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发布时间:2021-07-12 游览量:6265
在数据可视化中,地图可视化是高频应用的一种。我们在一些新闻报道和商业杂志上,会经常看到运用地图来分析展示商业现象,这样的利用地图来反映和分析数据的形式叫数据地图。
数据地图可以最直观的表达出数据之间的空间关系,因此在很多数据分析场景中被广泛应用,这里我先列举一些常用的数据地图类型和应用场景,第二部分再告诉大家如何快速制作这样的可视化地图:
1、点地图
点地图很直白,用来表示某个区域各个网点(特定位置)的数据,精准性高,可以快速定位到位置。
使用场景:点事件的分布,可以应用的场景很多,比如某一地区的公交站点分布、商场分布等等,复杂一点的像下面的特大意外事故追踪图,能准确快速地定位到事件的发生位置。
2、线地图
由点到线。大家对线地图可能应用不多,往往是因为线地图相对难绘制。不过线地图有时不仅包含空间、也包含时间,对于特殊场景的分析来说,应用价值特别高。
使用场景:骑行或者驾驶的线路分布、公交/地铁的线路分布,比如下面的纽约市出租车线路图
3、区域/钻取地图
由线到面。区域地图,也很常见了,最常见的就是行政地图,反映某一地区的自然、经济基本情况和区域特点。
使用场景:用来不同区域的某个特点分布。可以实现由省到市的逐级钻取,也可以实现对于某一特点的不同程度进行颜色、标签等区分。比如下图销售额实现由省到市的钻取,销售额越大颜色越深。
4、流向地图
流向地图常用来可视化源汇流(Origin Destination Flow)数据。源地和汇地可以是点,也可以是面。源地和汇地之间的互动数据,常用连接空间单元几何重心之间的线段来表达,线的宽度或颜色来表示源地和汇地之间的流向数值。每个空间位置可以是源地,也可以是汇地。
使用场景:流向地图多应用于区际贸易、交通流向、人口迁移、购物消费行为、通讯信息流动、航空线路等场景。
5、热力地图
热力地图用来表示地理范围内各个点的权重情况,一般以特殊高亮的形式显示。
使用场景:PM2.5的分布,当然也可以不局限于地图,比如说注册日期、年龄分布,产品喜好分布等等
那该怎样制作上述这些高难度的数据地图呢?思迈特软件Smartbi给您答案!
Smartbi制作数据地图的实现过程:
第一步:导入数据
数据——新建数据源——Microsoft Excel
第二步:导入数据后,新建仪表盘,维度显示的是离散变量,度量里面包括所有的连续变量和记录数、度量值等,右单机维度中的省份,选择地理角色——省市/自治区,下方度量变量中出现维度(生成)、经度(生成)。
第三步:新建图表;列:将感染省份拖入;行:将确诊人口密度拖入;然后就自动形成一张柱状图。如下图所示:
第四步:点解智能图表,将图表类型更换成地图;选择颜色,修改阶层分段,更换颜色;即可得到一张地图可视化图表。
传统的地图分析制作大多需要编程来完成,今天给大家介绍的制作数据地图工具——思迈特软件Smartbi,简单的套入地理经纬度数据或者区域名称,系统自动识别定位出相应位置就能完成高难度的数据地图制作,感兴趣的小伙伴可以自行试用。
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