1.5. Нормалізація ваших даних при зображенні їх символами

При нормалізації атрибутів, у ArcView відбувається розподіл кожного значення атрибута на яке-небудь число, щоб вийшло співвідношення, а потім ці відносні значення зображуються на карті. Нормалізувати атрибути можна двома способами:

• Стосовно суми значень атрибутів, так що отримані відносні значення являють собою відсоток від суми. Відображення цих відсотків на карті дозволяє вам передавати відносний розмір або значимість явища. Це особливо часто використовується у випадках з числовими (абсолютними) даними, котрі легше інтерпретувати у вигляді відсотків. Наприклад, коли ви аналізуєте абсолютні цифри продажів за рік, порівнювати різні регіони легше, коли вони класифіковані по процентному співвідношенню продажів до річної сумарної величини, чим по абсолютному обсягу продажів.

• За значеннями інших атрибутів. Нормалізуючи ваші дані по іншому полю, варто брати до уваги просторові розходження іншого явища, що можуть уплинути на атрибути, по яких здійснюється класифікація в темі. Наприклад, якщо ви створюєте карту розподілу продажів по областях, то розподіл, імовірніше всього, відобразить розходження в чисельності населення областей. Нормалізуючи значення продажів по чисельності населення, ви можете звести до мінімуму фактор чисельності населення і більш чітко виявити просторову розмаїтість у продажах. Атрибути часто нормалізуються по площі, особливо якщо площі полігонів у темі сильно розрізняються. Наприклад, якщо ви нормалізуєте чисельність населення по площі, ви можете створити карту щільності населення.

Якщо ваші дані вже нормалізовані, не слід намагатися нормалізувати їх ще раз. Якщо ваші дані представлені як співвідношення, вони, імовірно, уже нормалізовані. Прикладами можуть служити: темпи, відсотки, дані, обчислені на тисячу, на рік, на кілометр і т.д. (наприклад, темпи росту, швидкість потоку), і значення щільності: на одиницю площі (наприклад, щільності населення, число покупців по округах перепису, число кроликів на гектар). Нормалізація нормалізованих даних, імовірніше всього, приведе до помилкового результату.