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Trouver un bloc de recensement pour une adresse donnée à l'aide du géocodeur Tiger

Trouver un bloc de recensement pour une adresse donnée à l'aide du géocodeur Tiger


J'ai un géocodeur basé sur les données Tiger/Line fonctionnant sur PostGIS. J'ai besoin de trouver un bloc de recensement pour une adresse donnée. Comment puis-je le faire?

Comme je peux le faire pour le secteur de recensement :

SELECT get_tract(ST_Point(-71.101375, 42.31376) ) As tract_name;

Quelle serait la requête similaire pour trouver l'îlot de recensement et le groupe d'îlots ?


@Akhil a répondu à sa propre question, mais je voulais poster ceci clairement pour la postérité au cas où d'autres se retrouveraient à parcourir les commentaires pour comprendre cela comme je l'ai fait.

Réponse TL/DR :

SELECT tabblock_id AS Block, substring(tabblock_id de 1 pour 11) AS Blockgroup, substring(tabblock_id de 1 pour 9) AS Tract, substring(tabblock_id de 1 pour 5) AS County, substring(tabblock_id de 1 pour 2) AS State FROM tabblock O ST_Contains(the_geom, ST_SetSRID(ST_Point(-71.101375, 42.31376), 4269))

devrait retourner quelque chose comme :

bloc | groupe de blocs | tract | comté | état ------------------+-------------+-----------+----- ---+------- 250251203014004 | 25025120301 | 250251203 | 25025 | 25 (1 rangée)

Discussion:

Tout d'abord, comprenez que l'îlot de recensement contient toutes les informations hiérarchiques au-dessus. Par exemple, considérons le bloc dans l'exemple de @akhil. Pour cela, le bloc est '250251203014004'.

Bloc : 250251203014004 (Bloc 4004) Groupe de blocs : 250251203014 (Groupe de blocs 4) Secteur : 25025120301 (Secteur de recensement 1203.01) Comté : 025 (Comté FIPS 025) État : 25 (État FIPS 25)

Ce n'est pas le meilleur exemple puisque l'État et le comté sont tous les deux « 25 », mais l'ensemble est essentiellement une concaténation des codes individuels pourétat > comté > tract > groupe de blocs > bloc. La répartition de ce qui précède en composants indique clairement :

bloc ~ concat (25 025 1203,01 4004)

Quoi qu'il en soit, cela mis à part, nous pouvons utiliser des sous-chaînes pour tout obtenir du bloc si vous le souhaitez. Voir le TL/DR réponse ci-dessus pour la solution en utilisantsous-chaîne.

Pour référence, voici une approche plus honnête qui n'utilise passous-chaîne:

Pour l'îlot de recensement :

SELECTIONNER le nom, tabblock_id FROM tabblock WHERE ST_Contains(the_geom, ST_SetSRID(ST_Point(-71.101375, 42.31376) ,4269))'

donne

nom | tabblock_id ------------+----------------- Bloc 4004 | 250251203014004 (1 rangée)

Pour les voies et les groupes de blocs :

SELECT statefp, countyfp, tractce, tract_id FROM tract WHERE ST_Contains(the_geom, ST_SetSRID(ST_Point(-71.101375, 42.31376), 4269))

donne :

statefp | comtéfp | tracté | tract_id ---------+----------+---------+------------- 25 | 025 | 120301 | 25025120301 (1 rangée)

Regarde çaétatfp,paysfp, ettractconcaténer pour faire letract_id, qui est également les 11 premiers caractères de l'îlot de recensement.


2. CRG/TIGRE

MAF/TIGER est le système de base de données géographique du Census Bureau. Plusieurs facteurs ont incité le U.S. Census Bureau à créer MAF/TIGER : le besoin d'effectuer le recensement par courrier, le besoin de produire des aides à l'orientation pour les agents de recensement sur le terrain et sa mission de produire des cartes et des produits de données pour les utilisateurs de données de recensement.

Réaliser le recensement par courrier

À mesure que la population des États-Unis augmentait, il devenait impossible de demander aux recenseurs de visiter chaque ménage en personne. Depuis 1970, le Census Bureau a envoyé des questionnaires à la plupart des ménages, avec des instructions pour que les formulaires remplis soient retournés par la poste. La plupart de ces questionnaires, mais certainement pas tous, sont dûment envoyés par la poste - environ 72 pour cent de tous les questionnaires en 2010. À ce taux, le Census Bureau estime qu'environ 1,6 milliard de dollars ont été économisés en réduisant la nécessité pour les travailleurs de terrain de visiter les non-répondants. ménages.

Pour gérer ses opérations de livraison et de retour du courrier, le Census Bureau s'appuie sur un Fichier d'adresses principal (MAF). MAF est un inventaire complet d'unités de logement et de nombreux sites commerciaux aux États-Unis, à Porto Rico et dans les régions insulaires associées. Le MAF a été créé à l'origine à partir du fichier de séquence de livraison du service postal américain de toutes les adresses résidentielles. Le MAF est mis à jour à la fois par les corrections des opérations sur le terrain et par un programme de mise à jour locale des adresses de recensement (LUCA) par lequel les liaisons des gouvernements tribaux, étatiques et locaux examinent et suggèrent des mises à jour des enregistrements d'adresses locales. « MAF/TIGER » fait référence au couplage du fichier d'adresses maître avec la base de données spatiale TIGER, qui, ensemble, permettent au Census Bureau d'associer efficacement les données de recensement et d'enquête référencées par adresse reçues par courrier avec des emplacements géographiques sur le terrain et des zones de tabulation intéressant le Congrès et de nombreuses agences gouvernementales et entreprises.

Ce n'est pas aussi simple qu'il y paraît. Les adresses postales ne précisent pas les emplacements géographiques avec suffisamment de précision pour remplir le mandat constitutionnel du Census Bureau. Une adresse n'est pas une position dans un système de coordonnées de grille - ce n'est qu'une parmi une série de positions mal définies le long d'un itinéraire. L'emplacement d'une adresse est souvent ambigu parce que les noms de rue ne sont pas uniques, les schémas de numérotation sont incohérents et parce que les itinéraires ont deux côtés, gauche et droit. L'emplacement est important, comme vous vous en souvenez, parce que les données du recensement doivent être géoréférencées avec précision pour être utiles pour la redistribution, le redécoupage et l'allocation des fonds fédéraux. Ainsi, le Census Bureau a dû trouver un moyen d'attribuer automatiquement les données référencées par adresse à des îlots de recensement, des groupes d'îlots, des secteurs, des circonscriptions électorales particuliers, etc. C'est à cela que se réfère le "Codage et Référencement Géographique" dans l'acronyme TIGER.

Cartes pour les travailleurs de terrain du recensement

Une deuxième motivation qui a conduit à MAF/TIGER était la nécessité d'aider les recenseurs à s'orienter. Après tout, des millions de ménages ne renvoient pas les questionnaires par la poste. Les recenseurs (appelés « agents recenseurs » au Bureau) visitent en personne les ménages non-répondants. Les agents recenseurs ont besoin de cartes montrant les rues et certains points de repère pour aider à localiser les ménages. Les superviseurs du recensement ont besoin de cartes pour affecter les recenseurs à des territoires particuliers. Les notes de terrain recueillies par les agents de terrain sont une source importante de mises à jour et de corrections de la base de données MAF/TIGER.

Avant 1990, le Bureau s'appuyait sur des sources locales pour ses cartes. Par exemple, 137 cartes de différentes échelles, qualités et âges ont été utilisées pour couvrir les 30 milles carrés de la région de Saint-Louis lors du recensement de 1960. Le besoin de cartes d'échelle et de qualité constantes a forcé le Bureau à devenir un cartographe ainsi qu'un utilisateur de cartes. À l'aide du système MAF/TIGER, les géographes du Census Bureau ont créé plus de 17 millions de cartes à diverses fins en vue du recensement de 2010.

Produits de données

La mission du Census Bureau n'est pas seulement de collecter des données, mais aussi de mettre des produits de données à la disposition de ses constituants. En plus des données attributaires examinées au chapitre 3, le Bureau diffuse une variété de produits de données géographiques, notamment des cartes murales, des atlas et l'un des premiers services de cartographie en ligne, le service de cartographie TIGER. Vous pouvez explorer les cartes et les produits de données cartographiques du Bureau ici.

Refonte de la base de données MAF/TIGER

Le Census Bureau a procédé à une refonte majeure de la base de données MAF/TIGER dans les années qui ont précédé le recensement décennal de 2010. Ce qui était des systèmes de base de données maison séparés (MAF et TIGER) sont désormais unifiés dans le système de gestion de base de données relationnelle Oracle, standard de l'industrie. Les avantages de ce logiciel de base de données « commercial sur étagère » (COTS) incluent un accès multi-utilisateurs simultané, une plus grande familiarité des utilisateurs et une meilleure intégration avec les outils de développement Web. Comme Galdi (2005) l'explique dans son livre blanc, « Spatial Data Storage and Topology in the Redesigned MAF/TIGER System », la refonte « refléte une tendance commune dans les secteurs des technologies de l'information (IT) et des systèmes d'information géographique (SIG) : l'intégration de données spatiales et non spatiales dans un seul ensemble de données d'entreprise » (p. 2).

