こんにちは。
じぶんの名前はロブカーバー、と今日私欲しいですにシェアa話
約a事業私はその間働くの上の私の小さな街のマサチューセッツ。
での最初、病気点アウトそれのスライド
とのJMPデータテーブルそれは上の上の発見Webサイト
とありますa新着アカデミック場合勉強の上これとてもトピックそれ意思なれ投稿しました。
これはいいえすでに投稿しました。 これ意思なれ投稿したとてもすぐ。
何私は希望に行うの30分は費やす多くのの私たちの時間とa JMPデモ、
しかしあなたは行きますに必要いくつか環境とバックグラウンド。
私欲しいですに提供a少し少しのaシナリオ、
与えるあなたa検出のの問題それ私はしようとしているに解決する、
と話約のリサーチストラテジー
とそれから得るの中へのデモと包む上といくつか結論。
私住むのa街と呼ばれるシャロン、どれのはを典型的な新しいイングランド街。
ここあなた見るa写真の私たちのタレント中心。
これだった組み込まれたの1765年、そう年コミュニティ。
お気に入りたくさんの新しいイングランドコミュニティ、の立法関数のの街、
管理されているにの通年街ミーティングのどれの誰でもできる来てと話す。
M記憶されたののノーマンロックウェル画像。
からの始める、私たち持ってる使用済みをオープンタウンミーティング
とのエグゼクティブ関数は運んだアウトにa三人組ボード
知られているなのでセレクトボード。
しかし以来ノーマンロックウェルズ日、市町村政府もっているなる
技術的に、財政的に、合法的もっと繁雑、
平為にの多くの基本的サービスそれa街提供します。
出席での街ミーティングもっている本当減少した。
約a年とa半分前に、
セレクトボード作成したaガバナンス勉強委員会、のどれの私はaメンバー。
私たちそれは医師と弁護士
と会計士、と教師、
とマーケティング人、ローカル仕事人。
私はの居住者統計男。
時間とともに、の人口のの街進化した、成長した.
これはもっと多様よりもそれだった100年前に。
私たちはいなくなったからを農地の製造業コミュニティ
にa寝室コミュニティ為にの街のボストン。
ロットの専門家働くの病院と大学、法企業のの街。
人々傾向いいえに住むと仕事のの街、
とそれもっている影響qの上参加の街ガバナンス。
の充電にのガバナンス勉強委員会
は探す方法にブースト市民婚約。
私たちはその間やっている私たちの期限勤勉。
私たちはその間研究し、私たちは調査した住民、
私たちは読んだの文学、私たちはインタビューした街役人。
1部の私たちのリサーチ、とそれは何これ話は約、
は私たち欲しかったに到着アウトに町お気に入りシャロン
に探すアウト何それは彼らやって、なに彼らの経験。
ありますいくつか比較リサーチ。
そこにはそれは350町のマサチューセッツ。
私達持ってる時間制約、
とそれでそうだった見ている為にa仕方に識別a小さめ番号のコミュニティ
それそれは似ているに我ら。
私達しませんでした欲しいですに再発明するの車輪、
しかし私たち考えそれ近代化それいくつかだろうなれa良い考え。
の運転中質問覆われたのこれリサーチ
はどれの町それは似ているにこれ街。
あ少し少し約シャロン。
私達座るの南東マサチューセッツ。
私達それはいいえそれも遠いからプリマス、
どれのはどこの1620 5月花着陸起こりました。
これコミュニティだった元は人口のにワンパノアグ人々。
ヨーロッパ人到着したの163 7。
そうだった約中途半端の間にボストンと摂理。
為にのスポーツファンアウトそこの、
私たちそれは次ドアにどこの新しいイングランド愛国者遊ぶフットボール。
人口約18,500、どれのはとても平均のマサチューセッツ。
私達持ってるすごいパーセンテージのの有権者のの人口それは登録済み有権者。
まだアウトの全てそれらの人、私たち得る2%為にa街ミーティング。
多くの近々の5月の2022年。
これだったのシーンとa多くのそれはCOVID関連している。
そこにはだった社交距離を置くルールの効果、しかし消すは低い、
部分的になぜならのCOVID、
部分的になぜならの要因それ私たちしないでください完全に理解する。
1仕事為にのガバナンス勉強コミュニティはに検討
