أكثر

الرمز البريدي إلى المضلع / الحدود

الرمز البريدي إلى المضلع / الحدود


هل هناك أي واجهة برمجة تطبيقات يمكن أن تعطيني قيمة مضلعة للرمز البريدي؟ اعتقدت حقًا أنه سيكون من السهل جدًا بالنسبة لي نظرًا لعدد واجهات API للخرائط الموجودة هناك. إما Google Maps API أو أي شيء آخر سيكون قادرًا على إعطائي هذه البيانات. لكن بحثًا عاديًا في Google لم يكن قادرًا على العودة بأي نتائج كانت مرضية.

أدركت أن الرموز البريدية لا يمكن تعريفها "بدقة" على أنها مضلعات. ينتمون إلى نوع آخر من العناصر الهندسية يسمى "الحدود".

كل ما أريده هو وعاء داخل حاوية داخل حاوية

ومع ذلك ، فإن أصغر جزيء في المعادلة سيكون رمزًا بريديًا. يمكن أن تكون الحاويات الأخرى مضلعات أو حدود. لست متأكدًا مما إذا كان ذلك سيحدث فرقًا كبيرًا. ومع ذلك ، ما أريده أساسًا هو تمثيل هندسي لحدود الرمز البريدي حتى يتمكن SQL Server Db من فهمه ويمكنني الاستعلام عنه من هناك

هل هناك أي اقتراحات جيدة حول كيفية إدخال رمز بريدي والحصول على قيمة مضلعة / حدية مناسبة له؟


** إخلاء المسؤولية أعمل هنا *

حل بسيط جدا لهذا. قم بالتسجيل هنا: limits-io.com

ثم في الكود الخاص بك:... / بقية / v1 / عام / حدود؟ الرمز البريدي = 20037،20002

النتائج هي GeoJson للتكامل بسهولة والتي تأخذ GeoJson مثل Google Map… استخدم GeoJSONLint لقص ولصق نتائج GeoJson الخاصة بي من استدعاء API أعلاه لعرض الصورة أدناه ... آمل أن يساعدك هذا!


بادئ ذي بدء ، يكون التوضيح من أجل الرموز البريدية. إنها ليست حدودًا أو مضلعات. الرموز البريدية هي مسارات خدمة يتم تمثيلها بشكل صحيح كنقاط أو جوانب شارع في سياق GIS.

إذا كنت مهتمًا باستخدام روابط Mappperz ، فسأكمل توصياته بصفحة تتحدث عن ماهية ZCTAs وكيف يتم إنشاؤها (الرابط). اعتبارًا من 17 مايو 2015 ، هذه هي بيانات ملف الأشكال الوطنية ZCTA لجميع ZCTAs التي لديها بيانات ديموغرافية متاحة بسهولة.


TIGER / Line Shapefile ، 2019 ، مقاطعة ، دنفر كاونتي ، كولورادو ، وجوه طوبولوجية (مضلعات مع جميع الرموز الجغرافية) ملف شكل قائم على المقاطعة

تعد ملفات أشكال TIGER / Line وملفات قاعدة البيانات ذات الصلة (.dbf) مقتطفًا من معلومات جغرافية ورسم خرائط مختارة من ملف العنوان الرئيسي لمكتب الإحصاء الأمريكي / قاعدة بيانات (MAF / TIGER) المتكاملة للتشفير الجغرافي والمراجع (MTDB). يمثل MTDB ملفًا وطنيًا سلسًا بدون تداخل أو فجوات بين الأجزاء ، ومع ذلك ، تم تصميم كل ملف شكل TIGER / Line ليكون منفردًا كمجموعة بيانات مستقلة ، أو يمكن دمجها لتغطية الأمة بأكملها.

الوجه يشير إلى المساحات (المضلع) البدائية الطوبولوجية التي تشكل MTDB. يحد الوجه بحافة واحدة أو أكثر ، يتضمن حدوده فقط الحواف التي تفصله عن الوجوه الأخرى ، وليس أي حواف داخلية متضمنة في مساحة الوجه. يحتوي ملف أشكال الوجوه الطوبولوجية على سمات كل وجه طوبولوجي بدائي. يحتوي كل وجه على قيمة معرف وجه طوبولوجي فريد (TFID). يتضمن كل وجه في ملف الشكل رموز المنطقة الجغرافية الرئيسية لجميع المناطق الجغرافية التي يقوم مكتب الإحصاء بتبويب البيانات الخاصة بها لكل من تعداد 2010 والتقديرات والمسوحات السنوية. يمكن بعد ذلك بناء الأشكال الهندسية لكل من هذه المناطق الجغرافية عن طريق إذابة الأشكال الهندسية للوجه على أكواد المنطقة الجغرافية الرئيسية المناسبة في ملف أشكال الوجوه الطوبولوجية.


4. نظم المعلومات

كما تعلم ، فإن العديد من المشكلات والفرص التي تواجهها الوكالات الحكومية والشركات والمؤسسات الأخرى معقدة للغاية وتتضمن العديد من المواقع ، بحيث تحتاج المنظمات إلى المساعدة في إنشاء معلومات مفيدة وفي الوقت المناسب. هذا ما تستخدمه أنظمة المعلومات.

اسمح لي بمثال خيالي. لنفترض أنك أطلقت مشروعًا جديدًا لتصنيع جزازات العشب التي تعمل بالطاقة الشمسية. أنت تخطط لحملة بريدية مباشرة لجذب انتباه المشترين المحتملين إلى هذا المنتج الثوري الجديد. ولكن نظرًا لأنها شركة صغيرة ، فلا يمكنك تحمل تكاليف رعاية الإعلانات التلفزيونية من الساحل إلى الساحل أو إرسال الكتيبات بالبريد إلى أكثر من 100 مليون أسرة في الولايات المتحدة. بدلاً من ذلك ، تخطط لاستهداف العملاء الأكثر احتمالية - أولئك الذين لديهم وعي بيئي ، ولديهم دخل عائلي أعلى من المتوسط ​​، والذين يعيشون في مناطق يوجد بها ما يكفي من المياه وأشعة الشمس لدعم المروج والطاقة الشمسية.

لحسن الحظ ، تتوفر الكثير من البيانات لمساعدتك في تحديد قائمتك البريدية. يتم الإبلاغ عن دخل الأسرة بشكل روتيني إلى البنوك والمؤسسات المالية الأخرى عندما تتقدم العائلات بطلب للحصول على الرهون العقارية والقروض وبطاقات الائتمان. تنعكس الأذواق الشخصية المتعلقة بقضايا مثل البيئة في سلوكيات مثل اشتراكات المجلات وشراء بطاقات الائتمان. تقوم شركات مثل Claritas بتجميع مثل هذه البيانات وتحويلها إلى معلومات من خلال إنشاء "شرائح نمط الحياة" - فئات من الأسر التي لها دخل وأذواق مماثلة. يمكن لشركة جزازة العشب الشمسية الخاصة بك شراء معلومات قطاع نمط الحياة عن طريق رمز بريدي مكون من 5 أرقام ، أو حتى عن طريق رموز ZIP + 4 ، التي تحدد المنازل الفردية.

إنه لأمر مدهش كيف يمكن لشركات مثل Claritas و Experian و Esri إنشاء معلومات قيمة من الملايين والملايين من المعاملات التي يتم تسجيلها كل يوم. أصبحت منتجات بيانات "تقسيم نمط الحياة" ممكنة من خلال حقيقة أن البيانات الأصلية موجودة في شكل رقمي ، ولأن الشركات طورت أنظمة معلومات تمكنها من تحويل البيانات إلى معلومات يقدّرها المسوقون. حقيقة أن منتجات معلومات نمط الحياة يتم تسليمها غالبًا بواسطة مناطق جغرافية ، مثل الرموز البريدية ، تتحدث عن جاذبية أنظمة المعلومات الجغرافية.

جرب هذا!