Parallèlement à la refonte du MAF/TIGER, le Census Bureau a également mis à jour le format de distribution de ses extraits de données cartographiques TIGER/Line. Conformément à la stratégie COTS du Bureau, il a adopté le format standard de facto « Shapefile » d'Esri. Les pages suivantes examinent les caractéristiques des données spatiales stockées dans MAF/TIGER et dans les extraits TIGER/Line Shapefile.


L'outil de recherche de district de dénombrement

Entrez l'année

L'outil de recherche ED se trouve à http://stevemorse.org/census/unified.html et la toute première étape est facile à manquer : choisissez la bonne année de recensement. Il y a un menu déroulant tout en haut de la page dans le titre qui est essentiel pour obtenir les informations correctes. Si vous ne choisissez pas la bonne année, le formulaire renverra les résultats pour l'année par défaut (1940).

Entrez l'État, le comté et la ville

Virgil F et Victorine Hinton vivaient au 216 N. Drennan à Houston, Texas (Harris County), en 1929. À l'aide des listes déroulantes, j'ai choisi Texas, Harris County et Houston (le comté est facultatif). Cela remplira automatiquement le menu déroulant de la rue.

Sélectionnez la rue

Une fois que la liste déroulante de la rue a fini de se remplir, sélectionnez la rue dans le menu déroulant. Dans mon cas, l'adresse de Victorine était N. Drennan, mais je voulais être sûr de ne manquer aucune entrée, alors j'ai suivi le processus pour Drennan et N. Drennan. Il existe plusieurs options utiles sur la page résultante qui peuvent vous donner des informations supplémentaires. L'utilisation des options de la carte vous permettra d'entrer les rues limitrophes si vous les connaissez, réduisant ainsi les résultats (vous devrez peut-être vérifier les noms de rue modifiés). Chaque fois que vous entrez dans une rue délimitée, cela vous donne un autre champ afin que vous puissiez le réduire davantage.

En cliquant sur “Plus de détails” sur la page de recherche principale dans l'image ci-dessus, vous accédez à la page de descriptions de l'énumérateur en une étape pour ce service d'urgence. La page répertorie des informations sur le district de dénombrement et le rouleau de microfilm NARA sur lequel il se trouve, mais plus utiles sont les liens vers le même district dans les années de recensement environnantes. Cela peut être utile pour savoir si la maison qui vivait dans la maison chaque décennie, suivre les voisins et voir comment la composition du quartier a changé au fil du temps. La page indique également s'il existe des institutions dans cette ED, comme on peut le voir ci-dessous avec l'École du Saint-Sacrement.

Descriptions ED en une étape sur les pages Web en une étape

Les liens vers les districts de recensement dans le coin inférieur gauche de la page de résultats principale sont ce que nous recherchons. Ces liens vous amènent à une page de résultats où vous pouvez accéder aux pages de recensement proprement dites. 2 Cela peut sembler être un clic étranger, mais le ED Finder que nous utilisons est une combinaison de plusieurs outils individuels en une étape, et le lien mène à l'outil « Affichage des images de recensement pour le recensement [de l'année] en une étape » 8221. En utilisant cet outil combiné, nous avons en fait supprimé plusieurs étapes.

Une image de la page de résultats est ci-dessous. Vous pouvez accéder aux images des pages de recensement que vous avez spécifiées via Ancestry (“Display”) ou FamilySearch, NARA ou Internet Archive (“Free Display”). Étant donné que les requêtes dans la base de données demandent beaucoup de travail, les images réelles du recensement prendront plus de temps que d'habitude à charger.

À ce stade, j'ai simplement parcouru les images dans l'ED. Plutôt que de scanner les noms de famille, j'ai pu parcourir les noms de rue plus rapidement car ils recouvrent souvent plusieurs familles. Dans le cas des Hinton, il était clair que malgré le dénombrement de nombreuses familles dans les rues N. Drennan et Drennan, le ménage du 216 N. Drennan a été ignoré.

Nos tableurs sont un excellent moyen d'enregistrer les données. Lorsque je fais des recherches, j'ai une feuille de calcul pour chaque personne que je suis en train de suivre où se trouvent toutes leurs données de recensement dans un seul fichier, ainsi que les listes des personnes avant et après elles, c'est une bonne idée même lorsqu'il y a des preuves négatives. C'est incroyable de voir émerger des modèles qui me permettent de suivre leur FAN club au fil du temps. Faites-moi savoir si cet outil s'avère utile pour vous, ou s'il existe d'autres outils One Step sur le site de Steve Morse que vous avez utilisés avec succès.


Ressources supplémentaires du recensement de l'État

Comme indiqué dans l'introduction, il y avait souvent plusieurs exemplaires de chaque recensement de l'État de New York, et certains (y compris de nombreux exemplaires pour les comtés qui ne sont pas disponibles en ligne autrement) ne sont accessibles que dans un référentiel physique.

Les chercheurs voudront consulter certaines des ressources ci-dessous pour s'assurer qu'une recherche exhaustive est effectuée.

Guide de recherche et répertoire géographique de l'histoire familiale de New York

Ce grand guide de la recherche généalogique à New York est écrit et publié par le NYG&B - un chapitre complet est consacré aux recensements de New York. Le chapitre comprend également des informations utiles sur le recensement fédéral qui se rapporte à l'État de New York.

Le chapitre du recensement de la Guide de recherche et répertoire géographique de l'histoire familiale de New York entre plus en détail la distinction entre les copies d'État et de comté de chaque recensement. Il fournit également des conseils pour accéder aux dossiers de certains comtés qui ont des recensements incomplets ou manquants pour une année donnée.

Plus d'informations sur cette publication peuvent être trouvées sur notre site Web - des chapitres supplémentaires forment un aperçu complet de tous les autres documents et emplacements de l'État de New York.

Recensements et substituts de l'État de New York

Cette publication, écrite par William Dollarhide, est un texte complet sur les recensements de l'État de New York et entre dans des détails plus précis que le chapitre du Guide de recherche et répertoire géographique de l'histoire familiale de New York. C'est l'outil parfait pour un chercheur déterminé à effectuer les recherches de recensement d'État les plus exhaustives possibles, bien qu'il puisse ne pas contenir les informations les plus à jour sur les dossiers en ligne en raison de changements récents.

Le travail fournit un aperçu complet de l'endroit où trouver tous les originaux du recensement de l'État et propose des substituts suggérés pour de nombreux dossiers manquants ou détruits. Apprenez-en plus sur les recensements et les substituts de l'État de New York dans la boutique en ligne NYG&B.

Ancestry.com et autres

FamilySearch.org possède une fantastique collection de recensements d'État en ligne, mais ce n'est pas le seul endroit pour rechercher en ligne les recensements de l'État de New York.

Ancestry.com et d'autres services d'abonnement ont également des registres de recensement d'État, et la qualité de l'image et les index spécifiques peuvent différer dans certains cas.

Le Wiki FamilySearch a un tableau intitulé Census Records fait par l'État de New York qui répertorie plusieurs autres sites qui ont également des copies en ligne de chaque recensement de l'État. Le tableau se trouve sur la page du recensement de New York dans le Wiki FamilySearch.


Trouver un bloc de recensement pour une adresse donnée à l'aide du géocodeur Tiger - Systèmes d'information géographique

Caractéristiques démographiques et économiques basées sur la localisation
-- Trouver des données démographiques et des géocodes pour une adresse
-- Créer des profils de zone pour les zones contenant l'exportation d'adresses vers une feuille de calcul/HTML
-- Que vaut une propriété ? Quelles sont les caractéristiques d'un quartier ?
utilisez cet outil avec les estimations et projections de ProximityOne
estimations actuelles et une vue des tendances dans l'avenir

. quatre étapes simples pour rechercher les caractéristiques de votre/vos adresse(s) :
1. Exécutez le programme d'installation de CV XE GIS
.. requiert l'ID utilisateur du groupe d'utilisateurs .. sans frais, inscrivez-vous ici.
.. après avoir installé une fois, ignorez cette étape.

2. Démarrez CV XE GIS (icône du bureau) et sélectionnez Outils>Rechercher l'adresse/LBD :


3. Entrez le nom du fichier pour le shapefile de sortie .. cliquez sur OK, prenez la valeur par défaut .. plus à ce sujet :

• saisir plusieurs adresses, une seule fois. En option, arrêtez-vous à un.
• au fur et à mesure que chaque adresse est traitée, le fichier de formes (étape 3) est mis à jour avec une forme supplémentaire.
• chaque forme, emplacement, comprend tous les champs affichés dans le profil (voir ci-dessous)
• à la fin, le shapefile est fermé et ajouté au projet en cours.

4. Saisissez une adresse et cliquez sur OK .. utilisez éventuellement l'adresse par défaut :


Résultats affichés automatiquement immédiatement :

La structure et l'utilisation du formulaire sont examinées ci-dessous.

Options/opérations du formulaire de profil
• Affichez le sujet présenté dans le formulaire et créez des insights.
• Cliquez sur ShowXLS et/ou ShowHTML pour afficher/ouvrir le profil dans ces formats.
• Cliquez sur le bouton Annuler (coin supérieur droit) pour revenir au formulaire de saisie d'adresse
• Sélectionnez Tract ou ZIP Code dans la liste déroulante GeoLevel, pour modifier le niveau de résumé des données récupérées/présentées.

