大的黄色圆圈表示较高的分数

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那么我们如何解释这些结果呢？首先我们的许多最低得分点都可以在以下三个区域找到康涅狄格州西北市中心第名和第名以及威斯康星州和西北山地区。这意味着这三个区域的密度相当均匀。还可以识别这些集群内的核心和边缘区域。位于集群边缘或小巷的商店具有较高的分数。红色和橙色点显示异常值分数较低的区域其他类似的低分商店是那些密度仍然均匀但较低的地点的商店。在该区东南部的道格拉斯和布埃纳维斯塔的郊区地区可以看到这样的例子。有趣的是看起来其中许多商店实际上是童装店它们可能表现出与成人商店同的地理趋势。外特区低分商店同质低密度那么天平的另一端——边远商店呢？得分最高的商店为是下图中间的商店华盛顿联合车站的优衣库。



距离它最近的商店位于街和街中心附近。沿着东北方向还有一个较小的线性集群。这个高分意味着该商店位于一个典型的空间行为是商店密度高但该商店相对孤独的区域。这家商 印度人移动数据 店的选址策略显然是目的地购物而是利用这个繁忙的中央车站的高客流量。更用说那些忘记带旅行袜子的人了。最大的异类——华盛顿联合车站的优衣库数的影响如前所述较小的数可以实现更加本地化的分析和结果。下面的地图举例说明了这一点；分屏左侧的分析是数为的结果而右侧地图的数为。较小的数显示更多局部变化包括沿线家商店的集群西北第街。相反由于数考虑了距离较远的商店因此结果是所考虑的所有商店都具有更相似的中间范围值。这是因为他们的结果现在考虑了集群以及和上更多同的位置。







数的影响左和右代码背后如何宣传工作流程的横幅其中包含文字更喜欢低代码方法？尝试工作流程和示例工作流程的屏幕截图的云原生功能意味着运行本地异常值因子仅需要分析工具箱统计模块中的一段简单的空间。它还需要您在任何地方写入输出数据它只需作为数组的查询运行即可实现无缝的数据到可视化工作流程。语法很简单``我们在下面提供了一个完整的示例它执行以下操作将研究区域定义为哥伦比亚特区从公共数据仓库加载所有服装店将此数据构造为数组运行数为的局部异常值因子在此处的交互式地图上探索数据以及使用同数时结果之间的差异。您可以了解有关本地离群因素分析的更多信息以及广泛的其他统计技术例如我们的分析工具箱中提供的零售商热点分析。作为零售商您是否想知道如何使用位置智能来做出更多数据驱动的决策？在此下载我们的数据驱动零售选址手册。