# Uso de clasificación de datos

La clasificación de datos es un paso crucial en el análisis y la visualización de datos geográficos. GeoPard ofrece varios métodos de clasificación para ayudar a los usuarios a comprender e interpretar eficazmente sus datos. Las opciones comunes en GeoPard son la clasificación AUTO, Breaks Naturales, Intervalo Igual, Conteo Igual (Área) y clasificación Localizada Espacialmente. Cada método se adapta a un caso de uso diferente, como se describe a continuación:

## Clasificación AUTO

La clasificación automática selecciona un enfoque de clasificación adecuado **según la distribución de los datos y las áreas de zonas**. Te ayuda a llegar más rápido a un Mapa de Zonas utilizable, con menos prueba y error al comparar manualmente los métodos de clasificación.

Esta opción es útil cuando quieres un buen punto de partida y necesitas ahorrar tiempo durante la creación del mapa. Aun así, puedes revisar el resultado y ajustar otras configuraciones de la zona antes de guardar.

<figure><img src="/spaces/bkRNPO3pTS61Uz7WiMoa/files/162e9e922ee606b7f7dd74aed06065a8c7e43e7f" alt=""><figcaption><p>Clasificación AUTO</p></figcaption></figure>

## 1. Clasificación por Breaks Naturales

La clasificación por Breaks Naturales identifica umbrales o puntos de ruptura "naturales" en la distribución de los datos para crear grupos distintos. Maximiza las diferencias entre clases y minimiza las diferencias dentro de cada clase. Breaks Naturales es útil para datos con patrones o agrupaciones claras, permitiendo una exploración y análisis eficaces.

<figure><img src="/files/dec2a2d80370cf8b869318368c7a56becf725162" alt=""><figcaption><p>Clasificación por Breaks Naturales</p></figcaption></figure>

## 2. Clasificación por Intervalo Igual

La clasificación por Intervalo Igual divide el rango de datos en intervalos o clases de igual tamaño. Proporciona una representación equilibrada de la distribución de los datos, facilitando la interpretación y la comparación de los valores dentro de cada intervalo. Intervalo Igual es adecuada para datos distribuidos uniformemente y sin patrones definidos.

<figure><img src="/files/e4e34446cb0bf5c081627a3a0733eb49381983d7" alt=""><figcaption><p>Clasificación por Intervalo Igual</p></figcaption></figure>

## 3. Clasificación por Conteo Igual (Área)

La clasificación por Conteo Igual garantiza el mismo número de valores de datos en cada clase. Mantiene una representación equilibrada, especialmente para datos sesgados o distribuidos de forma desigual. Conteo Igual permite comparaciones justas entre parcelas o regiones, proporcionando un análisis y una visualización consistentes.

El objetivo es crear zonas con tamaños de área relativamente similares, pero las operaciones de redondeo y las mejoras en la calidad de las zonas pueden introducir pequeñas variaciones. Por lo tanto, usar índices de vegetación con mayor granularidad, como EVI2, MCARI1 o WDRVI, da como resultado resultados más precisos. Y [las geometrías finales de las zonas se ajustan para mejorar la precisión](https://geopard.tech/blog/432ca9jhnt-zones-quality/).

<figure><img src="/files/c19d959d152df5145bed2313ad1ca0790619026a" alt=""><figcaption><p>Clasificación por Conteo Igual (Área)</p></figcaption></figure>

## 4. Clasificación Localizada Espacialmente

La clasificación Localizada Espacialmente agrupa los datos geoespacialmente, creando zonas localizadas. Su principal caso de uso es la planificación de Zonas para muestreo de suelo, lo que permite segmentar eficientemente los campos en áreas manejables.

Para ofrecer mayor flexibilidad, la clasificación Localizada Espacialmente incluye tres opciones: **Hacia lo Espacial**, **Hacia los Valores**, y **Equilibrado**.

### 4.1. Opción Equilibrada de la Clasificación Localizada Espacialmente

El **Equilibrado** la opción proporciona un punto intermedio entre **Hacia lo Espacial** y **Hacia los Valores**. Crea un Mapa de Zonas con agrupaciones que equilibran la proximidad geográfica y la similitud de los valores de los datos. Este enfoque funciona bien cuando importan tanto la compacidad espacial como la consistencia de los datos.

<figure><img src="/files/ddf16c4b7b384be910798b092d18b40e5c1bfeb8" alt=""><figcaption><p>Clasificación Localizada Espacialmente (Opción Equilibrada)</p></figcaption></figure>

### 4.2. Hacia los Valores de la Clasificación Localizada Espacialmente

El **Hacia los Valores** la opción de la Clasificación Localizada Espacialmente produce zonas agrupadas por valores de datos en lugar de por proximidad geográfica. Agrupa áreas con atributos similares, como vegetación o calidad del suelo, para crear un Mapa de Zonas donde lo que más importa es la consistencia de los datos dentro de cada zona.

<figure><img src="/files/4ecad5dc95bfbdb86bfe75fedb253fd265ffa7c2" alt=""><figcaption><p>Clasificación Localizada Espacialmente (Opción Hacia los Valores)</p></figcaption></figure>

### 4.3. Hacia lo Espacial de la Clasificación Localizada Espacialmente

El **Hacia lo Espacial** la opción de la Clasificación Localizada Espacialmente se centra en crear zonas más concentradas geográficamente. Crea un Mapa de Zonas con agrupaciones que priorizan la proximidad y mantienen cada zona espacialmente compacta. Es ideal cuando la ubicación física es lo más importante, como en logística o muestreo espacial.

<figure><img src="/files/7a39c4d4d222e7a4dda6c345d47caa833764e827" alt=""><figcaption><p>Clasificación Localizada Espacialmente (Opción Hacia lo Espacial)</p></figcaption></figure>


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