Retour au formulaire d'adresse
• Cliquez sur Annuler dans le formulaire de saisie d'adresse pour terminer cette session LBD
• Saisissez une adresse différente et procédez comme à l'étape 4 ci-dessus
• Utilisez la même adresse, cliquez sur OK et le profil apparaît en fonction de la géographie sélectionnée

Fin de l'opération LDB
Cliquer sur Annuler dans le formulaire de saisie d'adresse met fin à la session LBD. Le formulaire suivant apparaît :

• Il s'agit du nom du fichier de formes sélectionné à l'étape 3 et il a été enregistré de manière permanente.
• Notez que ce fichier de formes a été ajouté en tant que couche supérieure dans le panneau de légende.

Applications LBD par lots

Affichage des adresses/marqueurs sur une carte
La vue suivante montre les résultats de l'utilisation de l'opération LBD avec deux adresses. Cette vue montre les deux adresses géocodées sous forme de marqueurs carrés rouges étiquetés avec le code de l'îlot de recensement. Un mini-profil pour le marqueur supérieur/l'adresse par pointeur s'affiche. La vue montre également les modèles de valeur médiane du logement par groupe de blocs avec un motif de remplissage semi-transparent. Voir à propos de la liste des éléments du sujet ci-dessous.

Les données de point/adresse sont disponibles au format CSV, dBase et autres. La vue suivante montre une partie des données dans une mise en page de feuille de calcul.

Toute adresse ou emplacement donné est contenu avec plusieurs types de zones statistiques (par exemple, secteur de recensement ou groupe d'îlots) et de zones politiques (par exemple, ville ou comté). Nous pouvons vouloir connaître les caractéristiques démographiques et économiques d'un emplacement pour l'une ou plusieurs de ces zones géographiques. vous devez être connecté avec une adresse e-mail autorisée.
. cette fonctionnalité sera bientôt désactivée, utilisez la nouvelle fonctionnalité décrite ci-dessous.

Entrez les détails de l'adresse.

Adresse de la rue.
Ville.
État.
Géographie pour les données démographiques .

Cliquez sur Rechercher pour afficher les résultats des caractéristiques démographiques et économiques et des géocodes
. peut nécessiter 5 à 10 secondes après avoir cliqué sur Rechercher.
. testé pour une utilisation avec Firefox, Safari, Internet Explorer et Chrome.

Voir les informations sur le contenu affichées ci-dessous. Actualisez la page pour supprimer le contenu affiché ci-dessous.
À propos du contenu et de la structure des données
Lorsque le bouton Rechercher (ci-dessus) est cliqué, cette page s'actualise avec les données renvoyées en fonction de votre requête - les valeurs saisies/sélectionnées dans la section au-dessus du bouton Rechercher.La première partie des données affichées fournit un affichage structuré des sujets sélectionnés (estimations ACS sur 5 ans) pour le type de géographie sélectionné (par exemple, les secteurs) pour la zone dans laquelle se trouve l'adresse. La portée de ces éléments pourrait être considérablement élargie.

Après cette partie de l'affichage se trouvent les attributs géographiques affichés sous forme de sortie JSON résultant du traitement géocodeur de l'adresse. Il s'agit du contenu affiché sous le texte « Résumé de l'adresse envoyée et des résultats correspondants : ».

AddressCoder Software et adresses de géocodage
Utilisez le logiciel AddressCoder pour :
• déterminer/attribuer des coordonnées latitude-longitude à vos données d'adresse.
• attribuez des codes de secteur, de groupe de blocs et de blocs à vos données d'adresse.
• attribuer un sujet (démographie) à vos données d'adresse.
• créer un fichier de formes pour mapper vos adresses dans le contexte d'une autre géographie.

Importance des secteurs de recensement pour l'analyse des données
Les secteurs de recensement sont importants dans l'analyse des données pour de nombreuses raisons.
• Couvrant les États-Unis d'un bout à l'autre, les secteurs de recensement sont la géographie de « petite zone » préférée pour une analyse de données supérieure.
• Le Census Bureau produit désormais des données démographiques et économiques annuelles sur les secteurs à partir de l'American Community Survey
.. il y a une série chronologique en évolution au niveau du secteur créant de nouvelles opportunités analytiques.
• Développés à l'origine dans des quartiers d'équivalence, beaucoup le font encore.
• Défini par le Census Bureau en collaboration avec des groupes locaux,
.. les parcelles reflètent généralement des limites significatives pour l'analyse de la zone locale.
• Défini généralement pour être utilisé avec chaque nouveau recensement décennal, la plupart des limites des secteurs sont stables
.. et immuable depuis dix ans et bien plus encore.
• Conçu pour accueillir en moyenne 4 000 habitants,
.. il y a plus de deux fois plus de secteurs de recensement (73 056) que de zones de codes postaux (33 129).
• Les limites des secteurs sont bien définies, contrairement aux zones de codes postaux qui sont soumises à des définitions géographiques multi-sources.
• De nombreux développeurs de données (par exemple, les épidémiologistes) utilisent la géographie des secteurs de recensement pour compiler leurs propres données régionales
.. permettant une utilisation plus efficace de ces données avec les données des secteurs de recensement du Census Bureau.
• Une zone géographique statistique (contrairement aux zones politiquement définies),
.. les secteurs de recensement coïncident avec les comtés
.. les données au niveau du secteur de recensement peuvent être agrégées au niveau du comté.
• Les estimations de petites zones pour les secteurs sont généralement plus fiables que pour les groupes d'îlots.
.. les secteurs de recensement sont compris dans un ou plusieurs groupes d'îlots coïncidents.
.. en moyenne, un secteur de recensement est composé de trois groupes d'îlots.
• Les secteurs de recensement sont utilisés par de nombreux gouvernements fédéraux, étatiques et locaux pour la conformité et la gestion des programmes.

Analyse démographique basée sur la localisation à l'aide de CV XE GIS . aller en haut
Suivez ces étapes pour commencer.
Vous aurez besoin de votre groupe d'utilisateurs ProximityOne ou de votre ID utilisateur et mot de passe CV XE GIS sous licence.

Si le logiciel CV XE GIS n'est pas installé .
• Installer CV XE GIS .. .. exécuter le programme d'installation
Si vous avez installé CV XE GIS mais que vous n'avez pas mis à jour depuis le 12/04/2018 .
• Exécuter la mise à jour du programme d'installation de CV XE GIS
.. lorsque vous exécutez la mise à jour, cela ne modifiera pas vos paramètres de démarrage.
.. vous devrez peut-être mettre à jour les paramètres avec une adresse par défaut.

Décompressez le projet de démonstration SIG LBD
En utilisant le projet SIG "LBD_KC", vous pouvez émuler la vue cartographique illustrée ci-dessus. Ce projet n'est pas requis pour effectuer des opérations LBD.
- Décompressez le fichier zip LBD_KC dans le nouveau dossier c:lbd
- Démarrez CV XE GIS utilisez Fichier>Ouvrir>Dialogue pour ouvrir le fichier de projet c:lbdlbd_kc.gis. Passez aux étapes suivantes.

Utilisation de la fonction démographique basée sur la localisation de CV XE GIS . aller en haut
Pour utiliser la fonction démographique basée sur la localisation de CV XE GIS, démarrez CV XE GIS.

Les étapes suivantes vous guident tout au long du processus d'utilisation de cet outil pour une adresse par défaut. Après avoir examiné les opérations, essayez votre propre adresse.

1. Avec CV XE GIS en cours d'exécution, démarrez l'opération Outils>Rechercher une adresse/LBD via la barre d'outils principale.

Comment cela fonctionne. entrez une adresse et le formulaire LBD apparaît (voir ci-dessous). Faites-le à plusieurs reprises pour la même adresse, en affichant les données démographiques pour différents types de niveaux de résumé géographique. Une fois terminé avec cette adresse, entrez une adresse différente et effectuez les mêmes procédures. Continuez ce processus pour plusieurs adresses (ou arrêtez après la première). Lorsque vous avez terminé de saisir les adresses, saisissez une valeur d'adresse nulle et le processus se termine. Lorsque le processus se termine, un nouveau fichier de formes des points d'adresse est développé et ajouté au projet existant. Affichez les emplacements de votre adresse sur une carte. Ajoutez ce shapefile à n'importe quel projet SIG.

2. Saisie d'une adresse .. vous verrez une invite pour saisir une adresse.
L'adresse par défaut (éventuellement modifiée dans les paramètres) est [4525 Oak St, Kansas City, MO 64111].
Utilisez l'adresse par défaut ou entrez votre propre adresse d'une ligne entièrement formée, structurée de la même manière que dans l'exemple.
Le code postal n'est pas obligatoire mais recommandé.
3. Cliquez sur le bouton OK et le profil apparaît pour l'adresse (cliquez sur le graphique pour l'agrandir) :
Formulaire LBD

La structure et l'utilisation du formulaire ci-dessus sont examinées ci-dessous.

4. L'affichage ci-dessus résume les caractéristiques de l'adresse et fournit un profil démographique
-- basé sur le groupe de blocs contenant l'emplacement.
-- voir dans le formulaire que la population totale de ce groupe de blocs est de 1 119 (pour l'adresse par défaut).

