空間解析とは?(ディゾルブ・マージ・クリップ)

位置座標と結びつけることのできるデータを「空間データ」と呼び、この空間データを分析することを「空間解析」と呼んでいます。
例えば、 観測地点の「気温、湿度、雨量等の測定データ」、「SARS等の感染者データ」、 「地域別に集計された人口」、「世帯数等の統計データ」、「店舗毎の売上データや顧客データ」も、住所・緯度経度・標準メッシュコード等の地理的な位置情報を含めば「空間データ」になります。
空間データと同様に、空間解析の目的や対象も、原因不明の疾病の環境要因や影響の研究・遺跡の出土情報等の膨大な位置情報を扱う考古学での研究など、学術的にも多岐に渡っています。
本稿では空間解析における「ディゾルブ」「マージ」「クリップ」の3つの活用手法をご説明します。
空間解析の「インタセクト」に関してはこちらを、「ユニオン」「空間統合」の機能に関してはこちらをご覧下さい。

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同じ値を持つ複数の図形を一つにまとめる 「ディゾルブ」機能

図① 埼玉県の市町村地図(クリックで拡大)
図① 埼玉県の市町村地図
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図② 地図の属性情報(データ)に分割番号を付けます (クリックで拡大)
図② 地図の属性情報(データ)に分割番号を付けます (クリックで拡大)
図③ 4つのエリアに分けられました(クリックで拡大)
図③ 4つのエリアに分けられました
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ディゾルブとは、同じ値を持つ複数の図形を一つにまとめる機能です。

例-1:埼玉県の市区町村毎の図形データを北部、東部、西部、南部の4つに分類する。

Step-1:
埼玉県市町村の地図市町村毎にそれぞれ図形が存在します(図①)。

Step-2:
地図の属性情報(データ)に分割番号を付ける各市町村の属性に、1〜4の番号を振り、東西南北に割り当てます(図②)。

Step-3:
同じ分割番号を持つエリアを結合(ディゾルブ)します(図③)。
4つのエリアに分けられたことが分かります。

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複数の図形を一つにまとめる 「マージ」機能

図④ (クリックで拡大)
図④ (クリックで拡大)
図⑤ 販売店で営業担当者が同じ場合に結合します (クリックで拡大
図⑤ 販売店で営業担当者が同じ場合に結合します (クリックで拡大
図⑥各販売店の情報を結合し、円グラフで売上額を表します (クリックで拡大)
図⑥各販売店の情報を結合し、円グラフで売上額を表します (クリックで拡大)

マージとは、複数の図形を一つに統合する機能です。

例-2:埼玉県内の販売店の個々の売上情報、顧客種別を統合して表して分析します。

(これにより個々の販売店の情報から埼玉県の4地域の傾向を把握します)

Step-1:
埼玉県の東側に、22の店舗が4つのエリアに分けられています。このデータには、店舗毎に売上額の情報が紐付けられており、三角形の色分け(黄色、青色、緑色、ピンク色)は担当営業者の区別を表現しており、4名で担当している事が図④から分かります。

Step-2:
図④の販売店を各担当者の地域毎に結合して、円グラフで表現しました(図⑤)。円グラフの大きさが売上額を円グラフの赤色が新規顧客からの売上、緑色が既存顧客からの売上を表現しています。

Step-3:
図⑤の作業と同様に埼玉県内の他の3地区において、各販売店の情報を結合し、円グラフで売上額を円グラフの大きさで、新規顧客、既存顧客それぞれの売上を赤色、緑色で表現したのが図⑥です。

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エリア地図を作る 「クリップ」機能

図⑦ (クリックで拡大)
図⑦ (クリックで拡大)
図⑧ (クリックで拡大)
図⑧ (クリックで拡大)

クリップとは、面のデータ(ポリゴン)などを特定の形状に切り抜く機能です。

例-3:埼玉県の鉄道沿線の商圏を分析します。

Step-1:
埼玉県の中央を走る鉄道沿線の商圏を発生(バッファ)させました。ピンク色の線から1kmの商圏を発生させています(図⑦)。

Step-2:
この鉄道沿線の商圏で、埼玉県の市町村地図を切り抜くと、市町村界と埼玉県中央の鉄道沿線の統計情報を持つ商圏地図が表現されました(図⑧)。

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マーケットプランナー商圏大勝


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