你好。
我的 姓名 是 抢 卡弗 和 今天 I 想 到 分享 a 故事
关于 a 项目 我已经 到过 在职的 在 在 我的 小的 镇 在 马萨诸塞州。
在 这 一开始， 患病的 观点 出去 那 这 幻灯片
和 这 JMP 数据 桌子 是 向上 在 这 发现 网站
和 有 a 新的 学术的 案件 学习 在 这 非常 话题 那 将要 是 已发布。
它是 不是 已经 已发布。 它 将要 是 发布 非常 很快。
什么 我是 希望 到 做 在 30 分钟 是 花费 最多 的 我们的 时间 和 a JMP 演示，
但 你是 去 到 需要 一些 语境 和 背景。
I 想 到 提供 a 小的 少量 的 a 设想，
给 你 a 感觉 的 这 问题 那 我是 尝试 到 解决，
和 讲话 关于 这 研究 战略
和 然后 得到 进入 这 演示 和 裹 向上 和 一些 结论。
I 居住 在 a 镇 称为 莎伦， 哪个 是 一个 原型 新的 英格兰 镇。
这里 你 看 a 图片 的 我们的 天赋 中心。
它 曾是 公司 在 1765年 所以一个 老的 社区。
喜欢 许多 新的 英格兰 社区， 这 立法 功能 的 这 镇，
由……管理 经过 这 年度的 镇 会议 在 哪个 任何人 能 来 和 说话。
M 纪念 在 这 诺曼 洛克威尔 图片。
从 这 开始， 我们 有 用过的 一个 开放城镇 会议
和 这 管理人员 功能 是 携带 出去 经过 a 三人组 木板
已知 作为 遴选委员会。
但 自从 诺曼 洛克威尔 天， 市政 政府 有 变得
技术上来说， 在财务方面， 合法地 更多的 复杂的，
甚至 为了 这 最多 基本的 服务 那 a 镇 提供。
出勤率 在 这 镇 会议 有 真的 减少。
关于 a 年 和 a 一半 前，
遴选委员会 创建 a 治理 学习 委员会， 的 哪个 我是 a 成员。
我们 是 医生 和 律师
和 会计师 和 教师们，
和 营销 人们， 当地的 商业 人们。
我是 这 居民 统计数据 男。
随着时间的推移， 这 人口 的 这 镇 它已经演变，它已经成长 .
它是 更多的 各种各样的 比 它 曾是 100 年 前。
我们已经 已消失 从 一个 农业 制造业 社区
到 a 卧室 社区 为了 这 城市 的 波士顿。
很多 的 专业人士 在职的 在 医院 和 大学， 法律 公司 在 这 城市。
人们 趋向 不是 到 居住 和 工作 在 这 镇，
和 那 有 impactsq 在 参与 在 镇 治理。
这 收费 到 这 治理 学习 委员会
是 寻找 方式 到 促进 公民 订婚。
我们已经 到过 正在做 我们的 到期的 勤勉。
我们已经 到过 研究， 我们已经 调查 居民们，
我们已经 读 这 文学， 我们已经 接受采访 镇 官员们。
一 部分 的 我们的 研究， 和 那就是 什么 这 讲话 是 关于，
是 我们 通缉 到 抵达 出去 到 城镇 喜欢 莎伦
到 寻找 出去 什么 是 他们 正在做， 是什么 他们的 经验。
有 一些 比较 研究。
那里 是 350 城镇 在 马萨诸塞州。
我们 有 时间 约束条件，
和 所以 是 寻找 为了 a 方式 到 确认 a 略小 数字 的 社区
那 是 相似的 到 我们。
我们 没有 想 到 重塑 这 车轮，
但 我们 想法 那 现代化 它 一些 会 是 a 好的 主意。
这 驾驶 问题 涵盖 在 这 研究
是 哪个 城镇 是 相似的 到 这 镇。
A 小的 少量 关于 莎伦。
我们 坐 在 东南 马萨诸塞州。
我们 是 不是 也 远的 从 普利茅斯
哪个 是 在哪里 这 1620 可能 花 降落 发生了。
这 社区 曾是 起初 人口稠密 经过 万帕诺亚格人 人民。
欧洲人 到达的 在 163 7.