5. Vous pouvez éventuellement afficher le profil démographique et économique du secteur de recensement ou de la zone de code postal contenant l'emplacement.
5.1. la vue de démarrage d'une adresse affiche les données démographiques du groupe de blocs contenant l'adresse.
-- choisissez éventuellement une zone géographique différente à l'aide du menu déroulant GeoLevel mis en évidence dans le graphique ci-dessus.
-- les options disponibles incluent le tract, le code postal, le district scolaire.
5.2. fermez le formulaire (X dans le coin supérieur droit) .. vous renvoyant à l'invite d'adresse.
5.3. sans changer l'adresse (bien que vous puissiez), cliquez sur le bouton OK et le formulaire réapparaît.
-- voir dans le formulaire que la population totale de ce secteur est de 1 834 (pour l'adresse par défaut).

6. La fonctionnalité Radius ni Data Year sont actives dans cette version.

7. Continuez à saisir des adresses supplémentaires comme vous le souhaitez.
-- une fois terminé, entrez un espace (aucune adresse de valeur) et cliquez sur OK.
-- cela termine le processus et crée un fichier de formes pour toutes les adresses saisies.
-- le shapefile est ajouté au projet SIG et les emplacements peuvent être sur la carte.

Utilisation du formulaire LBD . aller en haut
Cette sous-section passe en revue le formulaire LBD (illustré ci-dessus)
• Résultats pour cette adresse -- présente l'adresse source.
• La latitude, la longitude et le bloc de recensement correspondants sont affichés pour l'emplacement de l'adresse.
• La section Paramètres est utilisée pour définir des valeurs pour les recherches ultérieures.
-- utilisez la liste déroulante GeoLevel pour éventuellement sélectionner un niveau de résumé géographique différent (voir les notes ci-dessus)
-- utilisez la sélection Data Year pour choisir une année différente.
l'année par défaut est 2016 en utilisant les estimations sur 5 ans de l'ACS 2016.
-- utilisez le paramètre Rayon pour définir le rayon des zones géographiques à inclure dans le rapport démographique.
• La section Géographie présente l'adresse appariée sous une forme structurée.
-- cette section répertorie également les zones géographiques d'intersection telles que le district scolaire.
• La section suivante présente le profil démographique et économique de la zone géographique contenant l'emplacement.
-- il s'agit d'une section de défilement fournissant le nom, la valeur et le pourcentage de l'élément.
• La dernière partie présente les appels d'API utilisés pour développer le rapport (peut ne pas être visible sur votre version).

Afficher le rapport LBD en HTML . aller en haut
Cliquez sur le bouton AfficherHTML en haut du formulaire pour afficher le contenu structuré en HTML. Les fichiers HTML générés pour l'adresse par défaut sont indiqués ci-dessous. Le nom du fichier généré est placé dans le dossier c:cvxe (installation).
• Groupe de blocs (lbreportBG290950066002.htm)
• Secteur de recensement (lbreportTract29095006600.htm)
• Code postal (lbreportZIP64111.htm)
• District scolaire (lbreportSD2916400.htm)

Éléments du sujet . aller en haut
Le champ d'application de cette liste d'articles est pour la version sans frais Les versions payantes incluent un plus grand ensemble d'articles qui peuvent être spécifiés de manière flexible.

Nom de l'élément/du champ La description
Éléments géographiques
identifiant ID - numéro de séquence attribué
Adr Adresse telle que saisie
Code de bloc Code du bloc de recensement (C15)
Sumlev Niveau de résumé géographique -- (C3) 140 : Tract, 150 : BG, 860 : ZIP, 900 : School District
UniSchDist Code de district scolaire unifié (C7)
Latitude Latitude de l'emplacement codé
Longitude Longitude de l'emplacement codé
Éléments du sujet
TotPop Population totale
. Le genre
Homme .. Homme
Femme .. Femme
. Âge
Âge00-04 .. Âge 00-04
Age05-19 .. Âge 05-09
Âge10-14 .. 10-14 ans
Age15-19 .. 15-19 ans
Age20-24 .. 20-24 ans
Age25-29 .. 25-29 ans
Âge30-34 .. 30-34 ans
35-39 ans .. 35-39 ans
40-44 ans .. 40-44 ans
45-49 ans .. 45-49 ans
50-54 ans .. 50-54 ans
Âge55-59 .. 55-59 ans
Âge60-64 .. 60-64 ans
65-69 ans .. 65-69 ans
70-74 ans .. 70-74 ans
Âge75-79 .. 75-79 ans
Âge80-84 .. 80-84 ans
Age08up .. 85 ans et plus
Age05-17 .. Âge 05-17
Age18up .. 18 ans et plus
65 ans et plus .. 65 ans et plus
. Race/Origine
blanche .. Blanc seul
Le noir .. Noir seul
AIAN .. Indien d'Amérique/Natif de l'Alaska seul
asiatique .. Asiatique seul
NHOPI .. Natif d'Hawaï/Insulaire du Pacifique seul
Autre_Race .. Une autre race
Deux de plus .. Deux ou plusieurs courses
hispanique .. Hispanique (de toute race)
Ressortissants . Ressortissants
Caractéristiques sociales
Ménages . Ménages
Des familles .. Des familles
Familles MCF . Familles de couples mariés
Caractéristiques économiques
MedHHIrevenu . Revenu médian des ménages
MedFmRevenu . Revenu familial médian
Caractéristiques du logement
Unités Hsg . Nombre total d'unités de logement
Unités d'occupation .. Logements occupés (Ménages)
PropreOccUnits . Logements occupés par le propriétaire
ValeurMdHsg . Valeur médiane du logement
MdRent . Loyer brut médian

Applications LBD par lots . aller en haut
Pour les applications de production, utilisez l'outil de traitement par lots LBD. Il fonctionne avec une simple opération de commande sans GUI ou interface utilisateur requis. Appelez l'outil LBD Batch à partir de l'invite de commande ou appelez l'application à partir de votre logiciel.
Contributions:
- address-file est votre fichier texte contenant un ensemble d'adresses sur une ligne.
- sumlev est le niveau géographique à 3 caractères '000' si vous utilisez le rayon.
- rayon de la zone circulaire 0 si vous ne demandez que la géographie où se trouve l'adresse.
- subject-matter-file est votre fichier texte contenant les noms des champs de sujet.
- key est votre clé d'autorisation unique.

Exemples:
LBD address_set1.txt 000 10.0 items_set1.txt votre clé
- crée ces fichiers : address_set1.shp (shapefile set) et address_set1.csv
- crée un enregistrement pour chaque adresse avec les champs/colonnes géographiques listés ci-dessus
et vos éléments de sujet résumés pour les secteurs/groupes de blocs se coupant avec le cercle de rayon 10,0.

LBD address_set1.txt 140 0 items_set1.txt votre clé
- crée ces fichiers : address_set1.shp (shapefile set) et address_set1.csv
- crée un enregistrement pour chaque adresse avec les champs/colonnes géographiques listés ci-dessus
et vos sujets pour le tract (niveau de résumé 140) contenant l'adresse.
- utiliser l'un des niveaux de résumé : 140 : Tract, 150 : BG, 860 : ZIP, 900 : School District

LBD Batch est un outil payant. Pour plus d'informations, contactez-nous via ce formulaire (saisissez "LBD Batch tool" dans la section message) ou appelez le 888.364.7656.

Assistance à l'aide de ces ressources
En savoir plus sur les données économiques démographiques et les outils analytiques connexes. Rejoignez-nous dans les sessions Data Analytics Lab. Il n'y a pas de frais pour ces sessions Web. Chaque session informelle est axée sur un sujet spécifique. La structure ouverte prévoit également des questions-réponses et des discussions sur les questions d'application qui intéressent les participants.


1 réponse 1

Un cache est une copie d'un "morceau" de mémoire principale d'une taille donnée qui est conservé dans une mémoire RAM plus rapide et plus proche du processeur.

Dans l'exemple donné, chaque bloc de cache contient un morceau d'une taille de 16 octets et il y a un total de 64 blocs disponibles. Lorsqu'une CPU accède à une adresse si elle n'est pas déjà dans le cache, les données sont copiées de la mémoire principale dans le cache en morceaux de 16 octets. Lorsque le chargement du cache sélectionne un bloc de cache, il ignore les 4 bits inférieurs de l'adresse (pour un bloc de 16 octets) puis il utilise les 6 bits suivants de l'adresse (pour 64 emplacements) pour déterminer quel bloc utiliser et les bits restants de l'adresse sont utilisés comme TAG pour garder une trace des adresses actuellement mises en cache. Il remplit le bloc avec les 16 octets commençant à l'adresse accédée avec les 4 bits inférieurs mis à zéro.

Les mathématiques utilisées dans l'explication sont basées sur les processus physiques. La division par 16 ignore les 4 bits inférieurs. L'utilisation du modulo de 64 sur le résultat utilise les 6 bits suivants comme index dans le cache. L'explication ne traitait pas du marquage, mais cela ne faisait pas vraiment partie de la question qui était "Quel bloc de cache utilise-t-il ?".

Considérez donc l'adresse d'accès au processeur 1205 (en utilisant une adresse qui ne commence pas au début d'un bloc de cache pour un peu plus de clarté.):

Une adresse 16 bits 1205 en binaire est 000001010110101.

En ignorant les 4 bits inférieurs, l'adresse de bloc de la mémoire est 1001011

Étant donné que le cache est de 64 blocs, il utilise les 6 bits suivants pour sélectionner le bloc de cache à utiliser. Dans ce cas, 001011 est utilisé. C'est le bloc numéro 11.