كيف يبدو الرمز البريدي الخاص بك للمسوقين؟

تجمع بيانات تقسيم نمط الحياة الأسر المتشابهة في فئات نمط الحياة - "الشرائح" - التي يمكن للمسوقين استخدامها لاستهداف الإعلانات. تحتوي أقسام أسلوب الحياة على أسماء مثيرة للذكريات مثل "Gen X Urban" و "Senior Styles" و "Rustic Outposts". على سبيل المثال ، وفقًا لـ Esri's Tapestry Segmentation ، فإن مجموعات نمط الحياة السائدة في الرمز البريدي الخاص بي هي Down the Road و Soccer Moms و Exurbanites .

يمكنك استخدام بحث ZIP الخاص بـ Esri لمعرفة كيفية تقسيم الرمز البريدي الخاص بك. هل تبدو شرائح نمط الحياة دقيقة لمجتمعك؟ إذا كنت لا تعيش في الولايات المتحدة ، فجرب الرمز البريدي لولاية بنسلفانيا ، 16802.


لماذا لا توجد ملفات أشكال حدودية عامة وشاملة للرمز البريدي؟ إنه & # x27s 2018.

لقد بحثت في كل مكان ولكن لا يمكنني العثور على أي شيء أفضل & # x27t. على الرغم من أن الرموز البريدية ليست مضلعات ، يبدو أننا يجب أن نكون قادرين على التوصل إلى شيء أفضل من قاعدة بيانات TIGER التي تحتوي فقط على 33144 من إجمالي 41687 رمزًا بريديًا في الولايات المتحدة. بمعنى آخر ، تحتوي قاعدة البيانات الأكثر شمولاً لمناطق الرمز البريدي في الولايات المتحدة على 80٪ فقط من الرموز البريدية. كيف يعقل ذلك؟

تتغير الرموز البريدية باستمرار وتتم إدارتها بواسطة USPS. يقوم مكتب الإحصاء بلطف من خلال تقديم البيانات عن طريق الرمز البريدي. في كثير من الحالات ، قد يمثل رمز بريدي واحد مبنى واحدًا (في المدن الكبرى مثل مدينة نيويورك على سبيل المثال) ، وفي حالات أخرى قد يمثل حرمًا جامعيًا ، وما إلى ذلك. ستكون حدود المضلع صغيرة جدًا ولن تكون مفيدة في كثير من الأحيان. إذا تم تضمينها ، فلن يتمكن التعداد من الإبلاغ عن الكثير لأن عدد السكان منخفض جدًا نظرًا لأن المنطقة صغيرة جدًا.

في مكتبي نستخدم ZCTAs. نحن نجتاز معلومات الرمز البريدي التي لدينا إلى ZCTA ، والتي ينظمها التعداد وتحديثها كل عام. كما أنه يغطي معظم الحالات التي أعمل فيها. وبهذه الطريقة ، لدينا وحدة قياس جيدة الصيانة تعمل بشكل جيد بين الرموز البريدية المتغيرة باستمرار وبيانات التعداد. يمكنك الحصول على بيانات ZCTA للولايات المتحدة بأكملها.

أولا ، أنا أقدر كل ما يفعله مكتب الإحصاء. لا أقصد & # x27t أن أستفز أي شخص للقيام بالأشياء مجانًا :).

أوافق على أن حدود المضلع ستنتهي في كثير من الحالات صغيرة جدًا ، وبالتالي فهي ليست مفيدة جدًا بشكل عام. لكن وجود شكل مرتبط بكل رمز بريدي في الولايات المتحدة سيكون له بعض الاستخدامات. وهو ليس مستحيلًا نظريًا. يمكن تمثيل الرمز البريدي ذو النقطة الواحدة كدائرة صغيرة. يمكن أن تكون المباني الفردية صناديق صغيرة. يمكن تقطيع البنتاغون إلى خمس قطع. إلخ.

لماذا؟ فقط لكي يكون لديك قاعدة بيانات كاملة. أعتقد أن معظم الناس سيقولون أن وجود شكل مرتبط بكل رمز بريدي سيكون أمرًا رائعًا ، مهما كان الشكل غريبًا. ولا ينبغي أن يكون معقدًا جدًا إنشاء الخوارزمية التي تنشئ أشكال TIGER من العناوين المرتبطة بكل رمز بريدي للتعامل مع مثل هذه الحالات الاستثنائية وإنتاج شكل. يمكن للمحلل بعد ذلك أن يقرر مدى فائدة أو عدم فائدة تلك الأشكال الصغيرة لمشروعه الخاص. ويمكن ترشيحها حسب الرغبة.

توجد بيانات دقيقة للطرق البريدية ، ولكنها ليست مجانية يمكنني العثور عليها. الخلل الرئيسي في هذه الفكرة هو الرموز البريدية لصندوق البريد ، والتي لا أعرف عنها شيئًا. هل سيكون هناك أي طريقة لإخراج منطقة من هؤلاء؟


يُصدر مصمم الخرائط ويصدر ZIP + 4 Code Boundaries للولايات المتحدة الأمريكية

19 يناير 2017 06:00 بالتوقيت الشرقي | المصدر: GeoJunxion N.V. GeoJunxion N.V.

Capelle a / d Ijssel ، هولندا

تتلاءم حدود الرمز البريدي 4 + بسلاسة مع خرائط التنقل المفصلة والملكية

Capelle aan den IJssel ، هولندا - 19 يناير 2017 - وأعلنت اليوم عن إطلاق ZIP + 4 Code Boundaries للولايات المتحدة الأمريكية. يتضمن هذا الإصدار مضلعات لكامل الولايات المتحدة الأمريكية. هذا المنتج فريد من نوعه ويوفر مدخلات للعديد من حالات المستخدمين. يمكن استخدام حدود التعليمات البرمجية AND ZIP + 4 بسهولة مع نظام المعلومات الجغرافية المشترك (GIS) مثل ESRI's ArcGIS أو MapInfo أو QGIS.

والمدير التنفيذي هوغو فان دير ليندي: "نحن متحمسون لإصدار مجموعة البيانات هذه التي لم تكن موجودة في السوق حتى الآن. يضيف هذا المنتج إلى عرض القيمة لدينا في سوق الولايات المتحدة ، جنبًا إلى جنب مع خريطة الملكية الخاصة بنا لأمريكا الشمالية وطرق Hazmat الأمريكية و مجموعة كاملة من المنتجات المتميزة ".

تمثل حدود الشفرة AND ZIP + 4 ملف حدود يحدد كل منطقة رمز ZIP + 4 فريدة في الولايات المتحدة. باستخدام خوارزميات الملكية ، وسعت شركة AND كود ZIP + 4 إلى حدود ومضلعات ، مضيفة مستوى جديدًا من المنفعة والتفصيل لبيانات الرمز البريدي للتسويق والتخطيط والتحليل.

يجب على الشركات التي تعتقد أنها ستستفيد من الوصول إلى وبيانات حدود الرمز البريدي 4 و ZIP الاتصال بـ Bennett Moe ، نائب رئيس المبيعات في أمريكا الشمالية على العنوان [email protected]

حول AND
و هي واحدة من أربع شركات فقط تقدم بيانات خرائط رقمية مسجلة الملكية في جميع أنحاء العالم والشركة المستقلة الوحيدة. وبالتالي يركز على تقنيات بيانات الخرائط المبتكرة لإنشاء بيانات خرائط أفضل وأكثر صلة. لسنوات حتى الآن واستمرت في النمو بنجاح ، وحصلت كشركة مدرجة على جائزة أفضل أداء في 2013 و 2015 في Euronext.


مناقشة

تم تقييم دقة المستوى الفردي لثماني طرق احتساب لأكثر من 2000 حالة مرض السكري في أربع مناطق بالولايات المتحدة. هذه الدراسة هي من بين الدراسات القليلة التي تحدد دقة طرق التضمين الجغرافي باستخدام البيانات السريرية المجمعة التي تم تكويدها جغرافيًا من خلال إجراءات متوافقة مع HIPAA. أبلغت الغالبية العظمى من الأعمال الوبائية المنشورة حتى الآن والتي تعاملت مع معلومات العنوان غير الكاملة عن تخصيص البيانات المفقودة إلى مركز الرمز البريدي [9 ، 23 ، 24]. قد يكون هذا مشكلة لأن الرموز البريدية أقل استقرارًا من الناحية المكانية والزمانية من المناطق الإحصائية في التعداد مثل المسالك أو مجموعات الكتل [9]. يجب أن يولي المحققون اهتمامًا خاصًا عند مقارنة الرموز البريدية المتطابقة من مجموعات البيانات غير المتشابهة مؤقتًا.