他の代替案に街ミーティング、
また微調整とタウンミーティングの強化。
下州法のをオープンタウンミーティング
に参加、あなた持ってるになれのの部屋。
これはブロードキャストの上ローカルテレビ、
しかしあなた持ってるになれ現在に話すまたに投票。
州法また言うあります3つの方法に走るローカル政府。
74%ののコミュニティ、の大きい多数行う何シャロンします。
オープンタウンミーティング一度また二回a年。
あ小さな番号持ってるなにと呼ばれる代表街ミーティングのどれの
有権者選出する彼らの隣人、多分a少し百の彼ら、
に参加と投票の街ミーティング。
伝統的に都市持ってる持っていました小さな協議会
とa市長また管理者のいくつか親切。
ますますそれはであること採用に町、とそれでそうだった見ているの中へそれ。
為にこれ話、の仕事は識別ピア町、
それ私たちできるそれから私たちできるそれからインタビューと相談するとと到着アウトに彼ら。
私言及されたいくつかのの州法的制約。
1他の制約はの街ボード、
お気に入りa政府勉強委員会、持ってるに持ってる開いた会議。
なんでも私たち行うと決めますと意図的に約もっているになれの公衆、
どれのはa良いもの。
私達持ってる番号バジェット。
私達持ってるいくつか素晴らしいスタッフのの街ホール、しかし彼らそれは
忙しいやっている他のものなので良い。
データ可用性だったa混合話。
多くののデータ利用可能約特徴のコミュニティ。
そうだった本当興味があるのどうやってたくさんの人参加のローカル政府
とあります番号一元化されたデータ約それ、
だから私たちは必要にハント為にプロキシ。
私達また持っていました番号能力に強います人々の他の町
に会うと我ら、助言する我ら、またシェアデータと我ら。
そうだったオペレーティングのaトピック範囲それは重く統治されたに伝統。
人々本当割るにそれノーマンロックウェルインチ。
私達来た上とa三-ステージ予定。
としてa委員会、私たちブレーンストーミング変数、いうどうして行う人参加？
どうしてしないでください人参加？
どうしてそれは違う町違う？
私それから掴んだいくつかデータから有権者消すのa最近州全体選挙
に使用するなのでaプロキシー為に市民婚約。
ランいくつかモデルのJMP
に識別それらの変数それ思われるに持ってる予測的な価値。
の委員会それから議論したといくつかの変数を追加しました
それ彼ら考えそうだった重要の上の街ミーティング寸法。
それか生成された20予測者列、
どれの私知っていただった遠いもっとよりも私欲しかったに対処と。
私相談した私の脳信頼いくつかアカデミック同僚特別なありがとう行くに、
ミアスティーブンスとルース謙虚でチョップ、
誰助言した自分の上主要コンポーネント分析、
どれの病気ノートそれの最初だったいいえ部の私の快適ゾーン、
だから私は言った彼女a少し少し約それ。
それで私走った集まる分析。
それは主要イベント今日。
人々の上の委員会了解した
それ私たちおそらく欲しいですになれおしゃべりに町の同程度のサイズ、
しかしありますもっとに類似性よりもサイズ。
ありますもっとに類似性よりもであることa地理的な近所の人。
部のの仕事関与
指示するの委員会a少し少しの上集まる分析。
ただの場合誰でも見ているしません持ってる多くのバックグラウンドのこれ、
ここですどうやって私やりましたそれ。
私言った良い、
私たちできる見るで人口となにかそうしないとでの同じ時間。
そして多分けれどそれなにかそうしないともっているを影響の上参加。
のこれ場合、のよ軸だったa独身家族財産税請求書。
君はできる見るそれありますa束の町似ているのサイズにシャロン、
しかしどれのそうかもしれない持ってるとても違う税影響します。
の考えと集まる分析、
もしもあなたそれは行きますに仕事の2寸法、
選ぶ2属性それあなた考えるそれは関連するに君のクエリ、
展開するの町アウトの上それらの2寸法、
とそれから識別合理的な番号の町
それそれは適度に似ているにシャロン。
それはa大きい考えの集まる分析。
幸運そうだったいいえ限定に2属性また2寸法。
私達できる持ってるもっとよりもそれ。
とそれ、私考えるあなた今知る足りるに従うのデモ。
