你好。
我的 姓名 是 搶 卡弗 和 今天 I 想 到 分享 a 故事
關於 a 專案 我已經 到過 在職的 在 在 我的 小的 鎮 在 馬薩諸塞州。
在 這 一開始， 患病的 觀點 出去 那 這 幻燈片
和 這 JMP 數據 桌子 是 向上 在 這 發現 網站
和 有 a 新的 學術的 案件 學習 在 這 非常 話題 那 將要 是 已發布。
它是 不是 已經 已發布。 它 將要 是 發布 非常 很快。
什麼 我是 希望 到 做 在 30 分分鐘 是 花費 最多 的 我們的 時間 和 a JMP 演示，
但 你是 去 到 需要 一些 情境 和 背景。
I 想 到 提供 a 小的 位元 的 a 設想，
給 你 a 感覺 的 這 問題 那 我是 嘗試 到 解決，
和 演講 關於 這 研究 策略
和 然後 得到 進入 這 示範 和 裹 向上 和 一些 結論。
I 居住 在 a 鎮 稱為 莎倫， 哪個 是 一個 原型 新的 英格蘭 鎮。
這裡 你 看 a 圖片 的 我們的 天賦 中心。
它 曾是 公司 在 1765年 所以一個 老的 社區。
喜歡 許多 新的 英格蘭 社區， 這 立法 功能 的 這 鎮，
由…管理 經過 這 年度的 鎮 會議 在 哪個 任何人 能 來 和 說話。
M 紀念 在 這 諾曼 洛克威爾 圖片。
從 這 開始， 我們 有 用過的 一個 開放城鎮 會議
和 這 管理人員 功能 是 攜帶 出去 經過 a 三人組 木板
已知 作為 遴選委員會。
但 自從 諾曼 洛克威爾 天， 市政 政府 有 變得
技術上來說， 在財務方面， 合法地 更多的 複雜的，
甚至 為了 這 最多 基本的 服務 那 a 鎮 提供。
出勤率 在 這 鎮 會議 有 真的 減少。
關於 a 年 和 a 一半 前，
遴選委員會 創建 a 治理 學習 委員會， 的 哪個 我是 a 成員。
我們 是 醫生 和 律師
和 會計師 和 教師們，
和 行銷 人們， 當地的 商業 人們。
我是 這 居民 統計數據 男。
隨著時間的推移， 這 人口 的 這 鎮 它已經演變，它已經成長 .
它是 更多的 各種各樣的 比 它 曾是 100 年 前。
我們已經 已消失 從 一個 農業 製造業 社群
到 a 臥室 社群 為了 這 城市 的 波士頓。
很多 的 專業人士 在職的 在 醫院 和 大學， 法律 公司 在 這 城市。
人們 趨向 不是 到 居住 和 工作 在 這 鎮，
和 那 有 impactsq 在 參與 在 鎮 治理。
這 收費 到 這 治理 學習 委員會
是 尋找 方式 到 促進 國民 訂婚。
我們已經 到過 正在做 我們的 到期的 勤勉。
我們已經 到過 研究， 我們已經 調查 居民們，
我們已經 讀 這 文學， 我們已經 受訪 鎮 官員們。
一 部分 的 我們的 研究， 和 那就是 什麼 這 演講 是 關於，
是 我們 通緝 到 抵達 出去 到 城鎮 喜歡 莎倫
到 尋找 出去 什麼 是 他們 正在做， 是什麼 他們的 經驗。
有 一些 比較 研究。
那裡 是 350 城鎮 在 馬薩諸塞州。
我們 有 時間 約束條件，
和 所以 是 尋找 為了 a 方式 到 確認 a 略小 數位 的 社群
那 是 相似的 到 我們。
我們 沒有 想 到 重塑 這 車輪，
但 我們 想法 那 現代化 它 一些 會 是 a 好的 主意。
這 駕駛 問題 涵蓋 在 這 研究
是 哪個 城鎮 是 相似的 到 這 鎮。
A 小的 位元 關於 莎倫。
我們 坐 在 東南 馬薩諸塞州。
我們 是 不是 也 遠的 從 普利茅斯
哪個 是 在哪裡 這 1620 可能 花 降落 發生了。
這 社群 曾是 起初 人口稠密 經過 萬帕諾亞格人 人民。
歐洲人 到達的 在 163 7.