是 关于 半 之间 波士顿 和 普罗维登斯。
为了 这 运动的 粉丝 出去 那里，
我们 是 下一个 门 到 在哪里 这 新的 英格兰 爱国者 玩 足球。
人口 关于 18,500 哪个 是 相当 平均的 在 马萨诸塞州。
我们 有 伟大的 百分比 的 这 选民 的 这 人口 是 挂号的 选民。
然而 出去 的 全部 那些 人们， 我们 得到 2% 为了 a 镇 会议。
最多 最近 在 可能 的 2022年。
这 曾是 这 场景 和 a 很多 的 那 是 冠状病毒 有关的。
那里 曾是 社会的 保持社交距离 规则 在 影响， 但 结果发现 是 低的，
部分 因为 的 冠状病毒病，
部分 因为 的 因素 那 我们 不 完全 理解。
一 任务 为了 这 治理 学习 社区 是 到 考虑
其他 替代方案 到 镇 会议，
或者 调整 和 改进镇民大会。
在下面 状态 法律 在 一个 开放城镇 会议
到 参加， 你 有 到 是 在 这 房间。
它是 播送 在 当地的 电视，
但 你 有 到 是 展示 到 说话 或者 到 投票。
状态 法律 还 说道 有 三种方式 到 跑步 当地的 政府。
74% 的 这 社区， 这 大的 多数 做 什么 莎伦 做。
开放城镇 会议 一次 或者 两次 a 年。
A 小的 数字 有 是什么 称为 代表 镇 会议 在 哪个
选民 选 他们的 邻居们， 或许 a 很少 百 的 他们，
到 参加 和 投票 在 镇 会议。
传统上 城市 有 有 小的 议会
和 a 市长 或者 行政人员 的 一些 种类。
日益 那就是 存在 已采用 经过 城镇， 和 所以 是 寻找 进入 那。
为了 这 讲话， 这 任务 是 确认 同伴 城镇，
那 我们 能 然后 我们 可以 然后 面试 和 咨询 和 和 抵达 出去 到 他们。
I 提及 一些 的 这 状态 合法的 限制条件。
一 其他 约束 是 这 镇 板子，
喜欢 a 政府 学习 委员会， 有 到 有 打开 会议。
任何事物 我们 做 和 决定 和 商榷 关于 有 到 是 在 民众，
哪个 是 a 好的 事物。
我们 有 不 预算。
我们 有 一些 精彩的 职员 在 这 镇 大厅， 但 他们 是
忙碌的 正在做 其他 事物 作为 出色地。
数据 可用性 曾是 a 混合 故事。
很多 的 数据 可用的 关于 特征 的 社区。
是 真的 感兴趣的 在 如何 许多 人们 参加 在 当地的 政府
和 有 不 集中 数据 关于 那，
所以，我们 需要 到 打猎 为了 代理。
我们 还 有 不 能力 到 迫使 各位 在 其他 城镇
到 见面 和 我们， 建议 我们， 或者 分享 数据 和 我们。
是 操作 在 a 话题 区域 那 是 重度 受统治 经过 传统。
人们 真的 劈开 到 那 诺曼 洛克氏硬度英寸。
我们 来了 向上 和 a 三- 阶段 计划。
作为 a 委员会， 我们 头脑风暴 变量， 说 为什么 做 人们 参加？
为什么 不 人们 参加？
为什么 是 不同的 城镇 不同的？
I 然后 抓住 一些 数据 从 选民 结果发现 在 a 最近的 全州范围 选举
到 使用 作为 a 代理人 为了 公民 订婚。
兰 一些 模型 在 JMP
到 确认 那些 变量 那 似乎 到 有 预测 价值。
这 委员会 然后 讨论 和 添加了一些变量