على مستوى المهمة الفردية ، أظهرت الطرق الثابتة المرجحة بالسكان متوسط ​​دقة 30.26٪ (حد أدنى 23.03٪ ، حد أقصى 33.54٪ باستخدام إجمالي وزن السكان) و 30.45٪ (حد أدنى 23.03٪ ، حد أقصى 37.98٪ باستخدام فئة الشباب الذين تتراوح أعمارهم بين 0-19. وزن). على الرغم من أن طرق التضمين الجغرافي هذه أدت إلى عدد غير متناسب من الحالات المخصصة لمسار واحد داخل ZCTA ، إلا أن هناك حالات تكون فيها هذه الطريقة مفيدة. ستحتوي المناطق السكنية شديدة التحضر ذات الكثافة السكانية العالية على مساحات و ZCTAs أصغر في مساحة الأرض وتبسط حساب المسافة إلى مواقع التعرض [25].

على الرغم من أن دقة الحالة الفردية للطرق العشوائية كانت أقل من الطرق الثابتة ، إلا أن العشوائية سمحت لكل مسار في ZCTA بفرصة تخصيص حالة لها. سمح هذا بتوزيع أقرب تقريبًا إلى ما يُرى في الواقع (أي حقيقي العمود في ملف إضافي 1). تم العثور على التخصيص العشوائي المطبق على السكان الشباب من التعداد SF1 لتوفير أفضل تقدير تقريبي للتوزيع الحقيقي للحالات داخل مناطق التعداد لجميع المواقع.

تختلف الدقة الفردية لجميع الأساليب جغرافياً. كانت نتائج كولورادو الأدنى بين معظم الطرق الثمانية. تضم كولورادو أكبر مساحة من الأرض وكانت ساوث كارولينا هي الأقل كثافة سكانية من بين المواقع الأربعة. كان حجم المسالك في كولورادو أكبر أيضًا ، حيث بلغ متوسطه 254 كيلومتر مربع. ومن المثير للاهتمام ، أنه كان من المتوقع أن تحقق المواقع التي تحتوي على مساحات من الأراضي الأصغر دقة أعلى مع كون واشنطن وأوهايو الأصغر بمتوسط ​​مساحة تبلغ 29.53 كيلومتر مربع و 26.14 كيلومتر مربع على التوالي. ومع ذلك ، كانت نتائج ساوث كارولينا (متوسط ​​مساحة المسالك 92.32 كيلومتر مربع) أعلى باستمرار بين جميع الطرق الثمانية ، حيث كانت أوهايو وواشنطن في المرتبة الثانية أو الثالثة عند مقارنة دقة كل طريقة عبر المواقع (الجدول 4).

بالمقارنة مع طرق التخصيص الثابتة ، أظهرت الطرق العشوائية المرجحة بالسكان متوسط ​​دقة يبلغ 22.64٪ على المستوى الفردي (حد أدنى 20.34٪ ، حد أقصى 28.63٪ باستخدام إجمالي أوزان السكان) ، 21.07٪ (17.47٪ كحد أدنى ، 26.72٪ كحد أقصى باستخدام فئة الشباب) للأعمار من 0 إلى 19 أوزانًا) و 23.83٪ (18.30 كحد أدنى ، 30.13 كحد أقصى) باستخدام فئة الشباب والعرق / الإثنية. رأى هنري وبوسكو [17] دقة مماثلة بلغت 25.9٪ باستخدام إجمالي عدد السكان كآلية ترجيح.

على مستوى دقة المجموعة ، فإن راند بوب و راند 019 الطرق التي يتم إجراؤها بالمثل في جميع المواقع باستثناء كولورادو ، مع راند بوب (p = 0.9594) أفضل قليلاً من راند 019 (ع = 0.9359) وساوث كارولينا مع راند ريس 019 أداء أفضل (ع = 0.9580). قد يرجع هذا جزئيًا إلى كل من الطبيعة الريفية لولاية ساوث كارولينا ، وإلى العدد الأكبر من الأشخاص الذين تزيد أعمارهم عن 65 عامًا ، لا سيما داخل المناطق الساحلية. راندا الأداء الأكثر فقراً عبر جميع المواقع عند مقارنته بالتوزيع الحقيقي. على حد علمنا ، هذه هي الورقة الأولى لتقييم قدرة مناهج التضمين الجغرافي على التوزيع التقريبي للحالات عبر الفضاء.

في جغرافية دراستنا ، يتداخل رمز بريدي مع متوسط ​​عدد 4 (بحد أدنى 1 ، كحد أقصى 29) مساحات تعداد. تحدد هذه العلاقة في الواقع نوعًا من الحد الأعلى للدقة على المستوى الفردي لأي طريقة احتساب ، لأنه مع زيادة عدد المسالك لكل رمز بريدي ، تقل احتمالية التعيين الصحيح للفرد ، وبالتالي ، انخفاض الحجم الإجمالي لـ دقة المستوى الفردي لطرق التضمين الجغرافي. علاوة على ذلك ، من المحتمل أن تكون هذه العلاقة بين الرموز البريدية والمسارات مسؤولة عن حقيقة أنه في بياناتنا ، كان أداء طرق التخصيص الثابت أفضل من أي من طرق التخصيص العشوائي على المستوى الفردي.

أظهر هنري وبوسكو [17] أن الترجيح باستخدام متغيرات مشتركة متعددة مثل العرق / الإثنية بالإضافة إلى العمر يحقق دقة أعلى. في المقابل ، قمنا بتحسين الترجيح باستخدام عدد الشباب الذين تتراوح أعمارهم بين 0-19 عامًا من خلال مراعاة التكوين العرقي / الإثني لسكان الشباب. تمشيا مع النتائج السابقة ، أنتج هذا النهج زيادة طفيفة في الدقة في مواقع الدراسة في كولورادو وأوهايو وساوث كارولينا على المستوى الفردي. ومع ذلك ، فقد شهد موقع واشنطن انخفاضًا بنسبة 4٪ في الدقة عند حساب العرق. من المتصور أنه في موقع واشنطن ، يساهم كل من المستويات المنخفضة للفصل العنصري السكني في مدينة سياتل الحضرية بالإضافة إلى التنوع العرقي والمتعدد العرقي الأكبر لسكان سياتل في فقدان خصوصية المهمة ، وبالتالي زيادة عدم الدقة.

من المهم ملاحظة أن طرق الاحتساب الجغرافي الموضحة تم إجراؤها بالكامل في إطار نظام المعلومات الجغرافية واستخدمت أدوات مخصصة تم تطويرها للتعامل مع التخصيص العشوائي وتوسيع إمكانيات نظام المعلومات الجغرافية. على الرغم من أنه من الممكن تمامًا استخدام التخصيص الإحصائي البحت ، إلا أن نظم المعلومات الجغرافية كانت ضرورية لكل من التنفيذ السريع لطرق الاحتساب الجغرافي وكذلك حسابات الترجيح ، لا سيما الأوزان القائمة على المنطقة. يجب على الباحثين الراغبين في استخدام أساليب الاحتساب الجغرافي أن يأخذوا في الحسبان الفوائد المقدمة في حزم البرامج هذه. يمكن للمحققين الاتصال بالمؤلف للحصول على الأداة التي تم إنشاؤها لأداء الافتراضات الجغرافية المقدمة في هذه الورقة.