どこそうだったウォーキングの中へこれデモ、
私使っていた集まったデータからaバラエティの州と公に利用可能ソース。
使用済みクエリビルダーに建てるa大きいデータテーブル
検査した為に外れ値とないデータ。
の本物の外れ値はの街のボストン、
どれのはただ個性的。
T帽子の除外から全ての分析。
あ少し少しのないこれ、しかしなしひどい。
私は行きますになれ見せているあなたa JMP事業。
させて自分スイッチギア、動くの中へのデモと私望みそれ私行うこれ正しく。
何そうだった見ているでは私のデータテーブルの351都市と町。
の最初いくつかの列それは身元、
サイズのセレクトボード、
彼らの立法オプション名前のコミュニティ。
の次20列それは私たちの予測因子。
ただに円形我らa少し、
もしも私たち見るでいくつか基本説明的なののコミュニティ、
町のマサチューセッツ州傾向になれの上の小さなサイズ。
の中くらいはそれだけ10,000人。
シャロンはとても近くの平均コミュニティサイズ。
条項の立法関数、 74%使用する開いた-街会議、
だから私たちはそれはの良い会社、
との条項ののサイズののボードを選択どれのは、
別もの、のガバナンス委員会は見ているでただ約50/ 50。
半分のの町のとa選択するボード持ってる三メンバー、半分持ってる五。
私たちは得たこれらは20予測因子。
1問題それ来る上かなり早いのの分析それは直線性。
ここ私持ってる五
変数それ全て話すにのサイズとの電気の、のサイズのの街。
君はできる見るそれそこのいくつかありますとても強い相関。
私たちは一般的に話し中、
しないでください欲しいですに対処とそれでの多く直線性。
1仕方アウトは主要コンポーネント分析。
でこれ点、いいえとても準備にジャンプの中へクラスタリング、
しかし欲しいですに取ったそれらの20列と蒸留する彼ら下、
節約するなので多くの情報なので可能、
しかし減らすの冗長性と共線性横切って列。
に行うそれ、
主成分分析はを優れたオプション。
私しないでください持ってるの能力今日に与えるa満杯クラッシュコース
の主要コンポーネント分析、
しかし私たちできる見るそれ私たち持ってる変数それ思われるになれ
重複の条項の彼らのメッセージ。
私達またできる見るそれ
いつあなた与えるa PCA 20列、それ最初は来る上と20コンポーネント。
の最初少しのどれの思われるに捕獲多くののの変動性。
私達持ってるに作るa決断約
どうやってたくさんの主要コンポーネントに使用すると何彼ら代表する。
為にこれ、の画面プロットは役に立った
とそうだった見ている為にaキンクまたを肘ののプロット。
それからしいに起こるどこか下ここ、その周り4、5、6コンポーネント。
もしも私たち相談するの
読み込み中マトリックスに見るどうやって
違う変数仲間、同僚ロードの中へ違うコンポーネント、
私たちできる始めるに主観的に割当意味にのコンポーネント。
病気切るにの追跡。
私達選択済み六主要コンポーネント
なのでであること有益な為にの目的の集まる分析、
と来た上といくつか解釈それ作る検出に我ら。
ものお気に入りどうやって大きいはの街？
どのように裕福なはの街？
どのように速いはそれ成長していますか？
今そうだった準備為にクラスタリング。
戻るJMP。
そこにはそれは2基本アプローチにクラスタリング。
君はそうかもしれない考えるの彼らなのでa上-下とa下-上。
両方の彼ら取ったの生データ、標準化するそれ、
とそれから計算するユークリッド距離為に各ペアの行ののデータテーブル
為に各ペアのコミュニティ。
取るの中へアカウント六要因、
六原理コンポーネント。
サイズ、豊かさ、教育、ものお気に入りそれ、
どれのものそれは似ているにシャロン
の階層的クラスタリング？
の報告始まる我らオフとa眩しいグラフそれと350行、
これは難しいに解釈。
しましょう始める良い来て戻るにそれ。
始めるとなにかそれはa少しより簡単にに解釈、
どれのはの集まるまとめ。
のの階層的方法、 JMPもっている見つかった為に我ら16クラスター。
私できる教えてあなたなぜなら私尖った
それシャロン曲がるアウトになれの集まる15.