是 關於 半 之間 波士頓 和 普羅維登斯。
為了 這 運動的 粉絲 出去 那裡，
我們 是 下一個 門 到 在哪裡 這 新的 英格蘭 愛國者 玩 足球。
人口 關於 18,500 哪個 是 相當 平均的 在 馬薩諸塞州。
我們 有 偉大的 百分比 的 這 選民 的 這 人口 是 掛號的 選民。
然而 出去 的 全部 那些 人們， 我們 得到 2% 為了 a 鎮 會議。
最多 最近 在 可能 的 2022年。
這 曾是 這 場景 和 a 很多 的 那 是 冠狀病毒 有關的。
那裡 曾是 社會的 保持社交距離 規則 在 影響， 但 結果發現 是 低的，
部分 因為 的 冠狀病毒病，
部分 因為 的 因素 那 我們 不 完全 理解。
一 任務 為了 這 治理 學習 社群 是 到 考慮
其他 替代方案 到 鎮 會議，
或者 調整 和 改進鎮民大會。
在下面 狀態 法律 在 一個 開放城鎮 會議
到 參加， 你 有 到 是 在 這 房間。
它是 pod送 在 當地的 電視，
但 你 有 到 是 展示 到 說話 或者 到 投票。
狀態 法律 也 說 有 三種方式 到 跑步 當地的 政府。
74% 的 這 社區， 這 大的 多數 做 什麼 莎倫 做。
開放城鎮 會議 一次 或者 兩次 a 年。
A 小的 數位 有 是什麼 稱為 代表 鎮 會議 在 哪個
選民 選 他們的 鄰居們， 或許 a 很少 百 的 他們，
到 參加 和 投票 在 鎮 會議。
傳統上 城市 有 有 小的 議會
和 a 市長 或者 行政人員 的 一些 種類。
日益 那就是 存在 已採用 經過 城鎮， 和 所以 是 尋找 進入 那。
為了 這 講話， 這 任務 是 確認 同伴 城鎮，
那 我們 能 然後 我們 可以 然後 面試 和 諮詢 和 和 抵達 出去 到 他們。
I 提及 一些 的 這 狀態 合法的 限制條件。
一 其他 約束 是 這 鎮 板子，
喜歡 a 政府 學習 委員會， 有 到 有 打開 會議。
任何事物 我們 做 和 決定 和 商榷 關於 有 到 是 在 民眾，
哪個 是 a 好的 事物。
我們 有 不 預算。
我們 有 一些 精彩的 職員 在 這 鎮 大廳， 但 他們 是
忙碌的 正在做 其他 事物 作為 出色地。
數據 可用性 曾是 a 混合 故事。
很多 的 數據 可用的 關於 特徵 的 社區。
是 真的 有興趣的 在 如何 許多 人們 參加 在 當地的 政府
和 有 不 集中 數據 關於 那，
所以，我們 需要 到 打獵 為了 代理。
我們 也 有 不 能力 到 迫使 各位 在 其他 城鎮
到 見面 和 我們， 建議 我們， 或者 分享 數據 和 我們。
是 操作 在 a 話題 區域 那 是 重度 受統治 經過 傳統。
人們 真的 劈開 到 那 諾曼 洛克威爾英寸。
我們 來了 向上 和 a 三- 階段 計劃。
作為 a 委員會， 我們 腦力激盪 變數， 說 為什麼 做 人們 參加？
為什麼 不 人們 參加？
為什麼 是 不同的 城鎮 不同的？
I 然後 抓住 一些 數據 從 選民 結果發現 在 a 最近的 全州範圍 選舉
到 使用 作為 a 代理人 為了 國民 訂婚。
蘭 一些 模型 在 JMP
到 確認 那些 變數 那 似乎 到 有 預測 價值。
這 委員會 然後 討論 和 增加了一些變數