لقد ثبت جيدًا أن معدل نجاح الترميز الجغرافي يمكن أن يختلف اختلافًا كبيرًا فيما يتعلق بالمناطق الحضرية والريفية ويمكن اعتباره مرتبطًا بالكثافة السكانية [6 ، 25 ، 26]. نظرًا لأن التكويد الجغرافي لمطابقة العنوان يتم من خلال الاستيفاء على طول مقطع الشارع ، فقد يؤدي الجزء الأطول المشترك في المناطق الريفية إلى حدوث خطأ أكبر. علاوة على ذلك ، من المرجح أن تحتوي العناوين المستمدة من المناطق الريفية على صناديق البريد أو الطرق الريفية كمعلومات العنوان ، مما يربك عملية الترميز الجغرافي [27].

الافتراض الأساسي والمحافظ للغاية للتحليل الحالي هو أن الرمز البريدي هو جزء العنوان الوحيد المتاح في مجموعة البيانات بأكملها. في كثير من الحالات ، سيتم تطبيق الحوسبة الجغرافية فقط على المجموعة الفرعية غير القابلة للتكويد الجغرافي من العناوين. من المحتمل أن تؤدي العناوين التي تفتقر إلى أجزاء أخرى من العنوان القابل للتكويد الجغرافي (في هذه الحالة ، رقم الشارع ، واسم الشارع ، ونوع الشارع) إلى نتائج مختلفة باستخدام أساليب التضمين هذه. علاوة على ذلك ، لا يمكن أن يعوض التضمين الجغرافي تمامًا عن بيانات العنوان منخفضة الجودة ، على الرغم من أنه يمكن أن يوفر حلاً قيمًا في الحالات التي يتم فيها إجراء تحليل في وحدات مكانية أصغر من تلك المتاحة لجميع الحالات. قد تكون الطرق الأخرى مثل رسم الخرائط dasymetric [28 ، 29] ، والتدخل اليدوي / الترميز الجغرافي التفاعلي أو إعادة الترميز باستخدام استراتيجية تكويد جغرافي مختلفة هي الأفضل في بعض الحالات [30].

على الرغم من استخدام ZCTAs من قبل التعداد لتمثيل مساحة الأرض التي يغطيها الرمز البريدي ، يجب على المحققين النظر في احتمال عدم التطابق الزماني والمكاني للرموز البريدية الحالية مع ZCTAs المستمدة من التعداد [9]. نظرًا لأن الوظيفة الأساسية للرموز البريدية هي مساعدة USPS في تسليم البريد بكفاءة ، فمن الضروري تحديث الرموز البريدية بشكل متكرر بين تواريخ التعداد لتعكس التغييرات في عدد السكان وقد لا تكون التغييرات موثقة جيدًا [7].


نقاط الرمز البريدي للولايات المتحدة

حقوق إعادة التوزيع لمجموعة البيانات هذه: يتم منح حقوق إعادة التوزيع من قبل مورد البيانات لعمليات التسليم المطبوعة أو الصور الثابتة أو الإلكترونية للخرائط (مثل .gif و .jpeg وما إلى ذلك) التي يتم رسمها أو طباعتها أو عرضها علنًا باستخدام بيانات وصفية مناسبة وإسناد المصدر / حقوق النشر إلى موردي البيانات المعنيين. البيانات الجغرافية قابلة لإعادة التوزيع باستخدام تطبيق برمجي ذو قيمة مضافة تم تطويره بواسطة ESRI Business Partners على أساس خالٍ من حقوق الملكية مع البيانات الوصفية المناسبة وإسناد المصدر / حقوق النشر إلى موردي البيانات المعنيين.

تنطبق الشروط والأحكام الواردة أدناه على جميع مجموعات البيانات المتوفرة في ESRI Data & amp Maps.

حقوق الملكية وحقوق النشر: يقر المرخص له بأن البيانات والمواد ذات الصلة تحتوي على ملكية خاصة وسرية لـ ESRI والجهات المرخصة التابعة لها. البيانات والمواد ذات الصلة مملوكة لـ ESRI ومرخصيها (المرخصين) وهي محمية بموجب قوانين حقوق النشر في الولايات المتحدة ومعاهدات و / أو اتفاقيات حقوق النشر الدولية المعمول بها.

الضمان المحدود وإخلاء المسؤولية: تضمن ESRI أن الوسائط التي يتم توفير البيانات والمواد ذات الصلة بها ستكون خالية من العيوب في المواد والتصنيع في ظل الاستخدام العادي والخدمة لمدة تسعين (90) يومًا من تاريخ الاستلام.

تُستثنى البيانات والمواد ذات الصلة من الضمان المحدود ، ويقر المرخص له صراحةً بأن البيانات تحتوي على بعض المخالفات أو العيوب أو الأخطاء. لا تضمن ESRI أن البيانات سوف تلبي احتياجات المرخص له أو توقعاته بأن استخدام البيانات لن ينقطع أو أنه يمكن تصحيح جميع الأخطاء أو العيوب أو الأخطاء أو سيتم تصحيحها. لا تدعو ESRI الاعتماد على هذه البيانات ، ويجب على المرخص له دائمًا التحقق من البيانات الفعلية.

باستثناء الضمان المحدود المنصوص عليه أعلاه ، يتم توفير البيانات والمواد ذات الصلة الواردة فيها وحصصها ، ومثلها دون أي ضمان من أي نوع ، سواء صريحًا أم ضمنيًا ، بما في ذلك ، على سبيل المثال لا الحصر ، الضمانات الضمنية غرض معين.

الانتصاف الحصري وحدود المسؤولية: تكون المسؤولية الكاملة لـ ESRI أو المرخص له (المرخصين) وعلاج المرخص له الحصري هو إنهاء الاتفاقية عند إعادة المرخص له البيانات والمواد ذات الصلة إلى ESRI مع نسخة من فاتورة / إيصال المرخص له وإرجاع ESRI رسوم الترخيص المدفوعة للمرخص له.

لن تتحمل ESRI و / أو المرخصون (المرخصون) بأي حال من الأحوال المسؤولية عن تكاليف شراء السلع أو الخدمات البديلة التي فقدت أرباحًا أو مبيعات مفقودة أو نفقات تجارية أو استثمارات أو التزامات متعلقة بأي شركة أو أي شركة الأضرار غير المباشرة أو الخاصة أو العرضية أو النموذجية أو التبعية الناشئة عن هذه الاتفاقية أو استخدام البيانات والمواد ذات الصلة ، مهما كان السبب ، في أي نظرية للمسؤولية ، وسواء كان ESRI أو مرخصه (المرخص له) احتمالية حدوث مثل هذا الضرر. تسري هذه القيود بغض النظر عن أي إخفاق في الغرض الأساسي لأي تعويض حصري.

الطرف الثالث المستفيد: قام (مرخصو) ESRI (المرخصون) من ESRI بإذن لـ ESRI بالتوزيع (الفرعي) والترخيص (الفرعي) لبياناتهم (الخاصة بهم) كما تم دمجها في البيانات والمواد ذات الصلة. بصفته طرفًا ثالثًا مستفيدًا مقصودًا من هذه الاتفاقية ، يحق (مرخصو) ESRI (مرخصو) ESRI أن يطبقوا بشكل مباشر ، باسمه ، الحقوق والالتزامات التي تعهد بها المرخص له وأن يسعى للحصول على جميع سبل الانتصاف القانونية والعادلة التي يتم منحها لـ ESRI.