シャロンと23他の町。
為に例、
もしもあなたスキャン下の豊かさ桁、私たち見るそれ、
またこれらはそれは標準化されたスコア、
これらはそれはの多くの裕福な町のの州。
もしも私たち来て以上ここにの成長桁、
とこれは主に成長ののハウジング単位と人口。
の少しでも成長、の事実、いくつかネガティブ成長。
もしも私たち来て戻る上ここ。
今、持つ見えたでの集まるまとめ、
全てののクラスター持ってるその間特定されたと色付き。
JMP与える我らa切る点。
もしも私たちズームのの上集まる15.
もう少し大きくしてみましょう。
シャロンはここのの中心。
これは最寄りユークリッド隣人はウィンチェスター、
どれのは約を時間ドライブ。
私達今持ってるa仮リストの町に相談すると。
全て右、それでそれはaクラッシュコースのの階層的クラスタリング。
病気動くアウトにのK平均。
階層的は下上。
私達始めると350個人町なのでクラスター。
私達尋問するの距離マトリックス、全ての並列化された距離、
探すそれらの2町それそれは最寄りに各他の、
彼ら形a集まる。
私達取ったの平均距離のそれ集まる。
今そうだったまた見ている為にの次2最寄り町
またの次街それは最も近いにそれ集まる、
そして繰り返し処理する為にの木それまで
私たち持ってる1巨大集まるの350の町。
とKM手段クラスタリング。
私達フリップの処理する。
私達始めると350町の1集まる
とそれから始めるスライスと割るの多数寸法。
のこれアプローチ、同じ効用と距離、同じ距離マトリックス、
私たち終わり上とシャロンであることの集まる4番、
とa満杯褒め言葉の33の町。
私達自動的得るa集まる意味写真。
また、とても裕福な低い成長、
いいえ必要なの最低、しかし低い成長また。
私達得る少し違う結果。
私考えるのの興味の時間、私意思見せるあなた1他のグラフ。
あります様々ものに見るで、
しかししましょう見るでの平行座標ブロック。
何はこのツール？
私達持ってる16クラスター、
とにの仕方のK平均、
これは上にのユーザーに特定の番号のクラスター。
私選んだ16なのでa起動点なぜならそれは何階層的与えた我ら。
Hえー私たちそれは、集まる四。
の暗い茶色ラインはシャロン。
ここ私たち見るの六特徴、の六主要コンポーネント。
ふまた例、もしも私たち比較、
どうやっては集まる4違うからクラスター 3しましょういう、また集まる5,
多分似ているのサイズ。
集まる五、以下裕福。
財産値それはa少し低い。
永続人口参照するに
彼らのコミュニティと大学、病院、刑務所、それで前方へ、
休暇家、スノーバード誰離れる為にの冬。
町異なるの条項の彼らの永続人口の集まる三、多くの低い。
こちらですどこ私たち探す私たちの大学町。
私ただポップした上の街のシャーリー、マサチューセッツ州
なのでの州の最大
最大安全刑務所。
私しないでください知るもしも私たち検討これらは人々永続住居またいいえ、しかしどれかイベント。
私たちは終わり2違うクラスタリングメソッド。
しましょう取ったa見るでどうやっての結果比較。
私保存した内部各クラスタリング方法、
の集まる課題為にそれぞれの町、作成したバイナリ変数。
はあなたのの同じ集まるなのでシャロンまたそれはあなたのa違う集まる？
私また、ただなのでをさておき、
JMPもっているロットの素晴らしい造られたの地理的なマップ。
これしますいいえ持ってるa建てられた-の地図見せている
自治体国境内部の州のマサチューセッツ。
しかしそれ曲がるアウトそれとJMP
これはかなり簡単に作成a新着地理的な地図。
私だったできるに行うこれそれなしとても多くの仕事で全て。
ここそれはの結果の階層的クラスタリング、集まる15.