那 他们 想法 是 重要的 在 这 镇 会议 方面。
那 生成的 20 预测器 列，
哪个 I 知道 曾是 远的 更多的 比 I 通缉 到 交易 和。
I 咨询 我的 脑 相信 一些 学术的 同事 特别的 谢谢 去 到，
我的 史蒂文斯 和 露丝 谦逊的 在 咔嚓，
WHO 建议 我 在 主要的 成分 分析，
哪个 患病的 笔记 那 这 开端 曾是 不是 部分 的 我的 舒适 区，
所以，我 讲述 她 a 小的 少量 关于 那。
然后 I 跑 簇 分析。
那就是 主要的 事件 今天。
人们 在 这 委员会 理解
那 我们 大概 想 到 是 说 到 城镇 的 可比 尺寸，
但 有 更多的 到 相似 比 尺寸。
有 更多的 到 相似 比 存在 a 地理 邻居。
部分 的 这 工作 涉及
指导 这 委员会 a 小的 少量 在 簇 分析。
只是 在 案件 任何人 观看 不 有 很多 背景 在 这，
这里是 如何 I 做过 它。
I 说 出色地，
我们 能 看 在 人口 和 某物 别的 在 这 相同的 时间。
或许 尽管 那 某物 别的 有 一个 影响 在 参与。
在 这 案件， 这 Y 轴 曾是 a 单身的 家庭 财产 税 账单。
你 能 看 那 有 a 束 的 城镇 相似的 在 尺寸 到 莎伦，
但 哪个 可能 有 非常 不同的 税 影响。
这 主意 和 簇 分析，
如果 你 是 去 到 工作 在 二 方面，
选择 二 属性 那 你 思考 是 相关的 到 你的 询问，
传播 这 城镇 出去 在 那些 二 方面，
和 然后 识别 合理的 数字 的 城镇
那 是 合理 相似的 到 莎伦。
那是 a 大的 主意 在 簇 分析。
幸运的是 是 不是 有限的 到 二 属性 或者 二 方面。
我们 能 有 更多的 比 那。
和 那， I 思考 你 现在 知道 足够的 到 跟随 这 演示。
在哪里 是 步行 进入 这 演示，
I 曾使用过 聚集 数据 从 a 种类 的 状态 和 公开 可用的 来源。
用过的 询问 建筑商 到 建造 a 大的 数据 桌子
检查 为了 异常值 和 丢失的 数据。
这 一个真正的 异常值 是 这 城市 的 波士顿
哪个 是 只是 独特的。
T 帽子 排除 从 全部 这 分析。
A 小的 少量 的 丢失的 这， 但 没有什么 糟糕的。
我是 去 到 是 显示 你 a JMP 项目。
让 我 转变 齿轮， 移动 进入 这 演示 和 I 希望 那 I 做 这 正确。
什么 是 寻找 在 是 我的 数据 桌子 的 351 城市 和 城镇。
这 第一的 一些 列 是 鉴别，
尺寸 的 遴选委员会
他们的 立法 选项 姓名 的 社区。
这 下一个 20 列 是 我们的 预测因子。
只是为了 圆形的 我们 a 少量，
如果 我们 看 在 一些 基本的 描述性的 的 这 社区，
城镇 在 马萨诸塞州 趋向 到 是 在 这 小的 尺寸。
这 中等的 是 仅有的 10,000 人们。
莎伦 是 相当 靠近 这 意思是 社区 尺寸。
条款 的 立法 功能， 74% 使用 打开- 镇 会议，
所以，我们 是 在 好的 公司，
和 在 条款 的 这 尺寸 的 这 选择委员会 哪个 是，
其他 事物， 这 治理 委员会 是 寻找 在 只是 关于 50/ 50.