Les bits restants, 000001, sont utilisés dans une balise pour indiquer quel bloc de mémoire se trouve dans le cache.

Les données sont ensuite chargées du cache dans la CPU en utilisant les 4 bits inférieurs 0101 comme index (ou le 6e octet du bloc).

Si un accès ultérieur est pour l'adresse 1210, ou binaire 00000100110111010, la balise correspondra et le système de cache n'aura pas à accéder à la mémoire principale pour les données. Il est déjà en cache et peut être utilisé rapidement, le CPU n'a plus qu'à utiliser les 4 bits inférieurs de l'adresse 1010 pour charger le 11ème octet du bloc de cache.

Si, toutefois, un accès futur est pour l'adresse 9403, ou binaire 0010010010111011, cette adresse sélectionne également le bloc de cache 11 afin que les données précédentes soient écrasées par 16 octets de données de la mémoire principale commençant à 9392 (les 4 bits inférieurs sont mis à zéro), la nouvelle balise pour le bloc est 001001 et la CPU charge l'octet de 1011 dans le bloc de cache.


Trouver un bloc de recensement pour une adresse donnée à l'aide du géocodeur Tiger - Systèmes d'information géographique

Recensement de 2010 Bloc de recensement Géodémographie

Les ressources géodémographiques des îlots de recensement du recensement 2010 comprennent des fichiers de formes d'îlots de recensement pour la cartographie et l'analyse géospatiale, des ensembles de données démographiques d'îlots de recensement et des fichiers de formes avec données démographiques intégrées. Il y a plus de 11 millions de blocs de recensement du recensement de 2010 couvrant les États-Unis d'un bout à l'autre. Les îlots de recensement sont les plus petites régions géographiques pour lesquelles les données du recensement décennal sont totalisées et sont les éléments constitutifs de niveau le plus petit/le plus bas pour la plupart des autres régions géographiques de régions juridiques et statistiques de recensement.

Cartographie des tendances urbaines/rurales par îlot de recensement
. en utilisant les fichiers de formes TIGER/Line et les applications démographiques et SIG du recensement 2010
. voir http://proximityone.com/mapping_census_blocks.htm


Décomptes des blocs de recensement du recensement de 2010 par État
. table interactive : http://proximityone.com/geo_blocks.htm
. les blocs d'eau et de terres sont comparés aux étendues et aux groupes de blocs
. Le blog de Warren Glimpse sur ce sujet . liste consultable des articles de blog

L'examen de ce niveau géographique vous permet d'examiner des zones personnalisées (exemple de Washington DC) et de transmettre visuellement des informations à votre équipe/clients. Accédez/analysez ces données à l'aide du ProximityOne CV XE GIS ou de votre propre logiciel.

Blocs de recensement de Washington, DC dans le contexte d'OpenStreetMaps

Voir plus de vues et de détails SIG/cartographie associés.

août 2016 .. Fichiers de formes des blocs de recensement de 2016
• Utilisation de la géodémographie des îlots de recensement : mises à jour des recensements 2010 et 2016
• 11,6 millions de blocs comprenant 12,2 Go disponibles en téléchargement/DVD de structure prêts à l'emploi.
• 1) fichiers de formes complets, 2) composant de base de données uniquement, 3) données démographiques intégrées facultatives.
• En savoir plus sur http://proximityone.com/tiger2016_blocks.htm.

Données démographiques des blocs de recensement de la ville de New York
• En savoir plus sur les données démographiques des blocs de recensement de New York.
• New York comptait 350 169 îlots de recensement au recensement de 2010 avec une population moyenne de 55 habitants.

Utilisation des données du bloc de recensement 1 du fichier sommaire du recensement de 2010
• Ignorez les téléchargements ! Extraire des données pour des blocs et des sujets spécifiés (au niveau de l'élément).
• Créer un fichier dbase pour un traitement tabulaire et/ou une intégration dans un fichier de formes pour une analyse géospatiale.
• Utilisez CV XE APIGateway pour extraire les données des îlots de recensement du recensement 2010 SF1.
• Voir l'aperçu.

Bloc de recensement, groupe de blocs et analyse du modèle de secteur de recensement
• Rejoignez-nous dans cette prochaine session Web d'une heure.
• Plus d'informations. Inscrivez-vous (sans frais).

Census 2010 Census Block Shapefiles -- exemples et applications téléchargeables
- accès fourni par CV XE GeoGateway
- dernier millésime de TIGER 2013 (août 2013).

Options démographiques des blocs de recensement du recensement de 2010
- Profil démographique -- exemples et applications téléchargeables

Fichiers d'équivalence élaborés à partir des îlots de recensement
- Démographie du code postal par ville/lieu : http://proximityone.com/zip-place.htm
- Démographie du code postal par district scolaire : http://proximityone.com/zip-sd.htm
- Démographie du code postal par district du Congrès : http://proximityone.com/zip-cd.htm

