Le mappe coropletiche impiegano il tipo di simbolo di mappatura intelligente Conteggi e importi (colore) per mostrare dati normalizzati come punti, linee o aree ombreggiate. Le mappe coropletiche consentono di rispondere a domande sui dati come "In che modo tassi o percentuali si confrontano in base alla feature geografica?"
Esempio
Un criminologo sta conducendo delle ricerche in merito alle frequenze dei crimini in città e alla loro correlazione con altri problemi sociali, come gli elevati tassi di disoccupazione. Gli amministratori utilizzeranno i risultati per implementare nuovi programmi sociali nel tentativo di ridurre la criminalità. È possibile utilizzare una mappa coropletica per visualizzare i tassi di disoccupazione nelle varie aree cittadine e confrontarli con la criminalità.
Le aree più scure nella mappa precedente indicano livelli elevati di disoccupazione, mentre le aree più chiare indicano livelli bassi di disoccupazione.
Creare una mappa coropletica
Una mappa coropletica viene creata automaticamente quando viene utilizzato un campo tasso/rapporto per creare una mappa. Un campo numerico può anche essere utilizzato per creare una mappa coropletica cambiando Tipo di simbolo da Conteggi e importi (dimensioni) a Conteggi e importi (colore). I dati numerici devono quindi essere normalizzati impiegando il parametro Suddividi per quando sono utilizzati per creare una mappa coropletica.
Per creare una mappa coropletica con frequenza, rapporto o proporzione, attenersi alla seguente procedura:
- Espandere un dataset nel riquadro dei dati in modo che i campi siano visibili.
- Selezionare un campo frequenza/rapporto
.Suggerimento:
Se si dispone di valori frequenza/rapporto in un campo numerico
, è possibile modificare il tipo di campo facendo clic sull'icona del campo e selezionando Frequenza/rapporto.È possibile cercare campi utilizzando la barra di ricerca nel riquadro dei dati.
- Trascinare il campo nella pagina e sull’area di rilascio Mappa. Una mappa coropletica viene creata utilizzando Conteggi e importi (colore) come impostazione di Tipo di simbolo.
Nota:
Lo smart mapping Conteggi e importi (colore) in Tipo di simbolo viene applicato per impostazione predefinita quando si crea una mappa utilizzando un campo frequenza/rapporto. È inoltre possibile applicare Conteggi e importi (colore) a mappe create utilizzando un campo numerico.
Per creare una mappa coropletica utilizzando normalizzazione, completare la seguente procedura:
- Espandere un dataset nel riquadro dei dati in modo che i campi siano visibili.
- Selezionare un campo numerico . Il numero dovrebbe essere totale, ad esempio il numero di crimini o vendite totali.
Suggerimento:
È possibile cercare campi utilizzando la barra di ricerca nel riquadro dei dati.
- Trascinare il campo nella pagina e sull’area di rilascio Mappa. Viene creata una mappa di simboli graduati.
- Espandere la legenda per visualizzare il riquadro Opzioni layer.
- Passare alla scheda Simbologia
. - Cambiare Tipo di simbolo in Conteggi e importi (colore).
- Scegliere un campo numerico per il parametro Suddividi per. Il campo deve avere un numero che può essere utilizzato per creare una proporzione dal primo campo numerico, ad esempio la popolazione totale.
Note sull'utilizzo
Cliccare sul tasto Gira la scheda 
per girare la scheda della mappa. Il retro della scheda include statistiche e un punto in cui scrivere una descrizione della mappa.
Il riquadro Opzioni layer è accessibile dalla legenda del layer e può essere utilizzato per visualizzare i valori di classificazione mappati, modificare lo stile della mappa e visualizzare le informazioni sulle feature selezionate.
Utilizzare la scheda Legenda 
per visualizzare i valori di classificazione della mappa coropletica ed effettuare selezioni in base ai valori.
Utilizzare la scheda Simbologia per eseguire le operazioni seguenti:
- Cambiare il campo visualizzato sulla mappa o passare ad un tipo diverso di mappa.
- Modificare le statistiche per il campo di visualizzazione. Questa opzione è disponibile solo se la posizione è stata abilitata sul dataset con aggregazioni consentite per feature identiche o se il dataset è stato creato tramite aggregazione spaziale.
- Cambiare il tipo di classificazione.
- Cambiare il numero di classi visualizzato.
- Cambiare, aggiungere o rimuoverei l campo Suddividi per.
Utilizzare la scheda Aspetto 
per cambiare le proprietà dello stile dei simboli, come la tavolozza colori, la dimensione simbolo, lo spessore e il colore del contorno e la trasparenza del layer.
Usare la scheda Attributi 
per visualizzare i dettagli per le feature selezionate sulla mappa.
Funzionamento delle mappe coropletiche
In un processo denominato classificazione dati, i valori numerici graduati sono raggruppati in intervalli e ogni intervallo di classificazione è rappresentato da una tonalità o colore sulla scala cromatica. I valori devono essere proporzioni per ridurre la deviazione da aree di dimensioni diverse.