一半 的 这 镇上的 和 a 选择 木板 有 三 成员们， 一半 有 五。
我们已经 得到 这些 20 预测因子。
一 问题 那 来 向上 很早就 在 这 分析 是 线性。
这里 I 有 五
变量 那 全部 说话 到 这 尺寸 和 这 电的， 这 尺寸 的 这 镇。
你 能 看 那 那里 有一些 非常 强的 相关性。
我们通常 请讲，
不 想 到 交易 和 所以 大部分 线性。
一 方式 出去 是 主要的 成分 分析。
在 这 观点， 不是 相当 准备好 到 跳 进入 聚类，
但 想 到 拿 那些 20 列 和 蒸馏 他们 向下，
养护 作为 很多 信息 作为 可能的，
但 减少 这 冗余 和 共线性 穿过 列。
到 做 那，
主要成分 分析 是 一个 出色的 选项。
I 不 有 这 能力 今天 到 给 a 满的 碰撞 课程
在 主要的 成分 分析，
但 我们 能 看 那 我们 有 变量 那 似乎 到 是
重叠 在 条款 的 他们的 信息。
我们 还 能 看 那
什么时候 你 给 a 主成分分析 20 列， 它 最初 来 向上 和 20 成分。
这 第一的 很少 的 哪个 似乎 到 捕获 最多 的 这 变异性。
我们 有 到 制作 a 决定 关于
如何 许多 主要的 成分 到 使用 和 什么 他们 代表。
为了 这， 这 屏幕 阴谋 是 有帮助
和 是 寻找 为了 a 纠结 或者 一个 弯头 在 这 阴谋。
那 似乎 到 发生 某处 向下 这里， 大约 4、5、6 成分。
如果 我们 咨询 这
加载中 矩阵 到 看 如何
不同的 变量 联系 加载 进入 不同的 成分，
我们 能 开始 到 主观上 分配 意义 到 这 成分。
患病的 切 到 这 追赶。
我们 选定 六 主要的 成分
作为 存在 信息丰富的 为了 这 目的 的 簇 分析，
和 来了 向上 和 一些 解释 那 制成 感觉 到 我们。
事物 喜欢 如何 大的 是 这 镇？
如何 富裕的 是 这 镇？
如何 快速地 是 它 生长？
现在 是 准备好 为了 聚类。
返回 JMP。
那里 是 二 基本的 方法 到 聚类。
你 可能 思考 的 他们 作为 a 顶部- 向下 和 a 底部- 向上。
两个都 的 他们 拿 这 生的 数据， 标准化 它，
和 然后 计算 欧几里得 距离 为了 每个 一对 的 行 在 这 数据 桌子
为了 每个 一对 的 社区。
采取 进入 帐户 六 因素，
六 原则 成分。
尺寸， 富裕， 教育， 事物 喜欢 那，
哪个 一个 是 相似的 到 莎伦
在 层级式 聚类？
这 报告 开始 我们 离开 和 a 耀眼的 图形 那 和 350 行，
这 是 难的 到 解释。
我们开始吧 开始 出色地 来 后退 到 它。
开始 和 某物 那就是 a 小的 更轻松 到 解释，
哪个 是 这 簇 概括。
在 这 层级式 方法， JMP 有 成立 为了 我们 16 集群。
I 能 告诉 你 因为 I 巅峰
那 莎伦 转弯 出去 到 是 在 簇 15.
莎伦 和 23 其他 城镇。
为了 例子，
如果 你 扫描 向下 这 富裕 柱子， 我们 看 那，
再次 这些 是 标准化 分数，
这些 是 这 最多 富裕的 城镇 在 这 状态。
如果 我们 来 超过 这里 到 这 生长 柱子，
和 这 是 很大程度上 生长 在 这 住房 单位 和 人口。
这 至少 生长， 在 事实， 一些 消极的 生长。
如果 我们 来 后退 向上 这里。
现在， 拥有 看起来 在 这 簇 概括，
全部 的 这 集群 有 到过 已识别 和 有色。
JMP 给予 我们 a 切 观点。
如果 我们 飞涨 在 在 簇 15.
