Soft computing, Gis e data warehouse Radi Davide.

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1 Soft computing, Gis e data warehouse Radi Davide

2 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.asphttp://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 larco temporale.

3 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.

4 Pressione tributaria pro capite: Dal 1995 al 2004 DINAMICHE TEMPORALI

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

6 ALGORITMO SOFTcMEANS: INPUT OUTPUT CLUSTERING SOFT c-MEANS

7 Indice di equilibrio finanziario Rigidità Spesa corrente Incidenza delle spese per il personale sulle entrate correnti Incidenza indebitamento sulle entrate correnti Anno di riferimento dei dati: 1995 OUTPUT INPUT CLUSTERING SOFT c-MEANS

8 Cluster 1, Xb = -0.05612, Yb = 0.07619 Cluster 2, Xb = 2.91988, Yb = 2.65698 Cluster 3, Xb = -0.33510, Yb = -0.39041 Cluster 4, Xb = 6.85419, Yb = 6.85073 Cluster 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 laltra. Le torte rappresentano il Membership Level.

9 Cluster 1, Xb = -0.46817, Yb = -0.26008 Cluster 2, Xb = -1.33489, Yb = -1.05693 Cluster 3, Xb = 1.14487, Yb = -0.51063 Cluster 4, Xb = 1.17555, Yb = 1.69476 Cluster 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)

10 n. abitanti / n. addetti polizia locale ed amministrativa 1999 - 2004 Cluster 1, Xb = 0.62328, Yb = 0.75485 Cluster 2, Xb = -0.57054, Yb = -0.48995 Cluster 3, Xb = -0.05285, Yb = 0.12482 Cluster 4, Xb = -1.18643, Yb = -1.32281 Cluster 5, Xb = 1.63284, Yb = 1.60502

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

12 Cluster 1, Xb = 1.51885, Yb = 1.49247 Cluster 2, Xb = -0.83565, Yb = -0.76321 Cluster 3, Xb = 0.62441, Yb = 0.64244 Cluster 4, Xb = -1.81870, Yb = -1.82736 Cluster 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)

13 Grafico che mostra la distribuzione dei Comuni e la configurazione dei cluster in base alle variabili Trasferimenti regionali conto capitale e Pressione tributaria per lanno 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, dallanno 1999 al 2004. Pressione Tributaria = (Entrate tributarie) / (Popolazione) Trasferimenti regionali conto capitale (Trasferimenti regionali in conto capitale)/ (popolazione)