Soft computing, Gis e data warehouse

Radi Davide

ILLUSTRAZIONE DEI DATI:

DATI DEMOGRAFICI:POPOLAZIONE

NUCLEI FAMILIARI

DATI FINANZIARI/FISCALI:

DATI FINANZIARI

INDICI FINANZIARI

DATI FISCALI

INDICI FISCALI

DATI ECONOMICI:

COSTO SERVIZI

COSTO SERVIZI PRO CAPITE

COSTO SERVIZI A DOMANDA INDIVIDUALE

ORIGINE DATI: http://localhost/sito_coge/Index.asp

I dati sono relativi ai 246 Comuni della Regione Marche e coprono un arco temporale di 10 anni, dal 1995 al 2004. Parte dei dati non è sempre disponibile per tutto l’arco temporale.

ELABORAZIONE DEI DATI:

1. DINAMICHE TEMPORALI: si utilizza ArcView GIS per rappresentare le dinamiche storiche dei dati georeferenziati.

2. SOFTcMEANS (clustering Fuzzy) + ArcView GIS: per effettuare classificazioni e confronti tra i Comuni della Regione Marche.

Pressione tributaria pro capite:Dal 1995 al 2004

DINAMICHE TEMPORALI

Incidenza trasferimenti dello Stato sulle entrate correnti = (Trasferimenti dallo Stato) / (Entrate tributarie + Contributi e trasferimenti + entrate extratributarie)

ALGORITMO SOFTcMEANS:INPUT

OUTPUT

CLUSTERING SOFT c-MEANS

Indice di equilibrio finanziario

RigiditàSpesacorrente

Incidenza delle speseper il personalesulle entrate correnti

Incidenza indebitamentosulle entrate correnti

Anno di riferimento dei dati: 1995

OUTPUT

INPUT

CLUSTERING SOFT c-MEANS

Cluster 1, Xb = -0.05612, Yb = 0.07619Cluster 2, Xb = 2.91988, Yb = 2.65698Cluster 3, Xb = -0.33510, Yb = -0.39041Cluster 4, Xb = 6.85419, Yb = 6.85073Cluster 5, Xb = 0.68872, Yb = 1.00223

Le due variabili, Costo polizia e viabilità (pro capite), sono correlate positivamente, al crescere di una cresce proporzionalmente anche l’altra.

Le torte rappresentano il Membership Level.

Cluster 1, Xb = -0.46817, Yb = -0.26008Cluster 2, Xb = -1.33489, Yb = -1.05693Cluster 3, Xb = 1.14487, Yb = -0.51063Cluster 4, Xb = 1.17555, Yb = 1.69476Cluster 5, Xb = 0.30827, Yb = 0.59074

Cluster analysis:

Autonomia Finanziaria(1999)(Entrate tributarie + entrate extratributarie) / (Entrate tributarie + contributi e trasferimenti + entrate extratributarie)

Autonomia Tributaria(1999)(Entrate tributarie) / (Entrate tributarie + contributi e trasferimenti + entrate extratributarie)

n. abitanti / n. addetti polizia locale ed amministrativa1999 - 2004

Cluster 1, Xb = 0.62328, Yb = 0.75485Cluster 2, Xb = -0.57054, Yb = -0.48995Cluster 3, Xb = -0.05285, Yb = 0.12482Cluster 4, Xb = -1.18643, Yb = -1.32281Cluster 5, Xb = 1.63284, Yb = 1.60502

Cluster 1, Xb = 2.69344, Yb = 2.64355Cluster 2, Xb = 1.49918, Yb = 1.31526Cluster 3, Xb = -0.12564, Yb = -0.12430Cluster 4, Xb = 0.63790, Yb = 0.46865Cluster 5, Xb = -0.60354, Yb = -0.52595

Cluster 1, Xb = 1.51885, Yb = 1.49247Cluster 2, Xb = -0.83565, Yb = -0.76321Cluster 3, Xb = 0.62441, Yb = 0.64244Cluster 4, Xb = -1.81870, Yb = -1.82736Cluster 5, Xb = -0.12376, Yb = -0.10508

Variabili utilizzate:X = Indice di equilibrio finanziario(Entrate tributarie + Entrate da contributi e trasferimenti + Entrate extratributarie) / (Spese correnti + Rimborso prestiti)

Y = Incidenza delle spese per il personale sulle entrate correnti(Spese personale) / (Entrate tributarie + contributi e trasferimenti + entrate extratributarie)

Grafico che mostra la distribuzione dei Comuni e la configurazione dei cluster in base alle variabili Trasferimenti regionali conto capitale e Pressione tributaria per l’anno 2004.

Tematismi che evidenziano, a livello geografico, i cambiamenti nella configurazione dei cluster, creati in base alle variabili Trasferimenti regionali conto capitale e Pressione tributaria, dall’anno 1999 al 2004.

Pressione Tributaria = (Entrate tributarie) / (Popolazione)Trasferimenti regionali conto capitale(Trasferimenti regionali in conto capitale)/ (popolazione)