那 他們 想法 是 重要的 在 這 鎮 會議 方面。
那 產生的 20 預測器 列，
哪個 I 知道 曾是 遠的 更多的 比 I 通緝 到 交易 和。
I 諮詢 我的 腦 相信 一些 學術的 同事 特別的 謝謝 去 到，
我的 史蒂文斯 和 露絲 謙遜的 在 咔嚓，
世界衛生組織 建議 我 在 主要的 成分 分析，
哪個 患病的 筆記 那 這 開端 曾是 不是 部分 的 我的 舒適 區，
所以，我 講述 她 a 小的 位元 關於 那。
然後 I 跑 簇 分析。
那就是 主要的 事件 今天。
人們 在 這 委員會 理解
那 我們 大概 想 到 是 說 到 城鎮 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 鄰居。
部分 的 這 工作 涉及
指導 這 委員會 a 小的 位元 在 簇 分析。
只是 在 案件 任何人 觀看 不 有 很多 背景 在 這，
這裡是 如何 I 做過 它。
I 說 出色地，
我們 能 看 在 人口 和 某物 別的 在 這 相同的 時間。
或許 儘管 那 某物 別的 有 一個 影響 在 參與。
在 這 案件， 這 Y 軸 曾是 a 單身的 家庭 財產 稅 帳單。
你 能 看 那 有 a 束 的 城鎮 相似的 在 尺寸 到 莎倫，
但 哪個 可能 有 非常 不同的 稅 影響。
這 主意 和 簇 分析，
如果 你 是 去 到 工作 在 二 方面，
選擇 二 屬性 那 你 思考 是 相關的 到 你的 詢問，
傳播 這 城鎮 出去 在 那些 二 方面，
和 然後 識別 合理的 數位 的 城鎮
那 是 合理 相似的 到 莎倫。
那是 a 大的 主意 在 簇 分析。
幸運的是 是 不是 有限的 到 二 屬性 或者 二 方面。
我們 能 有 更多的 比 那。
和 那， I 思考 你 現在 知道 足夠的 到 跟隨 這 演示。
在哪裡 是 行人徒步區 進入 這 演示，
I 曾使用過 聚集 數據 從 a 種類 的 狀態 和 公開 可用的 來源。
用過的 詢問 建築商 到 建造 a 大的 數據 桌子
檢查 為了 異常值 和 遺失的 數據。
這 一個真正的 異常值 是 這 城市 的 波士頓
哪個 是 只是 獨特的。
T 帽子 排除 從 全部 這 分析。
A 小的 位元 的 遺失的 這， 但 沒有什麼 糟糕的。
我是 去 到 是 顯示 你 a JMP 專案.
讓 我 轉變 齒輪， 移動 進入 這 示範 和 I 希望 那 I 做 這 正確。
什麼 是 尋找 在 是 我的 數據 桌子 的 351 城市 和 城鎮。
這 第一的 一些 列 是 鑑別，
尺寸 的 遴選委員會
他們的 立法 選項 姓名 的 社區。
這 下一個 20 列 是 我們的 預測因子。
只是為了 圓形的 我們 a 位元,
如果 我們 看 在 一些 基本的 描述性的 的 這 社區，
城鎮 在 麻薩諸塞州 趨向 到 是 在 這 小的 尺寸。
這 中等的 是 僅有的 10,000 人們。
莎倫 是 相當 靠近 這 意思是 社群 尺寸。
條款 的 立法 功能， 74% 使用 打開- 鎮 會議，
所以，我們 是 在 好的 公司，
和 在 條款 的 這 尺寸 的 這 選擇委員會 哪個 是，
其他 事物， 這 治理 委員會 是 尋找 在 只是 關於 50/ 50.