我们把它做得更大一些。
莎伦 是 这里 在 这 中心。
它是 最近的 欧几里得 邻居是 温彻斯特
哪个 是 关于 一个 小时 驾驶。
我们 现在 有 a 临时 列表 的 城镇 到 咨询 和。
全部 正确的， 所以 那就是 a 碰撞 课程 在 这 层次聚类。
患病的 移动 出去 到 这 K均值聚类。
层级式 是 底部 向上。
我们 开始 和 350 个人 城镇 作为 集群。
我们 审问 这 距离 矩阵， 全部 这 并行化 距离，
寻找 那些 二 城镇 那 是 最近的 到 每个 其他，
他们 形式 a 簇。
我们 拿 这 意思是 距离 的 那 簇。
现在 是 任何一个 寻找 为了 这 下一个 二 最近的 城镇
或者 这 下一个 镇 那就是 最接近 到 那 簇，
并迭代地 过程 为了 这 树 直到
我们 有 一 巨大 簇 的 350个城镇。
和 克姆 原因 聚类。
我们 翻动 这 过程。
我们 开始 和 350个城镇 在 一 簇
和 然后 开始 切片 和 分割 在 多种的 方面。
在 这 方法， 相同的 公用事业 和 距离， 相同的 距离 矩阵，
我们 结尾 向上 和 莎伦 存在 在 簇 第4号，
和 a 满的 赞扬 的 33个城镇。
我们 自动地 得到 a 簇 方法 图片。
再次， 非常 富裕的 低的 生长，
不是 一定 这 最低， 但 低的 生长 再次。
我们 得到 轻微地 不同的 结果。
I 思考 在 这 兴趣 的 时间， I 将要 展示 你 一 其他 图形。
有 各种各样的 事物 到 看 在，
但 我们来吧 看 在 这 平行线 协调 积木。
什么 是 这个工具？
我们 有 16 集群，
和 经过 这 方式 在 K均值聚类
它是 向上 到 这 用户 到 指定 这 数字 的 集群。
I 选择 16 作为 a 开始 观点 因为 那就是 什么 层级式 给予 我们。
H 还 我们 是， 簇 四、
这 黑暗的 棕色的 线 是 莎伦。
这里 我们 看 这 六 特征， 这 六 主要的 成分。
F 或者 例子， 如果 我们 比较，
如何 是 簇 4 不同的 从 集群 3 我们来吧 说， 或者 簇 5、
或许 相似的 在 尺寸。
簇 五， 较少的 富裕的。
财产 值 是 a 小的 降低。
永恒的 人口 指 到
他们的 社区 和 大学， 医院， 监狱， 所以 第四，
假期 房屋， 候鸟族 WHO 离开 为了 这 冬天。
城镇 不同 在 条款 的 他们的 永恒的 人口 在 簇 三， 很多 降低。
这里是 在哪里 我们 寻找 我们的 大学 城镇。
I 只是 爆裂 向上 这 镇 的 雪莉， 马萨诸塞州
作为 这 州的 最大
最大限度 安全 监狱。
I 不 知道 如果 我们 考虑 这些 各位 永恒的 住宅 或者 不是， 但 任何 事件。
我们已经 完毕 二 不同的 聚类 方法。
我们开始吧 拿 a 看 在 如何 这 结果 比较。
I 已保存 之内 每个 聚类 方法，
这 簇 任务 为了 每个城镇， 创建 二进制 变量。
是 你 在 这 相同的 簇 作为 莎伦 或者 是 你 在 a 不同的 簇？
I 还， 只是 作为 一个 此外，
JMP 有 很多 的 精彩的 建造 在 地理 地图。
它 做 不是 有 a 内置- 在 地图 显示
市政当局 边界 之内 这 状态 的 马萨诸塞州。
但 它 转弯 出去 那 和 JMP
它是 相当 简单的 到 创造 a 新的 地理 地图。
I 曾是 有能力的 到 做 这 没有 非常 很多 工作 在 全部。
这里 是 这 结果 的 层级式 聚类， 簇 15.