في حالة منح (بائعو) البيانات الإذن للمستخدم النهائي لإعادة توزيع البيانات الجغرافية ، يرجى استخدام حقوق الملكية أو حقوق النشر المناسبة لموردي البيانات المتنوعين ، وتقديم ملف (ملفات) البيانات الوصفية المرتبط بها البيانات الجغرافية. امتثالًا لمعايير البيانات الوصفية لمجموعة FGDC ، حاولت ESRI ممارسة منهجيات البيانات الوصفية المناسبة من خلال توفير أي معلومات عن مصدر البيانات ، والأوصاف ، وأسماء الملفات للمساعدة في هذا الجهد. نقطة الاتصال: معلومات الاتصال: Contact_Organization_Primary: جهة الاتصال_المنظمة: ESRI الشخص الذي يمكن الاتصال به: فريق البيانات عنوان الإتصال: نوع العنوان: العنوان البريدي والعنوان الفعلي تبوك: 380 شارع نيويورك مدينة: ريدلاندز الولاية_أو_المحافظة: كاليفورنيا رمز بريدي: 92373-8100 دولة: الولايات المتحدة الأمريكية هاتف_الصوت_الهاتف: 909-793-2853 هاتف_الفاكس_الهاتف: 909-793-5953 Contact_Electronic_Mail_Address: [email protected] ساعات_من_الخدمة: 8:00 صباحًا - 5:30 مساءً بتوقيت المحيط الهادي ، الإثنين ، الجمعة تعليمات_الاتصال: في الولايات المتحدة.يرجى توجيه جميع الاستفسارات المتعلقة بتسعير البرامج / البيانات والخدمات الاستشارية إلى مكتب ESRI الإقليمي المحلي. للحصول على الدعم ، يمكنك الاتصال بالدعم الفني عبر الهاتف (صوتي) بين الساعة 6 صباحًا والساعة 6 مساءً. توقيت المحيط الهادئ ، من الاثنين إلى الجمعة ، عن طريق الاتصال بالرقم 909-793-3774 فاكس (فاكس) المتوفر على 909-792-0960 بريد إلكتروني (بريد إلكتروني) [email protected] أو قم بزيارة & lthttp: //support.esri.com> ESRIolidays مستبعد.

خارج الولايات المتحدة.يرجى توجيه جميع الاستفسارات المتعلقة بتسعير البرامج / البيانات والمبيعات والدعم والخدمات الاستشارية إلى موزع ESRI الدولي المحلي. يمكن العثور على هذه المعلومات على & lthttp: //gis.esri.com/intldist/contactint.cfm>.

للأسئلة أو التعليقات الأخرى ، يمكنك الاتصال بمقر ESRI عن طريق البريد الإلكتروني أو الهاتف أو الفاكس أو مراسلتنا. ائتمان_مجموعة البيانات: الخدمة البريدية الأمريكية Native_Data_Set_Environment: Microsoft Windows XP الإصدار 5.1 (النسخة 2600) Service Pack 1 ESRI ArcCatalog 9.0.0.535 البيانات_جودة_المعلومات: تقرير التناسق المنطقي: لا توجد ميزات مكررة. يتم تحويل ملف الشكل إلى تنسيق SDC (ضغط البيانات الذكية) في ArcSDE & reg. هذا يتحقق والتحقق من صحة الهندسة. اكتمال_تقرير: بعد المعالجة ، يتم فحص مجموعة البيانات لعرض الرسم وعدد السجلات وأحجام الملفات مقارنة بالمواد المصدر. دقة الموقف: الدقة_الوضعية_الأفقية: أفقي_الموقع_دقة_تقرير: تم استخراج الجزء الجغرافي المكاني من مجموعة البيانات هذه من عدة مصادر. تعتمد معظم المواقع على 2000 Census TIGER / Line & reg files (إصدار CD ROM) ، ومعالجتها لتحسين دقتها ، ثم وضعها كنقاط بناءً على التوزيع الفعلي لعمليات التسليم داخل كل مضلع للرمز البريدي. نظرًا لاختلاف المصادر والطرق المستخدمة ، فإن الدقة الأفقية غير معروفة. النسب: مصدر معلومات: المصدر_ الاقتباس: معلومات_الاقتباس: المنشئ: Geographic Data Technology، Inc. تاريخ النشر: 200401 لقب: Dynamap / ZIP Code Boundary & amp Inventory Files v12.0 الإصدار: الإصدار 12.0 Geospatial_Data_Presentation_Form: ناقلات البيانات الرقمية سلسلة_المعلومات: اسم_سلسلة: Dynamap & reg / ZIP Code Boundary & amp Inventory Files المشكلة_التحديد: الإصدار 12.0 المنشور_المعلومات: المنشور_المكان: لبنان ، نيو هامبشاير ، الولايات المتحدة الأمريكية الناشر: شركة تكنولوجيا البيانات الجغرافية المصدر_المقياس_المقام: 100000 النوع_من_المصدر_الوسائط: قرص مدمج المصدر_الوقت_المدة_المحتوى: معلومات عن الفترة الزمنية: Single_Date / الوقت: التقويم_تاريخ: 200311 Source_Currentness_Reference: حالة الأرض اختصار_المصدر: GDT Dynamap / ZIP Code Boundary & amp Inventory Files v12.0 المصدر_المساهمة: السمة والبيانات الجغرافية المكانية العملية_الخطوة: وصف العملية: النقطة الوسطى لمنطقة الرمز البريدي المكونة من 5 أرقام هي نقطة التوازن للمضلع المكون من حدوده. يتم حساب النقطه الوسطى على اساس الاحداثيات المتطرفة للمضلع. لا تسمح GDT بأن تكون النقط الوسطى خارج مضلعات ZIP. في حالة المضلعات غير المنتظمة ، قد يتم إزاحة النقطه الوسطى من نقطة التوازن بحيث تكون داخل المضلع.


الرمز البريدي إلى المضلع / الحدود - نظم المعلومات الجغرافية

الوحدة 12 - العلاقات بين الكائنات المكانية

تم تجميعه بمساعدة من جيرالد وايت ، جامعة ولاية كاليفورنيا ، ساكرامنتو

تبحث هذه الوحدة النهائية في وحدة قواعد البيانات المكانية في القضية المعقدة للعلاقات وكيف يمكن ترميزها. تمت الإشارة إلى المفهوم المهم لتطبيق المستوي ، الذي تم تقديمه هنا ، عدة مرات في الوحدات اللاحقة.

الوحدة 12 - العلاقات بين الكائنات المكانية

تم تجميعه بمساعدة من جيرالد وايت ، جامعة ولاية كاليفورنيا ، ساكرامنتو

    هناك عدد كبير من العلاقات الممكنة في البيانات المكانية

  • على سبيل المثال "الواردة في" العلاقة بين نقطة ومنطقة مهمة في ربط الكائنات بالبيئتهم المحيطة
  • على سبيل المثال "التقاطعات" بين سطرين مهمة في تحليل المسارات عبر الشبكات

  • على سبيل المثال لكل مركز تسوق ، يمكن العثور على أقرب مركز تسوق (نفس النوع)
  • على سبيل المثال لكل عميل ، يمكن العثور على أقرب مركز تسوق (أنواع مختلفة)

    1. العلاقات التي تُستخدم لبناء كائنات معقدة من بدائل بسيطة
    • على سبيل المثال العلاقة بين خط (سلسلة) ومجموعة النقاط المرتبة التي تحددها
    • على سبيل المثال العلاقة بين منطقة (مضلع) ومجموعة الخطوط المرتبة التي تحددها

    • على سبيل المثال يمكن فحص سطرين لمعرفة ما إذا كانا متقاطعين - يمكن حساب علاقة "التقاطعات"
    • على سبيل المثال يمكن فحص المناطق لمعرفة أي منها يحتوي على نقطة معينة - يمكن حساب العلاقة "المتضمنة في"
    • على سبيل المثال يمكن فحص المناطق لمعرفة ما إذا كانت متداخلة - علاقة "التداخلات"

    • على سبيل المثال يمكننا حساب ما إذا كان خطان يتقاطعان ، ولكن ليس إذا تقاطعت الطرق السريعة التي يمثلانها (قد تكون ممرًا علويًا)
    • تسمح بعض قواعد البيانات لكيان يسمى "كائن معقد" ، ويتألف من "كائنات بسيطة" ، على سبيل المثال كائنات تمثل "منزل" ، "لوت" ، "كابل" ، مع

    يمكن تجميع السمات المرتبطة معًا بشكل منطقي كـ "حساب"

      "ضمن" ، على سبيل المثال العثور على جميع نقاط العملاء في نطاق كيلومتر واحد من نقطة متجر البيع بالتجزئة هذا

      "ينتهي في" ، على سبيل المثال ابحث عن التقاطع في نهاية هذا الشارع

      "مضمن في" ، على سبيل المثال العثور على جميع العملاء الموجودين في حدود الرمز البريدي هذا