一半 的 這 鎮上的 和 a 選擇 木板 有 三 成員們， 一半 有 五。
我們已經 得到 這些 20 預測因子。
一 問題 那 來 向上 很早就 在 這 分析 是 線性。
這裡 I 有 五
變數 那 全部 說話 到 這 尺寸 和 這 電的， 這 尺寸 的 這 鎮。
你 能 看 那 那裡 有一些 非常 強的 相關性。
我們通常 請講，
不 想 到 交易 和 所以 大部分 線性。
一 方式 出去 是 主要的 成分 分析。
在 這 觀點， 不是 相當 準備好 到 跳 進入 聚類，
但 想 到 拿 那些 20 列 和 蒸餾 他們 向下，
養護 作為 很多 資訊 作為 可能的，
但 減少 這 冗餘 和 共線性 穿過 列。
到 做 那，
主要成分 分析 是 一個 出色的 選項。
I 不 有 這 能力 今天 到 給 a 滿的 碰撞 課程
在 主要的 成分 分析，
但 我們 能 看 那 我們 有 變數 那 似乎 到 是
重疊 在 條款 的 他們的 訊息.
我們 也 能 看 那
什麼時候 你 給 a 主成分分析 20 列， 它 最初 來 向上 和 20 成分。
這 第一的 很少 的 哪個 似乎 到 捕獲 最多 的 這 變異性。
我們 有 到 製作 a 決定 關於
如何 許多 主要的 成分 到 使用 和 什麼 他們 代表。
為了 這， 這 螢幕 陰謀 是 有幫助
和 是 尋找 為了 a 糾結 或者 一個 彎頭 在 這 陰謀。
那 似乎 到 發生 某處 向下 這裡， 大約 4、5、6 成分。
如果 我們 諮詢 這
載入中 矩陣 到 看 如何
不同的 變數 聯繫 載入 進入 不同的 成分，
我們 能 開始 到 主觀上 分配 意義 到 這 成分。
患病的 切 到 這 追趕。
我們 選定 六 主要的 成分
作為 存在 資訊豐富的 為了 這 目的 的 簇 分析，
和 來了 向上 和 一些 解釋 那 製成 感覺 到 我們。
事物 喜歡 如何 大的 是 這 鎮？
如何 富裕的 是 這 鎮？
如何 快速地 是 它 生長？
現在 是 準備好 為了 聚類。
返回 JMP。
那裡 是 二 基本的 方法 到 聚類。
你 可能 思考 的 他們 作為 a 頂部- 向下 和 a 底部- 向上。
兩個都 的 他們 拿 這 生的 數據， 標準化 它，
和 然後 計算 歐幾裡得 距離 為了 每個 一對 的 列 在 這 數據 桌子
為了 每個 一對 的 社區。
採取 進入 帳戶 六 因素，
六 原則 成分。
尺寸， 富裕， 教育， 事物 喜歡 那，
哪個 一個 是 相似的 到 莎倫
在 層級式 聚類？
這 報告 開始 我們 離開 和 a 耀眼的 圖形 那 和 350 行，
這 是 難的 到 解釋。
我們開始吧 開始 出色地 來 後退 到 它。
開始 和 某物 那就是 a 小的 更輕鬆 到 解釋，
哪個 是 這 簇 概括。
在 這 層級式 方法， JMP 有 成立 為了 我們 16 集群。
I 能 告訴 你 因為 I 巔峰
那 莎倫 轉彎 出去 到 是 在 簇 15.
莎倫 和 23 其他 城鎮。
為了 例子，
如果 你 掃描 向下 這 富裕 柱子， 我們 看 那，
再次 這些 是 標準化 分數，
這些 是 這 最多 富裕的 城鎮 在 這 狀態。
如果 我們 來 超過 這裡 到 這 生長 柱子，
和 這 是 很大程度上 生長 在 這 住房 單位 和 人口。
這 至少 生長， 在 事實， 一些 消極的 生長。
如果 我們 來 後退 向上 這裡。
現在， 擁有 看起來 在 這 簇 概括，
全部 的 這 叢集 有 到過 已識別 和 有色。
JMP 給予 我們 a 切 觀點。
如果 我們 飛漲 在 在 簇 15.