莎伦 是 这里。
它是 相似的 城镇 是 在 蓝色的。
I 曾是 高兴 到 看 那 我的 小的 微小的 家乡 的 大理石 头
是 相似的 到 这 地方 I 已搬 到。
层级式 聚类 15 给我们带来了这 24 城镇。
K均值聚类 和 一些 更多的 城镇， 但 有 一个 可怕 很多 的 重叠。
I 还， 只是 出去 的 好奇心，
看 到 确认 这 33 城镇约占该州总面积的10%。
那 是 最多 和莎伦很像。
这 是 a 更大的 团体。
再次， 一个 可怕 很多 的 重复。
A 很多 的 重复。
那 最后的 方法 还 给予 我们 一些 其他 优势。
I 想 到 现在 转移 后退 到 微软幻灯片软件 和 讲话 关于 一些 的 那些。
O 是 最后的 观点 前 我完成了 这 演示。
我们 是 还 好奇的 到 问...
大多 我们的 目标 曾是， WHO 将 我们 面试？
WHO 将 我们 称呼 在 到 见面 公开 和 我们的 委员会？
但 尽管 是 在 它，
我们来吧 看 什么 我们的 同龄人 做 在 条款 的 治理。
全州范围，
开放城镇 会议- OTM— 占据主导地位 74% 和 那里 是 不 主导的 第四 尺寸。
如果 我们 看 在 谁是 在 我们的 簇，
让 我 使用 K均值聚类 因为 它是 a 小的 少量 更大的 团体。
那 74%，
跳跃 向上 到 85% 和 时间 会议。
经过 a 二 到 一 利润，
城镇 有 五人组 选择 板。
现在， 这 不是 最终的 作为 到 渠道 我的 母亲。
如果 全部 这 其他 城镇 跳了起来 离开 这 帝国 状态 建筑，
我们 不会 一定 想 到 跳 离开。
但 它是 有趣的 到 笔记 那 这 城镇 最多 相似的 到 莎伦
偏爱 这 五人组 木板
和 是 甚至 更多的 倾斜 到 打开- 镇 会议。
和 那， 让 我
得到 后退 到 一些 结论。
所以呢 做过 我们 学习？
一 事物 我们 学习 曾是 这 地理 邻近 是 无信息量 在 那些 地图，
没有任何 的 这 相邻的 城镇 来了 向上 蓝色的。
我们的 最多 相似的 社区 是 不是 我们的 下一个 门 邻居。
作为 I 只是 著名的，
开放城镇 会议 在 五- 成员 板 真的 占主导地位。
所以 什么 做过 我们 做？
这 工作 实际上 发生 一些 几个月 前。
我们 是 有能力的 到 优先考虑 我们的 外联，
开始 联系 那些 城镇 最多 相似的 到 我们。
许多 是 极其 合作社 和 共享 a 很多 的 信息 和 数据。
我们 还 没有 想 到 认为 那 开放城镇 会议
曾是 这 仅有的 方式 到 考虑，
所以，我们 通缉 到 讲话 到 人们 和 代表 或者 委员会。
那些 欧几里得 距离 成为 有指导意义的 在 条款 的，
好的， 没有任何 的 我们的 即时 邻居们， 最接近 邻居
使用 镇 理事会 或者 代表 镇 会议。
但 哪个 RTM 镇， 哪个 理事会 镇 是 最多 喜欢 我们？
我们 联系 那些 各位 作为 出色地。
W e 去 从 拥有 到 沉思 外联 到 350 城镇
在 a 有限的 数量 的 时间 而且没有 资金和人员
聚焦采样 方法。
然后 因为 镇 官员 讲话 到 一 其他
和 他们 是 专业地 积极的，
那 引领 我们 到 其他 受访者。
和 那， I 思考 那就是 关于 我的 时间。
I 希望 这 有 到过 有趣的 和 建设性的。
感谢 你 为了 未来
和 I 希望 你 享受 这 休息 的 这 程序。
