Proteja datos confidenciales en mapas de puntos


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Ocasionalmente, se me pide que trace puntos relacionados con elementos de datos confidenciales. Me gustaría poder agregar un nivel variable de fluctuación aleatoria a los puntos al trazar para que la densidad de puntos aún sea evidente para los espectadores pero sin revelar ubicaciones precisas.

Podría hacer esto con bastante facilidad agregando / restando valores aleatorios de las coordenadas en Excel o SQL antes de cargar los datos, pero esto dificultaría un poco el momento en que quiero hacer un análisis preciso basado en las coordenadas reales como lo haría tiene que cambiar entre valores reales y nerviosos (lo cual es solo pedir que ocurra un error más adelante).

¿Hay alguna manera de hacer esto en QGIS? He echado un vistazo a la documentación y no he visto nada, así que mi última esperanza es que alguien sepa de un complemento en alguna parte.

Sé de otras técnicas para proteger los datos sensibles en los mapas (binning, asignando al centroide, mapas de calor, contornos, etc.), pero ninguno de ellos es bastante adecuado para los datos que estoy tratando de pantalla (individuos que han utilizado un servicio varias veces, con tamaño de punto relacionado con la cantidad de veces que han usado ese servicio).

Respuestas:


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La agregación a un límite, como el código postal, simboliza los polígonos para la representación de datos bivariados (número de usuarios y uso del servicio).

Hay muchos métodos para mapear datos bivariados y estoy seguro de que otros intervendrán. Una de ellas es usar la simbología de cloroplato en sus polígonos para representar el uso promedio del servicio y la densidad de puntos dentro del polígono para representar el número de usuarios.

De esta manera, no tiene que meterse con sus puntos de datos originales y los resultados del método son siempre replicables.


Muchas gracias, no había pensado en usar un símbolo de tipo bivariado para mostrar esto. Una cosa que estaba viendo es la función de 'punto de compensación' en QGIS que cambiará todos los puntos en una distancia establecida, pero su sugerencia es mucho más clara.
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