      "الصلبان" ، على سبيل المثال تحديد ما إذا كان هذا الطريق يعبر هذا النهر

      "الصلبان" ، على سبيل المثال العثور على جميع أنواع التربة التي يعبرها هذا السكة الحديدية

      "تداخلات" ، على سبيل المثال حدد جميع التداخلات بين أنواع التربة في هذه الخريطة وأنواع استخدامات الأراضي على هذه الخريطة الأخرى

      في نموذج قاعدة البيانات يمكننا تصور العلاقات كسمات إضافية

      النفقات العامة - علاقات الترميز كسمات

    • يمكن إعطاء كل ارتباط تيار في شبكة دفق معرف ارتباط المصب الذي يتدفق إليه
    • يمكن تتبع التدفق من ارتباط إلى ارتباط عن طريق المؤشرات التالية

    • بدلاً من ذلك ، يمكن تشفير الشبكة كمجموعتين من الكيانات - الروابط والعقد
    • يمكن أن "تشير" الروابط إلى عقدتها النهائية
    • يمكن أن "تشير" العقد إلى الارتباط التالي في مجرى النهر

      النفقات العامة - ترميز العلاقات كسمات II

    • مواقع 4 آبار مع خصائص العمق والتدفق
    • تقع الآبار في مقاطعتين مختلفتين لهما سمات السكان

      تخزين النتيجة كسمة جديدة ، مقاطعة ، لكل بئر

    2. باستخدام جدول البيانات المنقحة هذا ، إجمالي التدفق حسب المقاطعة وإضافة النتائج إلى جدول المقاطعة

    تدفق سكان المقاطعة A 20،000 4،500 B 35،000 5،500

      المسافة هي سمة من سمات زوج من الأشياء

    • على سبيل المثال تدفق الركاب بين الضاحية ووسط المدينة
    • على سبيل المثال التجارة بين البلدين
    • على سبيل المثال تدفق المياه الجوفية بين الحوض والينبع

    • على سبيل المثال على الخريطة ، يمكن أن تكون التجارة سمة لسهم يربط بين البلدين
      • تشير الأسهم السميكة إلى تجارة قوية

      • مسافه: بعد
      • الترابط - نعم أم لا
      • تدفق البضائع والتجارة
      • عدد الرحلات

      • على سبيل المثال تدفقات التنقل بين الضواحي ووسط المدينة ليست بالضرورة سمات لأي مجموعة من الروابط في شبكة النقل
      • على سبيل المثال لا يتبع تدفق المياه الجوفية بين الحوض والينبع بالضرورة أي طبقة مياه جوفية أو قناة

        هي العديد من المصطلحات المختلفة لتنفيذ هذا المفهوم - على سبيل المثال مصفوفة التفاعل ، المنضدة ، المنتج الديكارتي

      • إذا تم تمديد الخريطة وتشويهها ، فإن بعض خصائصها تتغير ، بما في ذلك:
        • المسافات
        • الزوايا
        • التقارب النسبي

        • المجاور
        • معظم العلاقات الأخرى ، مثل "مضمن في" ، "تقاطعات"
        • أنواع الكائنات المكانية - تظل المساحات مناطق ، وتظل الخطوط خطوطًا ، وتظل النقاط نقاطًا

        • غالبًا ما تسمى قاعدة البيانات المكانية "طوبولوجية" إذا تم حساب وتخزين واحدة أو أكثر من العلاقات التالية
          • ترابط الروابط عند التقاطعات
          • مجموعة مرتبة من الخطوط (السلاسل) تشكل كل حد مضلع
          • علاقات الجوار بين المناطق

            يمكن التلاعب بالأشياء بشكل فردي

          • ومع ذلك فهي مرضية لرسم خرائط بسيطة للبيانات
          • العديد من الحزم المصممة لرسم الخرائط تستخدم فقط نماذج قاعدة بيانات الخرائط
          • يمكن عادةً تحويل قاعدة بيانات رسم الخرائط إلى قاعدة بيانات طوبولوجية عن طريق العلاقات الحاسوبية - عملية "بناء طوبولوجيا" من خلال تطبيق مستو

            الكائنات وخصائصها قادرة على وصف الظروف الموجودة على الخريطة أو في الواقع

          • على سبيل المثال يتم وصف الارتفاع بإعطاء سمات لنقاط الارتفاع
          • على سبيل المثال نوع التربة الموصوفة بإعطاء سمات للمناطق

          • على سبيل المثال لا يمكن أن تتداخل منطقتان
          • على سبيل المثال يجب أن يكون كل مكان داخل منطقة واحدة بالضبط أو على حدود

            يقال إن مجموعة من الأشياء التي تخضع لهذه القواعد يتم فرضها بشكل مستوٍ

            تبدأ بعدد من مقاطع الخط غير ذات الصلة
              تخيل عددًا من المعكرونة المعكرونة ملقاة على طاولة

            • يتم تحديد الخلية 0 (أو العقدة) أينما تتقاطع معكرونة أو تنتهي المعكرونة
              • أي يتم حساب جميع التقاطعات

              • 0 خلايا إما معزولة ("نقاط") أو مجاورة لخلية واحدة أو أكثر ("العقد")
              • تنتهي جميع الخلايا 1 في خليتين بالضبط
              • يتم تعيين كل جزء خط (سلسلة) بين خلايا 0 متجاورة إلى خلية واحدة بالضبط
              • جميع الخلايا 1 تقع بين خليتين بالضبط
              • يتم تخصيص كل مكان على "الخريطة" بين المعكرونة لخلية مفردة مكونة من خليتين (باقي العالم يتكون من خليتين أيضًا ، وغالبًا ما يتم إعطاء رقم التعريف صفر)

                يتم استخدام التطبيق المستوي لبناء كائنات من الخطوط الرقمية (ومن هنا جاءت عبارة "طوبولوجيا البناء")

                إنه نهج ثابت ودقيق لمشكلة صنع أشياء ذات معنى من مجموعات الخطوط

                تشير الخلية الواحدة القصيرة جدًا التي تنتهي في خلية صفرية أحادية التكافؤ إلى مخطط تجاوز

              • على سبيل المثال إذا كان المصدر عبارة عن قاعدة بيانات لرسم الخرائط ويحتاج إلى حساب العلاقات
              • على سبيل المثال إذا كانت نماذج قاعدة البيانات للنظامين غير متوافقة ، فسيتم نقل البيانات على أنها شعيرية غير مرتبطة ، ثم يتم إعادة بناء الكائنات

                بشكل عام ، من الأسهل العمل مع العلاقات في أنظمة ناقلات
                  لا يعتبر مفهوم الكائن أمرًا طبيعيًا بالنسبة للأنظمة النقطية ، التي تشكل العالم على أنه مكون من وحدات البكسل

                • على سبيل المثال خريطة حدود المقاطعة
                • في طبقة واحدة ، يحتوي كل بكسل على سمة رمز مقاطعة وهي عبارة عن معرف يشير إلى إدخال في جدول سمات المقاطعة

                  معظمهم لا يتعاملون مع العلاقات بين الأشياء المكانية

                بوروغ ، بنسلفانيا ، 1986. مبادئ نظم المعلومات الجغرافية لتقييم موارد الأراضي. كلاريندون ، أكسفورد. يصف الفصل 2 الكائنات وجداول السمات والعلاقات.

                Goodchild ، M.F. ، 1988. "نحو تعداد وتصنيف وظائف نظم المعلومات الجغرافية ،" وقائع ، IGIS '87. ناسا ، واشنطن العاصمة 2: 67-77. يحدد ويناقش أزواج الكائنات.

                Keating، T.، W. Phillips and K. Ingram، 1987. "تصميم قاعدة بيانات طوبولوجية متكاملة لأنظمة المعلومات الجغرافية ،" Photogrammetric Engineering and Remote Sensing Vol. 53. مناقشة جيدة لنماذج قواعد البيانات الطوبولوجية ورسم الخرائط.