Profil démographique du Recensement de 2010 DP1 -- Blocs du Recensement de 2010
ProximityOne -- http://proximityone.com/cen2010_sf1.htm
Ce profil illustre comment les données démographiques pour n'importe quelle combinaison d'îlots de recensement peuvent être examinées sous forme de profil démographique et les données agrégées dans des zones d'étude personnalisées. Dans cet exemple, les données démographiques de deux blocs de recensement dans le comté de Forsyth, en Géorgie, sont affichées dans la structure DP1 et agrégées (troisième ensemble de colonnes). Les profils démographiques ne sont pas disponibles pour les îlots de recensement auprès du Census Bureau, mais peuvent être développés et analysés à l'aide des outils ProximityOne. Contactez-nous pour plus d'informations (888-364-7656).
Zone géographique Bloc du recensement de 2010
[GA-131171304102017]
Bloc du recensement de 2010
[GA-131171304102028]
Résumé multizone
MatièreNuméroPour centNuméroPour centNuméroPour cent
SEXE ET ÂGE
Population totale 235 100.0 1,053 100.0 1,288 100.0
Moins de 5 ans 0 0.0 82 7.8 82 6.4
5 à 9 ans 0 0.0 44 4.2 44 3.4
10 à 14 ans 0 0.0 62 5.9 62 4.8
15 à 19 ans 17 7.2 40 3.8 57 4.4
20 à 24 ans 60 25.5 90 8.5 150 11.6
25 à 29 ans 39 16.6 109 10.4 148 11.5
30 à 34 ans 23 9.8 95 9.0 118 9.2
35 à 39 ans 29 12.3 79 7.5 108 8.4
40 à 44 ans 25 10.6 76 7.2 101 7.8
45 à 49 ans 22 9.4 48 4.6 70 5.4
50 à 54 ans 11 4.7 47 4.5 58 4.5
55 à 59 ans 4 1.7 42 4.0 46 3.6
60 à 64 ans 5 2.1 40 3.8 45 3.5
65 à 69 ans 0 0.0 27 2.6 27 2.1
70 à 74 ans 0 0.0 29 2.8 29 2.3
75 à 79 ans 0 0.0 29 2.8 29 2.3
80 à 84 ans 0 0.0 29 2.8 29 2.3
85 ans et plus 0 0.0 85 8.1 85 6.6
Âge médian (années) 30.3. 35.3. 32.8.
5 à 17 ans 4 1.7 127 12.1 131 10.2
18 ans et plus 231 98.3 844 80.2 1,075 83.5
21 ans et plus 203 86.4 817 77.6 1,020 79.2
62 ans et plus 4 1.7 221 21.0 225 17.5
65 ans et plus 0 0.0 199 18.9 199 15.5
Population masculine 195 83.0 437 41.5 632 49.1
Moins de 5 ans 0 0.0 54 5.1 54 4.2
5 à 9 ans 0 0.0 19 1.8 19 1.5
10 à 14 ans 0 0.0 30 2.8 30 2.3
15 à 19 ans 15 6.4 17 1.6 32 2.5
20 à 24 ans 52 22.1 45 4.3 97 7.5
25 à 29 ans 33 14.0 55 5.2 88 6.8
30 à 34 ans 20 8.5 43 4.1 63 4.9
35 à 39 ans 24 10.2 39 3.7 63 4.9
40 à 44 ans 18 7.7 36 3.4 54 4.2
45 à 49 ans 13 5.5 16 1.5 29 2.3
50 à 54 ans 11 4.7 17 1.6 28 2.2
55 à 59 ans 4 1.7 10 0.9 14 1.1
60 à 64 ans 5 2.1 17 1.6 22 1.7
65 à 69 ans 0 0.0 8 0.8 8 0.6
70 à 74 ans 0 0.0 12 1.1 12 0.9
75 à 79 ans 0 0.0 6 0.6 6 0.5
80 à 84 ans 0 0.0 5 0.5 5 0.4
85 ans et plus 0 0.0 8 0.8 8 0.6
Âge médian (années) 29.6. 29.8. 29.7.
5 à 17 ans 4 1.7 57 5.4 61 4.7
18 ans et plus 191 81.3 326 31.0 517 40.1
21 ans et plus 167 71.1 312 29.6 479 37.2
62 ans et plus 4 1.7 47 4.5 51 4.0
65 ans et plus 0 0.0 39 3.7 39 3.0
Population féminine 40 17.0 616 58.5 656 50.9
Moins de 5 ans 0 0.0 28 2.7 28 2.2
5 à 9 ans 0 0.0 25 2.4 25 1.9
10 à 14 ans 0 0.0 32 3.0 32 2.5
15 à 19 ans 2 0.9 23 2.2 25 1.9
20 à 24 ans 8 3.4 45 4.3 53 4.1
25 à 29 ans 6 2.6 54 5.1 60 4.7
30 à 34 ans 3 1.3 52 4.9 55 4.3
35 à 39 ans 5 2.1 40 3.8 45 3.5
40 à 44 ans 7 3.0 40 3.8 47 3.6
45 à 49 ans 9 3.8 32 3.0 41 3.2
50 à 54 ans 0 0.0 30 2.8 30 2.3
55 à 59 ans 0 0.0 32 3.0 32 2.5
60 à 64 ans 0 0.0 23 2.2 23 1.8
65 à 69 ans 0 0.0 19 1.8 19 1.5
70 à 74 ans 0 0.0 17 1.6 17 1.3
75 à 79 ans 0 0.0 23 2.2 23 1.8
80 à 84 ans 0 0.0 24 2.3 24 1.9
85 ans et plus 0 0.0 77 7.3 77 6.0
Âge médian (années) 35.5. 41.2. 38.4.
5 à 17 ans 0 0.0 70 6.6 70 5.4
18 ans et plus 40 17.0 518 49.2 558 43.3
21 ans et plus 36 15.3 505 48.0 541 42.0
62 ans et plus 0 0.0 174 16.5 174 13.5
65 ans et plus 0 0.0 160 15.2 160 12.4
COURSE
Population totale 235 100.0 1,053 100.0 1,288 100.0
Une course 233 99.1 1,032 98.0 1,265 98.2
blanche 200 85.1 790 75.0 990 76.9
Noir ou afro-américain 23 9.8 77 7.3 100 7.8
Indien d'Amérique et natif de l'Alaska 3 1.3 7 0.7 10 0.8
asiatique 1 0.4 31 2.9 32 2.5
Natif hawaïen et autre insulaire du Pacifique 0 0.0 0 0.0 0 0.0
Une autre race 6 2.6 127 12.1 133 10.3
Deux ou plusieurs courses 2 0.9 21 2.0 23 1.8
HISPANIQUE OU LATINO ET RACE
Population totale 235 100.0 1,053 100.0 1,288 100.0
Hispanique ou Latino 36 15.3 193 18.3 229 17.8
Blanc seul 25 10.6 67 6.4 92 7.1
Noir ou afro-américain seul 1 0.4 0 0.0 1 0.1
Indien d'Amérique et natif de l'Alaska seuls 3 1.3 2 0.2 5 0.4
Asiatique seul 0 0.0 0 0.0 0 0.0
Natif d'Hawaï et autres insulaires du Pacifique seuls 0 0.0 0 0.0 0 0.0
Une autre race seule 6 2.6 119 11.3 125 9.7
Deux ou plusieurs courses 1 0.4 5 0.5 6 0.5
Pas Hispanique ou Latino 199 84.7 860 81.7 1,059 82.2
Blanc seul 175 74.5 723 68.7 898 69.7
Noir ou afro-américain seul 22 9.4 77 7.3 99 7.7
Indien d'Amérique et natif de l'Alaska seuls 0 0.0 5 0.5 5 0.4
Asiatique seul 1 0.4 31 2.9 32 2.5
Natif d'Hawaï et autres insulaires du Pacifique seuls 0 0.0 0 0.0 0 0.0
Une autre race seule 0 0.0 8 0.8 8 0.6
Deux ou plusieurs courses 1 0.4 16 1.5 17 1.3
RELATION
Population totale 235 100.0 1,053 100.0 1,288 100.0
Dans les ménages 0 0.0 938 89.1 938 72.8
Propriétaire 0 0.0 223 21.2 223 17.3
Conjoint [6] 0 0.0 115 10.9 115 8.9
Enfant 0 0.0 243 23.1 243 18.9
D'autres proches 0 0.0 57 5.4 57 4.4
Non-parents 0 0.0 27 2.6 27 2.1
Dans les locaux du groupe 235 100.0 115 10.9 350 27.2
Population institutionnalisée 235 100.0 115 10.9 350 27.2
Population non institutionnalisée 0 0.0 0 0.0 0 0.0
MÉNAGES PAR TYPE
Total des ménages 0. 447 100.0 447 100.0
Ménages familiaux (familles) [7] 0. 223 49.9 223 49.9
Famille mari-femme 0. 115 25.7 115 25.7
Homme de ménage, pas de femme présente 0. 25 5.6 25 5.6
Femme de ménage, pas de mari présent 0. 83 18.6 83 18.6
Ménages non familiaux [7] 0. 224 50.1 224 50.1
Chef de famille vivant seul 0. 183 40.9 183 40.9
Taille moyenne du ménage 0.00. 2.10. 1.05.
Taille moyenne de la famille [7] 0.00. 2.86. 1.43.
OCCUPATION DU LOGEMENT
Unités totales de logement 0. 479 100.0 479 100.0
Logements occupés 0. 447 93.3 447 93.3
Logements vacants 0. 32 6.7 32 6.7
A louer 0. 23 4.8 23 4.8
Loué, non occupé 0. 0 0.0 0 0.0
A vendre uniquement 0. 6 1.3 6 1.3
Vendu, non occupé 0. 1 0.2 1 0.2
Pour un usage saisonnier, récréatif ou occasionnel 0. 1 0.2 1 0.2
Tous les autres postes vacants 0. 1 0.2 1 0.2
Taux d'inoccupation des propriétaires (pourcentage) [8] 0.0. 6.9. 3.4.
Taux de vacance locative (%) [9] 0.0. 5.9. 2.9.
TENUE DU LOGEMENT
Logements occupés 0. 447 100.0 447 100.0
Logements occupés par leurs propriétaires 0. 80 17.9 80 17.9
Population en logements occupés par leur propriétaire 0 0.0 152 14.4 152 11.8
Taille moyenne des ménages des logements occupés par leur propriétaire 0.00. 1.90. 0.95.
Logements occupés par des locataires 0. 367 82.1 367 82.1
Population en logements occupés par des locataires 0 0.0 786 74.6 786 61.0
Taille moyenne des ménages des logements occupés par les locataires 0.00. 4.28. 2.14.
Certaines notes ci-dessous peuvent ne pas apparaître dans le profil en fonction des sélections géographiques.
[1] Autre Asiatique seul, ou deux ou plusieurs catégories asiatiques.
[2] Autre insulaire du Pacifique seul, ou au moins deux catégories d'indigènes hawaïens et autres insulaires du Pacifique.
[3] L'une des quatre combinaisons multiraciales les plus fréquemment signalées à l'échelle nationale lors du recensement de 2000.
[4] En combinaison avec une ou plusieurs des autres races listées. Les six chiffres peuvent s'ajouter à plus que la population totale, et les six pourcentages peuvent s'ajouter à plus de 100 pour cent parce que les individus peuvent déclarer plus d'une course.
[5] Cette catégorie est composée de personnes originaires de République dominicaine, d'Espagne et de pays hispanophones d'Amérique centrale ou du Sud. Il comprend également des réponses d'origine générale telles que « Latino » ou « Hispanique ».
[6] « Conjoint » représente le conjoint du chef de famille. Il ne reflète pas tous les conjoints d'un ménage. Les réponses de « conjoint de même sexe » ont été modifiées pendant le traitement en « conjoint non marié ».
[7] Les « ménages familiaux » se composent d'un chef de famille et d'une ou plusieurs autres personnes liées au chef de famille par la naissance, le mariage ou l'adoption. Ils n'incluent pas les couples mariés de même sexe même si le mariage a été célébré dans un État délivrant des certificats de mariage pour les couples de même sexe. Les ménages de couples de même sexe sont inclus dans la catégorie des ménages familiaux s'il y a au moins une personne supplémentaire liée au chef de famille par la naissance ou l'adoption. Les ménages de couples de même sexe où aucun parent du chef de famille n'est présent sont comptés dans les ménages non familiaux. Les « ménages non familiaux » comprennent les personnes vivant seules et les ménages qui n'ont aucun membre lié au chef de famille.
[8] Le taux d'inoccupation des propriétaires est la proportion de l'inventaire des propriétaires qui est vacant « à vendre ». Il est calculé en divisant le nombre total de logements vacants « à vendre seulement » par la somme des logements occupés par leur propriétaire, des logements vacants « à vendre seulement » et des logements vacants qui ont été vendus mais pas encore occupés, puis en multipliant par 100.
[9] Le taux d'inoccupation locative est la proportion de l'inventaire locatif qui est vacant « à louer ». Il est calculé en divisant le nombre total de logements vacants « à louer » par la somme des logements occupés par des locataires, des logements vacants « à louer » et des logements vacants qui ont été loués mais pas encore occupés, puis en multipliant par 100 .

Les données des blocs de recensement répondent à un large éventail de besoins de référence, de planification, d'analyse et de couplage de données. Les sujets sélectionnés sont traités ci-dessous.

