couche seront détaillées dans ArcGIS.

Répartition des données

Les logiciels ArcGIS utilisent un traitement appelé GeoEnrichment pour fournir des données démographiques sur les zones de la carte. Pour les géographies standard, telles que les secteurs de recensement et les groupes d’îlots, l'extraction des données est simple car les informations sont déjà communiquées dans ces unités par l'agence qui fournit les données (par exemple, le Bureau du recensement des États-Unis). Les zones que vous créez sur la carte, en dessinant un polygone, important un shapefile ou ajoutant des zones tampon autour d'un site, sont considérées comme des géographies non standard et l'extraction des données de ces zones est légèrement plus complexe.

Pour les géographies non standard, les données doivent être réparties et agrégées dans des unités différentes de celles d'origine. La répartition des données utilise des points de peuplement générés par Esri afin de fournir davantage de détails pour les zones uniques que vous créez sur la carte.

À titre de comparaison, une analyse qui utilise les données disponibles directement auprès du Bureau du recensement des États-Unis s'appuient sur des centroïdes générés par le recensement. Un centroïde est le centre représentatif d'une entité, marqué d'un point. Si la zone que vous représentez sur la carte inclut un centroïde, l'analyse extrait les données de toute l'unité et l'extraction des données n'est donc pas précise.

Répartition des données avec des centroïdes

Mais où les gens vivent-ils en réalité à l'intérieur d'une géographie standard ? Dans la plupart des cas, ils ne sont pas regroupés autour du centroïde. Une analyse qui utilise des points de peuplement générés par Esri répartit les données en unités plus petites, en fonction de modèles de peuplement géographiques. De la sorte, les données extraites pour une zone correspondent davantage à la forme dessinée, d'après les localisations réelles des personnes.

Répartition des données avec des points de peuplement

Points de peuplement

Les points de peuplement sont des points représentant la densité de population d'une localisation. Les points de peuplement sont uniques car ils sont pondérés. Ils représentent l'endroit où les gens vivent à l'intérieur de l'unité géographique standard et affectent une pondération au point en fonction du nombre présumé de personnes y habitant. Par opposition, les centroïdes de recensement sont des mesures plus vastes qui agrègent la population d'une géographie standard ; si le polygone que vous dessinez intersecte le centroïde, les données de l'ensemble de la géographie sont recueillies dans les données renvoyées pour votre polygone. Cela signifie que les données agrègent toute l'unité géographique, même si votre polygone ne l'intersecte qu'un tout petit peu.

Esri utilise quelques méthodes pour tracer les points de peuplement, en fonction du pays. Pour en savoir plus sur les méthodologies, reportez-vous à la rubrique Fonctionnement de la répartition des données.

Bases de répartition

Les points de peuplement sont associés à deux types de résultats démographiques : les données sur la population et les données sur les ménages. Les données sur la population reflètent le nombre de personnes, tandis que les données sur les ménages reflètent le nombre de ménages constitués par ces personnes. Les points de peuplement fournissant des données aussi bien au niveau de la population qu'au niveau des ménages, les autres variables démographiques peuvent être réparties à l'aide de ces bases. Par exemple, les variables sur l'éducation reposent sur la population, tandis que les variables sur les revenus des ménages reposent sur les ménages.

Remarques liées à la mise à jour des données

Consultez la façon dont les données de points d’intérêt sont présentées et utilisées dans Business Analyst Web App :

  • Bien que la dernière version comporte trois millésimes de données démographiques pour les États-Unis (Esri 2023, Esri 2022 et Esri 2021), un seul millésime actuel existe pour les données de points d’intérêt. Vous accédez aux mêmes données de points d’intérêt, peu importe la source de données démographiques sélectionnée. Par exemple, une recherche de points d’intérêt avec la source de données démographiques définie sur une certaine année produit les mêmes résultats de points d’intérêt.
  • Pour connaître le millésime du fournisseur, consultez Présentation des données de lieux et sélectionnez le fournisseur qui vous intéresse.

Les valeurs nulles ont un impact sur les processus suivants :

  • Pour les cartes avec code couleur et la recherche cartographique dynamique, si une valeur nulle est renvoyée pour l’entité, cette dernière est masquée sur la carte. Aucun problème de calcul n’est provoqué pour les statistiques (telles que la moyenne, la valeur minimale et la valeur maximale).
  • Pour l’analyse d’adéquation, si une valeur nulle est renvoyée pour l’entité, cette dernière n’est pas incluse dans le classement ou les scores.