シャロンはここ。
これは似ている町それはの青い。
私だった喜んでに見るそれ私の少し小さなホームタウンのマーブレ読む
は似ているにの場所私移動したに。
階層的クラスタリング15 はこれらの 24 を与えます町。
K-Means クラスタリングといくつかもっと町、しかしありますを最悪多くの重なります。
私また、ただアウトの好奇心、
見るに識別の33州の約 10% の町
それは多くのシャロンにそっくり。
これはa大きいグループ。
また、を最悪多くの繰り返します。
あ多くの繰り返します。
それか過去アプローチまた与えた我らいくつか他の利点。
私欲しいですに今シフト戻るにパワーポイントと話約いくつかのそれらの。
〇ねえ過去点前私は終えるのデモ。
私達そうだったまた奇妙なに聞く...
多くの場合私たちのゴールだった、誰しなければならない私たちインタビュー？
誰しなければならない私たち電話のに会う公にと私たちの委員会？
しかしその間そうだったでそれ、
しましょう見る何私たちのピア行うの条項のガバナンス。
州全体、
オープンタウンミーティング- OTM—支配する74%とそこのは番号支配的第4サイズ。
もしも私たち見るでだれのの私たちの集まる、
させて自分使用するK平均、なぜならこれはa少し少し大きいグループ。
それか74%、
ジャンプ上に85%と時間ミーティング。
にa 2に1マージン、
町持ってる五人衆選択するボード。
今、これではない決定的なのでにチャネル私の母親。
もしも全ての他の町ジャンプしたオフの帝国州建物、
私たちしません必要な欲しいですにジャンプオフ。
しかしこれは面白いにノートそれの町多くの似ているにシャロン
好意の五人衆ボード
とそれは平もっと傾いたに開いた-街ミーティング。
とそれ、させて自分
得る戻るにいくつか結論。
だから何やりました私たち学び？
1もの私たち学んだだったの地理的な近接は有益でないのそれらのマップ、
なしのの隣接している町来た上青い。
私たちの多くの似ているコミュニティそれはいいえ私たちの次ドア隣人。
として私ただ了解しました、
オープンタウンミーティングの五-メンバーボード本当優勢。
そう何やりました私たち行う？
これ仕事実際に起こりましたいくつかの月前に。
私達そうだったできるに優先する私たちのアウトリーチ、
始める連絡それらの町多くの似ているに我ら。
たくさんのそうだった非常に協同組合と共有a多くの情報とデータ。
私達またしませんでした欲しいですに推定それオープンタウンミーティング
だったのそれだけ仕方に検討、
だから私たちは欲しかったに話に人と代表また評議会。
それらのユークリッド距離なりました有益なの条項の、
わかった、なしの私たちのすぐに隣人、最も近い隣人
使用する街評議会また代表街ミーティング。
しかしどれのRTM街、どれの評議会街は多くのお気に入り我ら？
そして、私たちは連絡したそれらの人々なので良い。
W e行ったから持つに熟考するアウトリーチに350町
のa限定額の時間そしてなしでお金とスタッフ、
集中サンプリングへ方法。
それでなぜなら街役人話に1別
と彼らそれは専門的にアクティブ、
それ導いた我らに他のインタビュー対象者。
とそれ、私考えるそれは約私の時間。
私望みこれもっているその間面白いと建設的。
感謝あなた為に到来
と私望みあなた楽しいの休みののプログラム。
