熱帶分析對資源分配型別來說特別有用。
應用領域包括：犯罪分析、流行病學、投票模式分析、經濟地理學、零售分析、交通事故分析以及人口統計學。
其中的一些應用示例包括：
疾病集中爆發在什麼位置？
何處的廚房火災在所有住宅火災中所佔的比例超出了正常範圍？
避難場所應設定在**？
峰值密集區出現於何處/何時？
我們應在哪些位置和什麼時間段分配更多的資源？
想要知道在何處擁有很多事件點，還是特定屬性的高/低值在何處發生了空間聚類？
則對原始值或原始事件點計數執行熱點分析。
熱點分析工具可對資料集中的每乙個要素計算 getis-ord gi* 統計（稱為 g-i-星號）。
通過得到的 z 得分和 p 值，您可以知道高值或低值要素在空間上發生聚類的位置。
檢視鄰近要素環境中的每乙個要素。高值要素往往容易引起注意，但可能不是具有顯著統計學意義的熱點。要成為具有顯著統計需意義的熱點，要素應具有高值，且被其他同樣具有高值的要素所包圍。
某個要素及其相鄰要素的區域性總和將與所有要素的總和進行比較；當區域性總和與所預期的區域性總和有很大差異，以致於無法成為隨機產生的結果時，會產生乙個具有顯著統計學意義的 z 得分。
為資料集中的每個要素返回的 gi* 統計就是 z 得分。對於具有顯著統計學意義的正的 z 得分，z 得分越高，高值（熱點）的聚類就越緊密。對於統計學上的顯著性負 z 得分，z 得分越低，低值（冷點）的聚類就越緊密。
在 arcmap 中執行此工具時，輸出要素類會自動新增到內容列表，同時對 gi_bin 字段應用預設渲染。
可見，高值聚類點和地值聚類點的空間分布 格局
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