Classificazione dati
Le seguenti opzioni di classificazione sono disponibili per le mappe coropletiche:
| Metodo di classificazione | Descrizione | Esempio |
|---|---|---|
Interruzioni naturali | Le classi sono definite in base a raggruppamenti naturali relativi ai dati. Questa è la classificazione predefinita. Il metodo di interruzioni naturali deve essere utilizzato quando si desidera enfatizzare i raggruppamenti naturali inerenti ai dati. Le interruzioni naturali non devono essere utilizzate per confrontare mappe create con dati diversi. | Usare le interruzioni naturali per confrontare la criminalità nei quartieri di una città. La criminalità verrà raggruppata in modo che i quartieri con una criminalità simile vengano simboleggiati con lo stesso colore. |
Stesso intervallo | Suddivide l'intervallo di valori attributo in intervalli secondari di dimensioni uguali. La classificazione a intervalli uguali enfatizza la quantità di un attributo rispetto ad altri valori e deve essere utilizzata per dati con intervalli conosciuti. | Utilizzare intervalli uguali per confrontare la percentuale di alberi con coleotteri invasivi nei parchi di una contea. Le percentuali vanno da 0 a 100. Se si sceglie di utilizzare quattro bin, le classi saranno basate su intervalli del 25%. |
Quantile | Suddivide gli attributi in raccoglitori con lo stesso numero di feature. La classificazione quantile può distorcere l'aspetto della mappa posizionando valori simili in classi diverse. Pertanto, questo metodo di classificazione deve essere utilizzato su dati relativamente uniformi. È inoltre possibile utilizzare la classificazione quantile come metodo di classificazione visiva. | Utilizzare intervalli quantili per confrontare i tassi di disoccupazione tra gli stati degli Stati Uniti. Se si applicano cinque bin per i 50 stati più il Distretto di Columbia, vi saranno circa 10 stati per bin. I risultati possono essere utilizzati per vedere i tassi di disoccupazione classificati in gruppi di 10. |
Deviazione standard | Classifica una feature in base alla misura in cui i suoi attributi si discostano dalla media. Il metodo di deviazione standard funziona meglio su dataset normalmente distribuiti e per analisi in cui la media, o la distanza dalla media, è importante. Suggerimento:Provare ad associare la classificazione della deviazione standard con una scala cromatica divergente. Le scale cromatiche divergenti creano lo stile degli estremi superiore e inferiore con sfumature scure e lo stile della media con un colore neutro. | Utilizzare la deviazione standard e una scala cromatica divergente per confrontare l'aspettativa di vita media tra i Paesi. I Paesi con l'aspettativa di vita più alta e più bassa verranno visualizzati in tonalità scure diverse. I colori diventano più chiari man mano che le classi si avvicinano all'aspettativa di vita globale media. |
Non classificato | I dati numerici sono mostrati su una scala continua piuttosto che in classi separate. Il metodo non classificato deve essere utilizzato per vedere i cambiamenti graduali nei dati. | Utilizzare una scala cromatica non classificata per creare lo stile di misurazione delle temperature medie per un intervallo di tempo prestabilito rilevate in stazioni meteorologiche regolarmente posizionate. I punti mostrano le variazioni graduali di temperatura nell'area di studio. |
Manuale | Aggiunta manuale delle interruzioni di classe più adeguate ai propri dati. Il metodo manuale deve essere utilizzato quando vi sono intervalli noti da applicare ai dati, ad esempio quando si desidera creare più mappe con gli stessi bin. | Utilizzare una classificazione manuale per confrontare il reddito familiare medio nei quartieri di una città nel tempo. La classificazione manuale può essere utilizzata per applicare gli stessi bin a entrambe le mappe in modo da poter creare modelli e confronti senza falsi presupposti dovuti a differenze nella classificazione. |
Normalizzazione e dati proporzionali
Disegnare la mappa usando colori graduati, come con una mappa coropletica, può implicare interpretazioni visive errate, specialmente quando le feature sulla mappa sono aree di varie dimensioni o popolazioni. In questi casi, le aree più grandi attirano naturalmente l’attenzione, specialmente se associate a colori più scuri. È possibile contrastare la deviazione creata da aree di dimensioni diverse nelle mappe coropletiche creando lo stile delle mappe per medie, proporzioni, frequenze e rapporti, piuttosto che conteggi o totali. Quando i dati visualizzati su una mappa sono un valore proporzionale, tengono conto delle differenze tra le feature, indipendentemente dal fatto che si tratti di popolazione, area o un altro fattore.
Entrambe le mappe precedenti usano colori per mostrare il numero di ristoranti per contea. Tuttavia, la mappa a sinistra mostra il numero totale di ristoranti e quella sulla destra mostra il numero di ristoranti pro capite. Le contee presentano alcune variazioni nell’area, ma la maggiore variazione è nella popolazione delle contee. La combinazione di grandi aree e un gran numero di ristoranti sottolinea feature come Long Island e l’area di Boston, anche nelle contee più piccole della città di New York che sono dello stesso colore. Tuttavia, quando viene presa in considerazione la popolazione di ogni contea, come nella mappa a destra, si nota che le contee nei pressi di Cape Cod e nell'entroterra presentano un numero maggiore di ristoranti pro capite e la maggior parte delle altre contee presentano un numero medio di ristoranti pro capite. La mappa pro capite è una mappa coropletica corretta.
Nota:
Per creare una mappa di conteggi o totali, come il numero totale di ristoranti per contea, è possibile creare una mappa di simboli graduati.
Per creare una mappa coropletica senza disporre di dati proporzionali, è possibile creare proporzioni utilizzando un processo chiamato normalizzazione. Quando si normalizzano i dati, prendere un numero, ad esempio i crimini totali, e dividerlo per un altro numero, come la popolazione totale, per creare un valore proporzionale. La normalizzazione può essere eseguita quando si crea una mappa coropletica utilizzando il parametro Suddividi per nella scheda Simbologia . Nell'esempio precedente, il numero totale di ristoranti in ogni contea è stato normalizzato utilizzando la popolazione totale della contea.