我們把它做得更大一些。
莎倫 是 這裡 在 這 中心。
它是 最近的 歐幾裡得 鄰居是 溫徹斯特
哪個 是 關於 一個 小時 駕駛。
我們 現在 有 a 臨時 清單 的 城鎮 到 諮詢 和。
全部 正確的， 所以 那就是 a 碰撞 課程 在 這 層次聚類。
患病的 移動 出去 到 這 K均值聚類。
層級式 是 底部 向上。
我們 開始 和 350 個人 城鎮 作為 集群。
我們 審問 這 距離 矩陣， 全部 這 平行化 距離，
尋找 那些 二 城鎮 那 是 最近的 到 每個 其他，
他們 形式 a 簇。
我們 拿 這 意思是 距離 的 那 簇。
現在 是 任何一個 尋找 為了 這 下一個 二 最近的 城鎮
或者 這 下一個 鎮 那就是 最接近 到 那 簇，
並迭代地 流程 為了 這 樹 直到
我們 有 一 巨大 簇 的 350個城鎮。
和 克姆 原因 聚類。
我們 翻動 這 過程。
我們 開始 和 350個城鎮 在 一 簇
和 然後 開始 切片 和 分割 在 多種的 方面。
在 這 方法， 相同的 公用事業 和 距離， 相同的 距離 矩陣，
我們 結尾 向上 和 莎倫 存在 在 簇 第4號，
和 a 滿的 讚揚 的 33個城鎮。
我們 自動地 得到 a 簇 方法 圖片。
再次， 非常 富裕的 低的 生長，
不是 一定 這 最低， 但 低的 生長 再次。
我們 得到 輕微地 不同的 結果。
I 思考 在 這 興趣 的 時間， I 將要 展示 你 一 其他 圖形。
有 各種各樣的 事物 到 看 在，
但 我們來吧 看 在 這 平行線 協調 積木。
什麼 是 這個工具？
我們 有 16 集群，
和 經過 這 方式 在 K均值聚類
它是 向上 到 這 使用者 到 指定 這 數位 的 集群。
I 選擇 16 作為 a 開始 觀點 因為 那就是 什麼 層級式 給予 我們。
H 還 我們 是， 簇 四、
這 黑暗的 棕色的 線 是 莎倫。
這裡 我們 看 這 六 特徵， 這 六 主要的 成分。
F 或者 例子， 如果 我們 比較，
如何 是 簇 4 不同的 從 集群 3 我們來吧 說， 或者 簇 5、
或許 相似的 在 尺寸。
簇 五， 較少的 富裕的。
財產 值 是 a 小的 降低。
永恆的 人口 指 到
他們的 社群 和 大學， 醫院， 監獄， 所以 第四，
假期 房屋， 候鳥族 世界衛生組織 離開 為了 這 冬天。
城鎮 不同 在 條款 的 他們的 永恆的 人口 在 簇 三， 很多 降低。
這裡是 在哪裡 我們 尋找 我們的 大學 城鎮。
I 只是 爆裂 向上 這 鎮 的 雪莉， 麻薩諸塞州
作為 這 州的 最大
最大限度 安全 監獄。
I 不 知道 如果 我們 考慮 這些 各位 永恆的 住宅 或者 不是， 但 任何 事件。
我們已經 完畢 二 不同的 聚類 方法。
我們開始吧 拿 a 看 在 如何 這 結果 比較。
I 已儲存 之內 每個 聚類 方法，
這 簇 任務 為了 每個城鎮， 創建 二進位 變數。
是 你 在 這 相同的 簇 作為 莎倫 或者 是 你 在 a 不同的 簇？
I 也, 只是 作為 一個 此外，
JMP 有 很多 的 精彩的 建造 在 地理 地圖。
它 做 不是 有 a 內建- 在 地圖 顯示
市政當局 邊界 之內 這 狀態 的 馬薩諸塞州。
但 它 轉彎 出去 那 和 JMP
它是 相當 簡單的 到 創造 a 新的 地理 地圖。
I 曾是 有能力的 到 做 這 沒有 非常 很多 工作 在 全部。
這裡 是 這 結果 的 層級式 聚類， 簇 15.