                1. ناقش استخدام الإنفاذ المستوي لشبكات الشوارع ، والمشاكل التي تطرحها الجسور والممرات السفلية. هل يمكنك تعديل القواعد الأساسية للحفاظ على التناسق مع السماح بمثل هذه الحالات؟

                2. ما هي الأمثلة الإضافية للعلاقات التي يمكنك استنباطها في كل فئة من الفئات الست المستخدمة في القسم "ب"؟

                3. لماذا لم يبتكر مصممو نظم المعلومات الجغرافية النقطية طرقًا لتشفير العلاقات المكانية بين الكائنات في أنظمتهم؟ هل من المحتمل أن يتغير هذا في المستقبل ، وإذا كان الأمر كذلك ، فلماذا؟

                4. "الطوبولوجيا هي ما يميز نظم المعلومات الجغرافية عن رسم الخرائط الآلي". مناقشة.


                الرجاء إرسال التعليقات المتعلقة بالمحتوى إلى: Brian Klinkenberg
                الرجاء إرسال التعليقات بخصوص مشاكل موقع الويب إلى: The Techmaster
                آخر تحديث: 30 أغسطس 1997.


                الرمز البريدي إلى المضلع / الحدود - نظم المعلومات الجغرافية

                قم بإنشاء خرائط منطقة ذات نمط موضوعي مخصص للرمز البريدي لأي منطقة في الولايات المتحدة باستخدام الأدوات والبيانات الموضحة في هذا القسم. استخدم برنامج CV XE GIS لتطوير الخرائط وتحليل مجالات الاهتمام جغرافيًا. يوفر هذا القسم إرشادات خطوة بخطوة للبدء. هذه الأدوات والبيانات ليست عروض توضيحية. البرامج ومجموعات البيانات مصحوبة بجدول تفاعلي في هذا القسم. استخدم الجدول التفاعلي لعرض مناطق الرمز البريدي أو مقارنتها أو تباينها أو ترتيبها أو الاستعلام عنها والخصائص الديموغرافية والاقتصادية المرتبطة بها.

                مواضيع في هذا القسم.
                & # 149 طلب ملفات تعريف وخرائط منطقة الرمز البريدي.
                & # 149 جدول تفاعلي لعرض / الاستعلام / تصنيف التركيبة السكانية للرمز البريدي.
                & # 149 تطوير واستخدام مشروع نظم المعلومات الجغرافية لإنشاء خرائط مواضيعية للرمز البريدي.
                & # 149 قسمًا ذا صلة.

                متوسط ​​قيمة السكن حسب منطقة الرمز البريدي منطقة لوس أنجلوس
                انقر فوق الرسم لعرض أكبر. يوضح العرض الأكبر استخدام أداة تحديد / تحديد لإظهار ملف تعريف مصغر لرمز بريدي محدد (انظر في المؤشر). قم بتوسيع نافذة المتصفح للحصول على أفضل عرض جودة.

                عرض تم تطويره باستخدام برنامج CV XE GIS.

                متوسط ​​دخل الأسرة حسب منطقة الرمز البريدي في لوس أنجلوس - باستخدام Mapserver
                انقر فوق الرسم لعرض أكبر. يوضح العرض الأكبر أنه يوضح وسيلة الإيضاح والملف الشخصي الصغير (السمات) لرمز بريدي محدد (انظر في المؤشر). قم بتوسيع نافذة المتصفح للحصول على أفضل عرض جودة.
                - قم بإنشاء خريطة مماثلة لأي منطقة باستخدام VDA Mapserver.

                عرض تم تطويره باستخدام VDA Mapserver.

                الخصائص الديموغرافية والاقتصادية لمنطقة الرمز البريدي - جدول تفاعلي. اذهب إلى الأعلى
                استخدم الجدول التفاعلي الموضح أدناه لفحص سمات مناطق الرمز البريدي.
                انقر فوق رأس العمود للترتيب مرة أخرى لفرز اتجاه آخر. ملاحظات الاستخدام أدناه الجدول.
                انظر الجداول التفاعلية ذات الصلة


                اطلب البيانات المعروضة في الجدول بتنسيق Excel

                انقر فوق الزر للطلب (125 دولارًا). سيتم إرسال تفاصيل الوصول إليك عبر البريد الإلكتروني.
                ملاحظات الاستخدام
                & # 149 انقر فوق إظهار الكل بين الاستعلامات / الفلاتر.
                & # 149 استعلام عن رمز بريدي مكون من 5 أرقام: انقر فوق الزر "إظهار الكل":
                - استبدل "85258" (بدون علامات اقتباس) بـ 5 أرقام ZIP ، انقر فوق الزر Find ZIP.
                - يؤدي البحث عن المطابقة التامة في العمود 1 (الرمز البريدي).

                الأعمدة وعناصر موضوع المادة - طبقة الجدول والرمز البريدي في مشروع GIS.
                - الرمز البريدي
                - اسم المدينة
                - حالة USPS
                - كود مقاطعة FIPS للولاية
                - مساحة الأرض SQMI
                - مساحة المياه SQMI
                - D001 - إجمالي السكان
                - D031 - السكان - سباق واحد
                - D032 - السكان - البيض وحده
                - D033 - السكان - السود فقط
                - D034 - السكان - الهنود الأمريكيون / سكان ألاسكا الأصليون وحدهم
                - D039 - السكان - آسيويون فقط
                - D040 - السكان - الهنود الآسيويون فقط
                - D047 - السكان - سكان هاواي الأصليون / سكان جزر المحيط الهادئ الآخرون فقط
                - D052 - السكان - العرق الآخر
                - D053 - السكان - سلالان +
                - D066 - السكان - ذوي الأصول الأسبانية (من أي عرق)
                - E062 - متوسط ​​دخل الأسرة
                - E086 - متوسط ​​دخل الأسرة بالدولار
                - H001 - وحدات سكنية
                - H002 - الوحدات المحتلة
                - H003 - الوحدات الشاغرة
                - H089 - متوسط ​​قيمة السكن بالدولار الأمريكي
                تستند جميع عناصر الموضوع إلى تقديرات مسح المجتمع الأمريكي لعام 2017 (ACS 2017) لمدة 5 سنوات.
                & # 149 متوسط ​​دخل الأسرة الأعلى ترميزًا عند 250000 دولار. المناطق التي تظهر 250.000 دولار هي 250.000 دولار أو أكثر.
                & # 149 متوسط ​​قيمة المساكن مشفرة أعلى بـ 2،000،000 دولار. المناطق التي تظهر 2،000،000 دولار هي 1،000،000 دولار أو أكثر.
                تشير قيمة & # 149 -1 إلى عدم وجود تقدير متاح لهذه المنطقة.

                تعيين ديموغرافيات الرمز البريدي . اذهب إلى الأعلى
                اتبع هذه الخطوات لاستخدام برنامج CV XE GIS للوصول إلى البيانات الاقتصادية الديموغرافية للرمز البريدي وإنشاء خرائط مواضيعية باستخدام هذه البيانات. يمكن تنفيذ جميع الخطوات الموضحة أدناه بدون تكلفة.

                تعليمات الاستخدام. يتم توفير البيانات والبرامج لاستخدامك فقط. قد يتم إعادة توزيع البرنامج أو البيانات. يمكن استخدام نتائج التطبيق (الخرائط والرسومات والجداول وما إلى ذلك) في القصص والتقارير والوثائق المماثلة بما في ذلك النشر على الويب. يجب أن تُظهر جميع الاستخدامات استخدامًا مرجعيًا لموارد ProximityOne وتتضمن ارتباطًا لصفحة الويب هذه. لا يوجد ضمان من أي نوع فيما يتعلق بأي جانب من جوانب هذا القسم أو أي جانب من جوانب البرنامج والبيانات ذات الصلة.

                يتطلب تثبيت الموارد جهاز كمبيوتر يعمل بنظام Windows والاتصال بالإنترنت.

