数値フィールドでシンボル化（Symbolize By Numeric Field）の仕組み（Business Analyst）

さまざまな分類方法の中から、主題図を作成する際にデータを構成する方法を選択できます。分類方法には、[等間隔]、[自然分類(Jenks)]、[等量]、および [標準偏差] があります。

• 等間隔分類方法 - 各クラスに同じ範囲の値が設定されます。つまり、各クラスで大きい値と小さい値の差が均等になります。この方法は、データを均等に分布し、フィーチャ間の値の差を強調する場合に使用します。
• 自然分類（Jenks）分類方法 - クラスタ化されたデータ値が 1 つのクラスに配置されます。クラスタ間にギャップがあると、クラス ブレークが発生します。この方法は、データを不均等に分布する場合（たとえば、複数のフィーチャに同じ値または類似した値が設定されており、値のグループ間にギャップがある場合）に使用します。
• 等量分類方法 - 各クラスにほぼ同じ数のフィーチャが設定されます。この方法は、データを均等に分布し、フィーチャ間の相対位置の差を強調する場合に使用します。たとえば、ポイント値を 5 つのクラスに分類する場合は、最高クラスはすべてのポイントのうちの上位 20% のポイントになります。
• 標準偏差分類方法 - すべてのデータ値がクラスに含まれるまで、1、0.5、または 0.25 標準偏差の間隔で平均値の前後にクラス ブレークが配置されます。