莎倫 是 這裡。
它是 相似的 城鎮 是 在 藍色的。
I 曾是 高興 到 看 那 我的 小的 微小的 家鄉 的 大理石 頭
是 相似的 到 這 地方 I 已搬 到。
層級式 聚類 15 為我們帶來了這 24 城鎮。
K均值聚類 和 一些 更多的 城鎮， 但 有 一個 可怕 很多 的 重疊。
I 也, 只是 出去 的 好奇心，
看 到 確認 這 33 城鎮約佔該州總面積的10%。
那 是 最多 和莎倫很像。
這 是 a 更大的 團體。
再次， 一個 可怕 很多 的 重複。
A 很多 的 重複。
那 最後的 方法 也 給予 我們 一些 其他 優勢。
I 想 到 現在 轉移 後退 到 微軟幻燈片軟體 和 演講 關於 一些 的 那些。
O 是 最後的 觀點 前 我完成了 這 演示。
我們 是 也 好奇的 到 問...
大多 我們的 目標 曾是， 世界衛生組織 將 我們 面試？
世界衛生組織 將 我們 稱呼 在 到 見面 公開 和 我們的 委員會？
但 儘管 是 在 它，
我們來吧 看 什麼 我們的 同齡人 做 在 條款 的 治理。
全州範圍，
開放城鎮 會議- OTM— 佔據主導地位 74% 和 那裡 是 不 主導的 第四 尺寸。
如果 我們 看 在 誰是 在 我們的 簇，
讓 我 使用 K均值聚類 因為 它是 a 小的 位元 更大的 團體。
那 74%，
跳躍 向上 到 85% 和 時間 會議。
經過 a 二 到 一 利潤，
城鎮 有 五人組 選擇 板。
現在， 這 不是 最終的 作為 到 頻道 我的 母親。
如果 全部 這 其他 城鎮 跳了起來 離開 這 帝國 狀態 建築，
我們 不會 一定 想 到 跳 離開。
但 它是 有趣的 到 筆記 那 這 城鎮 最多 相似的 到 莎倫
偏愛 這 五人組 木板
和 是 甚至 更多的 傾斜 到 打開- 鎮 會議。
和 那， 讓 我
得到 後退 到 一些 結論。
所以呢 做過 我們 學習？
一 事物 我們 學習 曾是 這 地理 鄰近 是 無資訊量 在 那些 地圖，
沒有任何 的 這 相鄰的 城鎮 來了 向上 藍色的。
我們的 最多 相似的 社群 是 不是 我們的 下一個 門 鄰居。
作為 I 只是 著名的，
開放城鎮 會議 在 五- 成員 板 真的 占主導地位。
所以 什麼 做過 我們 做？
這 工作 實際上 發生 一些 幾個月 前。
我們 是 有能力的 到 優先考慮 我們的 外聯，
開始 聯繫 那些 城鎮 最多 相似的 到 我們。
許多 是 極為 合作社 和 共享 a 很多 的 資訊 和 數據。
我們 也 沒有 想 到 認為 那 開放城鎮 會議
曾是 這 僅有的 方式 到 考慮，
所以，我們 通緝 到 演講 到 人們 和 代表 或者 理事會。
那些 歐幾裡得 距離 成為 有指導意義的 在 條款 的，
好的， 沒有任何 的 我們的 即時 鄰居們， 最接近 鄰居
使用 鎮 理事會 或者 代表 鎮 會議。
但 哪個 RTM 鎮， 哪個 理事會 鎮 是 最多 喜歡 我們？
我們 聯繫 那些 各位 作為 出色地。
W e 去 從 擁有 到 沉思 外聯 到 350 城鎮
在 a 有限的 數量 的 時間 而且沒有 資金和人員
聚焦採樣 方法。
然後 因為 鎮 官員 演講 到 一 其他
和 他們 是 專業地 積極的，
那 引領 我們 到 其他 受訪者。
和 那， I 思考 那就是 關於 我的 時間。
I 希望 這 有 到過 有趣的 和 建設性的。
感謝 你 為了 未來
和 I 希望 你 享受 這 休息 的 這 程式.
