在此工作流程中见下文我们使用空间连
本帖最後由 akhiislamakhi22 於 2024-4-30 15:08 編輯接来确定哪些人口普查区块与每个邮政编码相交。接下来使用组件计算每个邮政编码的最小和最大收入然后使用组件计算两者之间的差异。用于分析邮政编码的工作流程的屏幕截图将其创建为新表后我们可以看到大多数最平等的邮政编码往往位于城市或较大的都市区而更平等的邮政编码往往位于全国各地的农村地区。查看完整地图。我注册一个免费帐户那么我们为什么要使用邮政编码呢？在实践中使用邮政编码作为地理空间单位很容易。正如我们之前所说几乎所有电子商务或送货服务或使用位置或需要以任何方式定位用户的应用程序都会收集邮政编码。此外每个人都熟悉邮政编码因为它们是大多数国家地区任何地址的一部分。在上查找商店在上查找商店对于那些定期使用地理空间数据的人来说或等术语太熟悉而且它们可能更难找到且更难使用特别是如果您熟悉等术语和。
即使这样您也必须通过美国人口普查网站逐州下载地理文件并将这些文件加入到人口普查措施中。最后大多数人用看地图就知道邮政编码代表的区域比城市小但比社区大。从概念上讲它们感觉足够小可以非常集中地了解世界也足够大可以捕 瑞典 WhatsApp 号码数据 获足够多的趋势样本。简而言之邮政编码很容易找到熟悉并提供足够细的世界观或者我们是这么认为的。话虽如此在地理空间分析中使用邮政编码会产生现实世界的问题。一个例子是房地产领域在许多城市或地区都有邮政编码列出的房屋尽管我们知道这些边界是任意的。《哈佛商业评论的这篇文章也描述了房源和租金上涨的类似现象。简单来说我们认为如果一个邮政编码是旅游胜地意味着它有很多餐馆和酒吧并且如果人们对的认知度有所提高我们使用关键字的搜索索引来衡量那么任何跳跃都会增加该邮政编码地区的供应量可能是由短期租赁需求的增加推动的而是当地经济状况。
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更重要的是使用邮政编码进行分析可以掩盖在同空间尺度上发生的严重情况。弗林特水危机就是其中之一。密歇根州立大学助理教授理查德·凯西·萨德勒撰写的这篇文章非常详细地描述了这个问题并提出了有关邮政编码的类似观点整篇文章非常值得阅读亚利桑那州立大学教授托尼·格鲁贝西克博士称它们为世界上最奇特的地理’之一。哈佛大学教授博士及其同事指出他们无法接受小面积分析。最终国家使用邮政编码来汇总分析血铅统计数据这有效地掩盖了实际问题。这是因为在弗林特的案例中州政府犯下的错误是因为弗林特邮政编码与弗林特市或其供水系统一致。城市和供水系统几乎相连即它们共享相同的边界该州分析中使用的弗林特邮政编码总共覆盖了弗林特周围个同市镇个乡镇和个城市的部分地区。理查德·凯西·萨德勒绘制的地图理查德·凯西·萨德勒绘制的地图就弗林特而言简单地观察同的空间尺度或分析可能会更清楚地显示问题。
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