                1. قم بتثبيت ProximityOne CV XE GIS. انظر دليل المستخدم ذي الصلة.
                . إذا كان لديك بالفعل CV XE GIS على جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، فتخط الخطوة 1.
                . قم بتشغيل مثبّت CV XE GIS
                . تأخذ جميع الإعدادات الافتراضية أثناء التثبيت

                أنت بحاجة إلى ملفين:
                . ملف بيانات الموضوع (البند 2 أدناه)
                . شكل. الحصول على ملف (البند 3 أدناه)
                بعد ذلك ، قم بدمج بيانات الموضوع في ملف الأشكال (البند 4 أدناه)
                قم بعد ذلك بإضافة ملف الشكل إلى مشروع GIS (العنصر 5 أدناه)

                2. احصل على البيانات الديموغرافية والاقتصادية للرمز البريدي التي تهمك.
                . مع تشغيل CV XE GIS ، استخدم ملف> APIGateway (انظر حول العملية)
                . انظر حول اختيارات / خيارات الموضوع (يفتح ملف xlsx)
                3. احصل على الولايات المتحدة عن طريق ملف شكل الرمز البريدي
                . with CV XE GIS running, use File>GeoGateway (see about operation)
                4. Integrate subject matter (2 above) into shapefile (3 above).
                . with CV XE GIS running, use File>Database>DBMerge (see about operation)
                5. Add the shapefile (updated in step 4 above) to a GIS project.
                . we suggest using the default US1.GIS project.

                Join the the weekly Data Analytics Web Sessions . get questions answered and how-to assistance.

                Using ZIP Code Layer
                Starting from step 5 above .

                1. Labeling ZIP Code Areas
                In the legend panel to left of map window,
                • optionally click check box to show layer named "ZIP Code" in map window.
                - this makes the ZIP code visible as a label in the ZIP code area polygon.
                • optionally click check box to show layer named "$MHI Label" in map window.
                - this makes the $MHI value visible as a label in the ZIP code area polygon.
                These labels work well when fewer than approximately 100 ZIP codes are shown in the map window.

                2. Navigating to Different Regions>
                To accelerate navigation steps, turn off (uncheck) the ZIP code layers then once in the county/region of interest rec-check the ZIP code layer(s).
                Drag Map. Set the mouse to drag mode - click hand in the tool bar above the map.
                - click the map window, hold mouse down and drag to preferred location.
                Zoom-in or -out. Set the mouse to Zoom by Window mode - click magnifying glass in tool bar above map.
                - zoom-in: click mouse down in map window to be the new upper left of the "zoom-to" region.
                - hold mouse down and drag to lower right of the new lower right of the "zoom-to" region".
                - to zoom-out, reverse the process, starting at lower right and dragging to upper left.

                3. View Attributes of an Area
                . Set the mouse to Select Mode - click pointer in tool bar above map.
                - click once on the name of a layer in the legend panel.
                - the layer section in the legend panel turns blue this is now the "active layer".
                - click any geographic object of interest e.g., ZIP code area for the ZIP code layer.
                - a mini-profile now displays showing the attributes of this geography.
                - the mini-profile content is copied to clipboard it may be pasted in a spreadsheet or other application.

                4. Setting Queries on Layers
                See CV XE GIS Layer Editor to modify attributes of layer settings. Start the Layer Editor by dbl-clicking the layer name in the legend panel. The "$MHI x ZIP Code" initial layer settings are shown below. Click graphic for larger view.

                This view shows (clicking Section tab on Layer Editor form) that the topmost interval/section will display area attributes for this section when the SQL-like query "MHI>=100000" exists. The Legend panel value for this interval will display as "$100,000 or more". In this settings for this layer there are 6 intervals defined.

                Clicking the Area tab on Layer Editor form, the next view shows how the fill pattern, boundary and colors are set.

                Support Using these Resources
                Learn more about accessing and using demographic-economic data and related analytical tools. Join us in a Data Analytics Lab session. There is no fee for these one-hour Web sessions. Each informal session is focused on a specific topic. The open structure also provides for Q&A and discussion of application issues of interest to participants.


                Zipcode to Polygon/Boundary - Geographic Information Systems

                Analyzing Census Tract Demographics by ZIP Code Area
                -- demographic patterns by neighborhood

                A wide range of demographic-economic data for census tracts and ZIP code areas are now developed annually as a part of the American Community Survey (ACS). Census tract and ZIP code area demographics are popular for examining characteristics of sub-county areas. This section reviews use of resources to analyze census tract demographics in context of ZIP code areas. For many analytical and decision-making applications these methods might be preferred to analyzing ZIP code area demographics alone.

                Census tracts provide a more granular geography than ZIP code areas, have well known boundaries, have little change over the decade and provide a more uniform population size, averaging 4,000 population. Census tracts are more suitable for demographic analysis as compared to ZIP code areas. Yet, users of these data seek to understand patterns by ZIP code areas. This section reviews how that can be done. The applications make use of census tract demographics based on the ACS 2013 5-year estimates.

                Geographic Information System (GIS) resources are used here. The census tract to ZIP code area relationship can also be be shown in an equivalence table. See the census tract to ZIP Code area interactive equivalence table. While the equivalence table is very useful, use of GIS tools offer a much more powerful method of understanding demographic-economic relationships. These applications are focused on the Chicago area, but the same set of resources can be used anywhere in the U.S.

                Patterns of Economic Prosperity by Census Tract
                The graphic presented below shows patterns of the economic prosperity (median household income/MHI) by census tract in the Chicago area. MHI intervals and corresponding colors are shown in the legend at the left of the map. It is easy to see where concentrations of high and low MHI exist by census tract.

                Click graphic for larger view view developed with CV XE GIS.
                Map view developed using TractZIP GIS Project.

                Relating ZIP Codes to Census Tracts
                The graphic presented below shows a view similar to the map shown above. In this view ZIP code areas have been added. ZIP code areas are shown by black boundaries and labeled with the ZIP Code. As above, it is easy to see where concentrations of high and low MHI exist by census tract are located and now -- how the distribution relates to ZIP code areas. Click graphic for larger view that shows ZIP codes as labels.

                Click graphic for larger view view developed with CV XE GIS.
                Map view developed using TractZIP GIS Project.

                Neighborhood Drill-Down
                The graphic presented below shows a zoom-in view in the vicinity of the pointer in the map shown above. ZIP code areas have a bolder black boundary and ZIP codes are shown as labels. K-12 school locations have been added, illustrating how yet other area characteristics can be integrated. The tracts thematic pattern layer is shown with see-through transparency enabling a background view of highways and related earth surface geography.

                Relating Tract Codes/Areas to ZIP Codes/ZIP Code Areas
                The graphic presented below shows a zoom-in view of ZIP code view similar to the map shown above. In this view the focus is placed on ZIP code area 60622 -- it could be any ZIP code. This view shows the ZIP code with white label and census tracts with yellow labels. It is easy to see which census tracts intersect with ZIP code 60622, which tracts are wholly versus partly included in the ZIP code area and the MHI for each tract intersecting ZIP code 60622.

                Using the Tract/ZIP GIS Project
                The Tract/ZIP GIS project can be used to examine small area citizen voting age population Use the Tract/ZIP GIS Project to create your own maps similar to those shown above. 1. Install the ProximityOne CV XE GIS (only required if not already installed)
                . run the CV XE GIS installer
                . take all defaults during installation
                2. Download the Tract/ZIP GIS Project fileset
                . requires ProximityOne CV XE GIS Level 2/3 ID
                . unzip Tract/ZIP GIS project files to local folder c: ractzip
                3. Open the c: ractzip ractzip2.gis project
                . after completing the above steps, click File>Open>Dialog
                . open the file named c: ractzip ractzip2.gis
                4. Done. Start-up view appears.

                Support Using these Resources
                Learn more about demographic economic data and related analytical tools. Join us in a Decision-Making Information Web session. There is no fee for these Web sessions. Each informal session is focused on a specific topic. The open structure also provides for Q&A and discussion of application issues of interest to participants.


                شاهد الفيديو: ما هو الكود البريدي و ما أهميته و كيف تحصل على الرمز البريدي لجميع البلدان والمدن في العالم