Circonscriptions législatives. Alors que les îlots de recensement de 2010 conserveront généralement le même code/ID et la même étendue géographique jusqu'en 2020 (certains ont changé en raison de la réorganisation des secteurs de recensement après le recensement de 2010), les totalisations initiales du fichier sommaire 1 du recensement de 2010 (SF1) reflétaient la 112e Les districts du Congrès (CD) et les districts législatifs d'État correspondants avant le redécoupage (SLD). L'équivalence des îlots de recensement du Recensement de 2010 avec les 113e DR et les SLD post-districts nécessite l'utilisation du 113e DR SF1 publié en 2013. Le segment géographique 113e SF1 fournit les codes de passage pour piétons requis.

Taille/Composition du marché. Utilisez ces données démographiques de granularité géographique maximale pour cibler votre marketing, vos ventes, vos opérations, votre logistique et les besoins connexes orientés client/marché.

Écoles et districts scolaires. En utilisant des blocs de recensement (mieux encore des groupes de blocs) pour définir les zones de services scolaires ou les zones de fréquentation, il sera plus facile d'utiliser les données démographiques annuelles du Recensement 2010 et de l'American Community Survey (ACS) pour examiner les caractéristiques de ces zones.

Les districts scolaires sont définis comme un ensemble d'îlots de recensement. Pour les districts qui changent de limites après l'année scolaire 2009-2010 (date des données sur les limites des districts scolaires dans les références du recensement 2010), vous pouvez tabuler la taille et les caractéristiques de la nouvelle configuration du district et évaluer l'implication depuis les changements par rapport aux limites précédentes - en utilisant le recensement bloquer la géodémographie.

Initiative sur le haut débit de la NTIA. Les données au niveau des blocs de recensement sont d'une importance cruciale pour l'amélioration de la disponibilité du haut débit de la National Telecommunications and Information Administration (NTIA) des États-Unis. Ce n'est qu'en utilisant les données des blocs de recensement de 2010 que les fournisseurs de services à large bande peuvent évaluer avec précision la disponibilité du large bande selon la géographie urbaine/rurale.

Problèmes de droits civiques. Le détail de l'année d'âge, par sexe, dans la base de données SF1 fournit une base de données facilement accessible utile dans un large éventail d'applications impliquant des affaires de droits civils. Cela devient une application relativement simple pour déterminer la taille démographique et la composition de toute zone d'étude.

Santé. Les données du Recensement de 2010 sont utilisées dans de nombreux domaines d'application comme données de « dénominateur ». C'est-à-dire qu'en connaissant la taille de la population ou des logements desservis, les analystes de la santé peuvent mieux examiner les implications de l'ampleur associées aux mesures liées à la santé qui sont souvent difficiles à mesurer directement. Les zones soumises à analyse pour des raisons liées à la santé sont parfois définies de manière fluide, ce qui rend la granularité au niveau du bloc idéale pour développer des données de dénominateur pour les zones de cache de santé.

Environnement. L'impact des polluants le long d'un cours d'eau ou d'une zone côtière peut souvent être mesuré en termes de toxicité pour la zone géographique exposée. Les données des blocs de recensement permettent aux analystes d'examiner la taille de types particuliers de population adjacents aux sites d'impact environnemental.

Planification en cas de catastrophe. Les données SF1 offrent un moyen unique de pouvoir déterminer l'impact de tout type de catastrophe avec une précision quasi précise - et de manière dynamique.

Urbain & rural. Chaque îlot de recensement est classé comme urbain ou rural. L'îlot de recensement est la plus petite région géographique de la région urbaine. Des groupes d'îlots urbains sont utilisés pour définir des grappes urbaines et des zones urbanisées. Le recensement initial de 2010 SF1 n'a pas fourni d'indicateur urbain-rural au niveau de l'îlot. Utilisez les fichiers de formes de blocs du Recensement de 2013 2010 113e CD SF1 et 2013 TIGER/Line pour identifier les blocs comme urbains ou ruraux.

Données de bloc agrégées. Des données récapitulatives ou agrégées peuvent être développées pour les zones d'étude en fonction des rayons, des corridors ou de la correspondance géographique d'un bloc au sein d'une zone. Agréger les données démographiques du recensement de 2010 contenues dans l'enregistrement de données à votre zone géographique cible. L'enregistrement de données contient la latitude-longitude ainsi que la séquence complète des géocodes pour permettre ces types d'agrégation de données.

Relations géographiques. Déterminez, par exemple, quelles zones de code postal sont partiellement/entièrement contenues dans une ville, une zone métropolitaine, un comté, une zone d'étude personnalisée ou de nombreux autres types de géographie. Utilisez la liste de correspondance de blocage pour permettre à votre logiciel d'agréger les données non-censitaires pour bloquer ou n'importe laquelle de ces autres zones.

Équivalence du Recensement de 2000 avec les blocs de recensement du Recensement de 2010
Les îlots de recensement du Recensement de 2000 par rapport aux îlots de recensement du Recensement de 2010 diffèrent souvent en termes de zone géographique couverte et/ou de codes d'îlot de recensement. Ce qui était le bloc 1007 du recensement 2000 dans le tract 4124.00 (alias 4124 alias 412400) dans le comté de Harris, au Texas, est subdivisé en plusieurs blocs pour le recensement 2010. Consultez ces relations par carte et sous forme de tableau dans les vues Census 2000 - Census 2010 Census Block Relationships Gallery.

Le fichier d'équivalence des îlots de recensement Recensement 2000-Recensement 2010 peut être utilisé pour examiner ces différences. Les champs inclus dans ce fichier sont répertoriés dans la section de défilement suivante.

ST002000 état de la tabulation code FIPS
CO002000 code FIPS du comté de totalisation
TR00Numéro de secteur de recensement de 2000
BL002000 numéro de bloc de totalisation
BS002000 suffixe de bloc de tabulation
LA002000 Superficie du terrain (en mètres carrés)
WA002000 Surface d'eau (en mètres carrés)
BP00Bloc de tabulation 2010 indicateur de partie Vide = entier P = partie
ST10Code FIPS de l'état de la tabulation 2010
CO10Code FIPS du comté de totalisation 2010
TR10Numéro de secteur de recensement de 2010
BL10Numéro de bloc de tabulation 2010
BS10Suffixe de bloc de tabulation 2010
LA102010 Superficie du terrain (en mètres carrés)
WA102010 Surface d'eau (en mètres carrés)
BP10Bloc de tabulation 2010 indicateur de partie Vide = entier P = partie
LAINTSuperficie des terres d'intersection partagée par les blocs de 2000 et 2010 représentés par l'enregistrement (mètres carrés)
ATTENDREIntersection Eau Superficie partagée par les blocs 2000 et 2010 représentés par le relevé (mètres carrés)

Assistance à l'aide de ces ressources
En savoir plus sur les données économiques démographiques et les outils analytiques connexes. Rejoignez-nous dans une session Data Analytics Lab. Il n'y a pas de frais pour ces sessions Web. Chaque session informelle est axée sur un sujet spécifique. La structure ouverte prévoit également des questions-réponses et des discussions sur les questions d'application qui intéressent les participants.


Fichier de formes TIGER/Line, 2014, comté, comté de Maricopa, AZ, faces topologiques (polygones avec tous les géocodes) Fichier de formes basé sur le comté

Les fichiers de formes TIGER/Line et les fichiers de base de données associés (.dbf) sont un extrait d'informations géographiques et cartographiques sélectionnées de la base de données (MTDB) Master Address File / Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencement (MAF/TIGER) du U.S. Census Bureau. Le MTDB représente un fichier national homogène sans chevauchements ni écarts entre les parties, cependant, chaque fichier de formes TIGER/Line est conçu pour être autonome en tant qu'ensemble de données indépendant, ou ils peuvent être combinés pour couvrir l'ensemble du pays.

Face fait référence aux primitives topologiques surfaciques (polygones) qui composent la MTDB. Une face est délimitée par une ou plusieurs arêtes, sa frontière comprend uniquement les arêtes qui la séparent des autres faces, et non les arêtes intérieures contenues dans la zone de la face. Le fichier de formes Faces topologiques contient les attributs de chaque face primitive topologique. Chaque visage a une valeur d'identifiant de visage topologique (TFID) unique. Chaque face du fichier de formes comprend les principaux codes de zone géographique pour toutes les zones géographiques pour lesquelles le Census Bureau totalise des données à la fois pour le recensement de 2010 et les estimations et enquêtes annuelles. Les géométries de chacune de ces zones géographiques peuvent ensuite être construites en dissolvant les géométries des faces sur les codes de zones géographiques clés appropriés dans le fichier de formes des faces topologiques.


Couplage des données démographiques et socio-économiques au sein du DSE

En 2013, le fichier de synthèse 2010 du Bureau du recensement des États-Unis 1 et les données d'estimation sur 5 ans de l'American Community Survey 2007-2011 pour la Caroline du Nord au niveau du groupe de blocs ont été extraites, transformées et chargées dans l'EDW de Duke Medicine. Des processus automatisés ont été élaborés pour conserver les comptes bruts de chaque mesure statistique, mais aussi pour fournir des valeurs dérivées significatives calculées représentant le pourcentage de la population ou des ménages avec un attribut statistique donné (par exemple, le pourcentage de la population ayant un revenu d'aide publique par rapport au nombre de personnes ayant revenus de l'aide publique dans un groupe de blocs donné).

Dans le cadre du processus de géocodage, chaque enregistrement d'adresse dans l'EDW qui a été géocodé avec succès au point de livraison de l'unité géographique ZIP+4 a également reçu un code FIPS de groupe de blocs qui peut facilement être joint afin d'attribuer à chaque patient géocodé le variables démographiques et socioéconomiques qui existent dans les deux ensembles de données.

Résultats

Environ 10 000 nouvelles variables démographiques et socioéconomiques sont désormais disponibles pour décrire les caractéristiques présentes dans le quartier du groupe de blocs de chaque patient. En 2014, ces variables ont été rendues disponibles dans l'application DEDUCE Cohort Manager [10] afin que les cohortes de patients puissent être (a) affinées/filtrées davantage en fonction des caractéristiques démographiques présentes au sein de leur groupe de blocs de recensement (p. 49 999 $ (Figure 2) ou (b) extrait de l'EDW avec un nombre quelconque de variables sélectionnées pour une analyse statistique ou une visualisation plus avancée en dehors de DEDUCE (Figure 3).

Figure 2. Filtrage des données démographiques et socio-économiques dans DEDUCE

Figure 3. Exportation de données géospatiales

Intégration des mesures SES

Les mesures du SSE énumérées dans le tableau 2 ont été créées au sein de l'EDW, sur la base d'un rapport de l'Agence pour la recherche et la qualité des soins de santé [11].

ConstructionMesureDéfinition
Occupation
ChômagePourcentage de personnes âgées de ≥16 ans dans la population active qui sont au chômage et recherchent activement un emploi
Revenu
En dessous du seuil de pauvreté américainPourcentage de personnes en dessous du seuil de pauvreté défini par le gouvernement fédéral
Revenu médianRevenu médian des ménages
Richesse
Valeurs immobilièresValeur médiane des logements occupés par leur propriétaire
Éducation
Faible niveau d'instructionPourcentage de personnes âgées de >25 ans avec moins d'un niveau d'instruction de la 12e année
Enseignement supérieurPourcentage de personnes âgées de >25 ans avec au moins 4 ans d'études collégiales
Logement
Ménages surpeuplésPourcentage de ménages contenant ≥ 1 personne par pièce

Tableau 2. Mesures SES intégrées dans l'EDW

Les éléments de données statistiques et les transformations mathématiques suivants de l'American Community Survey 2007-2011 ont été appliqués afin de créer les mesures présentées dans le tableau 2.

Mesure du chômage
B23025_005Population de 16 ans et plus : Actifs -- Population active civile, Chômeurs
B23025_001Population 16 ans et plus
TransformationChômage = (B23025_005/B23025_001)*100
En dessous du seuil de pauvreté américain
B17021_002Population pour laquelle le statut de pauvreté est déterminé : revenu au cours des 12 derniers mois inférieur au seuil de pauvreté
B17021_001Population pour laquelle le statut de pauvreté est déterminé
Transformation sous le seuil de pauvreté américain = (B17021_002/B17021_001)*100
Mesure du revenu médian
B19013_001Revenu médian des ménages au cours des 12 derniers mois (en dollars ajustés en fonction de l'inflation de 2011) : total
Transformation0-100 Revenu médian normalisé = (B19013_001/(MAX(B19013_001)))*100
Mesure des valeurs de propriété
B25077_001Quartile de valeur médiane (dollars) des logements occupés par leur propriétaire
Transformation0-100 Revenu médian normalisé = (B25077_001 /(MAX(B25077_001)))*100
Mesure de faible niveau de scolarité
B15002_003Population 25 ans et plus : Hommes--Aucune scolarité complétée
B15002_004Population 25 ans et plus : Hommes -- Maternelle à 4e année
B15002_005Population 25 ans et plus : Garçons - 5e et 6e années
B15002_006Population 25 ans et plus : Garçons - 7e et 8e années
B15002_007Population 25 ans et plus : Garçons - 9e année
B15002_008Population 25 ans et plus : Garçons - 10e année
B15002_009Population 25 ans et plus : Garçons - 11e année
B15002_010Population 25 ans et plus : Hommes - 12e année, sans diplôme
B15002_020Population 25 ans et plus : Femmes--Aucune scolarité complétée
B15002_021Population 25 ans et plus : Filles - Maternelle à 4e année
B15002_022Population 25 ans et plus : Filles - 5e et 6e années
B15002_023Population 25 ans et plus : Filles - 7e et 8e années
B15002_024Population 25 ans et plus : Filles - 9e année
B15002_025Population 25 ans et plus : Femmes - 10e année
B15002_026Population 25 ans et plus : Femmes - 11e année
B15002_027Population 25 ans et plus : Femmes - 12e année, sans diplôme
B15002_001Population 25 ans et plus
TransformationFaible Éducation = ((B15002_003 + B15002_004 + B15002_005+ B15002_006+ B15002_007+ B15002_008+ B15002_009+ B15002_010+ B15002_020+ B15002_021+ B15002_022+ B15002_023+ B15002_0225+ B15001_0225+ B15001_024)/
Mesure de l'enseignement supérieur
B15002_015Population 25 ans et plus : Masculin - Baccalauréat
B15002_016Population 25 ans et plus : Masculin - Maîtrise
B15002_017Population 25 ans et plus : Masculin - Diplôme d'études professionnelles
B15002_018Population 25 ans et plus : Homme--Doctorat
B15002_032Population 25 ans et plus : Femmes - Baccalauréat
B15002_033Population 25 ans et plus : Femmes--Maîtrise
B15002_034Population 25 ans et plus : Femmes - Diplôme d'études professionnelles
B15002_035Population 25 ans et plus : Femmes--Doctorat
B15002_001Population 25 ans et plus
TransformationEnseignement supérieur = ((B15002_015+ B15002_016+ B15002_017+ B15002_018+ B15002_032+ B15002_033+ B15002_034+ B15002_035)/B15002_001)*100
Mesure des ménages surpeuplés
B25014_006Unités de logement occupées : occupées par le propriétaire - 1,51 à 2,00 occupants par pièce
B25014_007 Logements occupés : Propriétaire occupé - 2,01 occupants ou plus par pièce
B25014_012Logements occupés : Locataire occupé - 1,51 à 2,00 occupants par pièce
B25014_013Unités de logement occupées : locataire occupé--2,01 occupants ou plus par chambre
B25014_001Logements occupés
Transformation Ménages surpeuplés = ((B25014_006+B25014_007+B25014_012+B25014_013)/B25014_001)*100

Étant donné que la plupart des mesures du SSE ci-dessus représentent des pourcentages et une plage de valeurs de 0 à 100, les valeurs du revenu médian et de la propriété médiane ont été soumises à une transformation mathématique afin de normaliser leurs valeurs dans une plage de 0 à 100.

L'équation mathématique suivante a ensuite été appliquée à chaque groupe de blocs CN en utilisant les mesures décrites ci-dessus :

Noter: 160 groupes de blocs contenaient des valeurs nulles dans une ou plusieurs des mesures ci-dessus. Pour ces derniers, l'indice SES n'a pas pu être calculé.

L'indice SES variait entre 35 et 78 et a été divisé en quartiles où :

  • Quartile 1 / SSE faible = 35-48
  • Quartile 2 / SSE moyen-faible = 49-51
  • Quartile 3 / SSE moyen-élevé = 52-55
  • Quartile 4 / SSE élevé = 56-78

Visualisation de la cohorte de patients SSE

La disponibilité de la mesure SES, de l'index et des variables de quartile pour chaque patient géocodé dans Duke's EDW a permis le filtrage, l'exportation et la visualisation à la demande des données des patients en fonction de ces mesures. Les mesures du SSE ont été fournies via la capacité de création de graphiques de cohorte DEDUCE, de sorte que pour toute cohorte de patients, une distribution d'histogramme puisse être visualisée à la demande. Par exemple, au sein d'une cohorte de grands utilisateurs des services d'urgence au cours d'un mois donné dans les hôpitaux Duke, un certain nombre de variables démographiques et socio-économiques peuvent être visualisées graphiquement (Figure 4).

Figure 4. Histogrammes démographiques et socio-économiques dans DEDUCE

En plus des visualisations cartographiques, plusieurs mesures SES ont été sélectionnées pour être mises à disposition sous forme de cartes de base dans l'application cartographique DEDUCE-Geo. Par exemple, les mêmes données de cohorte présentées sous forme de graphiques à barres ci-dessus pourraient être visualisées au-dessus d'une couche qui représente l'indice SSE. (Notez que cette capacité, bien qu'elle ne soit pas actuellement disponible, est prévue pour une sortie dans les prochains mois.)

Figure 5. Visualisation des cohortes DEDUCE SES dans DEDUCE-Geo


Utilisation des districts de dénombrement pour la généalogie

Maintenant que les registres du recensement américain sont indexés et disponibles en ligne, les districts de dénombrement ne sont plus aussi importants pour les généalogistes qu'ils l'étaient autrefois. Ils peuvent toujours être utiles, cependant, dans certaines situations. Lorsque vous ne parvenez pas à localiser une personne dans l'index, parcourez page par page les dossiers du service d'urgence où vous pensez que vos proches vivront. Les cartes des districts de recensement sont également utiles pour déterminer l'ordre dans lequel un enquêteur peut avoir parcouru son district particulier, vous aidant à visualiser le quartier et à identifier les voisins.


Voir la vidéo: Geolocaliser des adresses avec Geocoder by AwesomeTable