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五种高大上的可视化地图,10分钟快速上手,一个代码都不用敲

在数据可视化中,地图可视化是最最常用的高级图表之一了,尤其是各种企业的可视化大屏里,要是不放张地图大屏,都不好意思跟老板或者同行看。

五种高大上的可视化地图,10分钟快速上手,一个代码都不用敲

这种可视化地图虽然高大上,但是制作方法其实并不难,主要有两种方法:

第一种是用python、echarts组合的方法,这种方式要求具有一定的JS编程基础,难度较高,但是自由化程度很高,可以实现诸如喷泉图的效果,推荐有编程基础的人学习。

五种高大上的可视化地图,10分钟快速上手,一个代码都不用敲

第二种是使用可视化平台,比如国内的FineBI、国外的BatchGeo等,这种方式的学习成本很低,基本不需要敲代码,直接套用模板即可。像我最常用的FineBI做到了自助式分析,图表类型丰富,数据分析功能较强大,钻取,筛选,分组等功能都有**(文末直接拿)**

下面给大家介绍五种最常用的可视化地图类型:

一、热力地图

热力地图用于在地理坐标系范围内,将数据转换成颜色色调,并通过颜色变化程度直观反应出热点分布、区域聚集等数据信息。

优点:清晰地呈现数据在地理空间的分布、频率或密度情况。

缺点:效果过于柔化,不适合用作数据的精确表达。

如下图显示了全国各地区环境监测 PM2.5 的数值高低,如下图所示:

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热力图的基本要求:

图表效果

字段

热力地图

两个地理维度(经度、纬度)

二、流向地图

流向地图在地图上显示信息或物体从一个位置到另一个位置的移动及其数量。

通常用来显示人物、动物和产品的迁移数据。单一流向线所代表的移动规模或数量由其粗细度表示,有助显示迁移活动的地理分布。

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,也可应用企业货物运输,供应链管理。

优点:适合展现地理空间内事物发生位置移动时所对应数据的变化情况。

缺点:不适合展示精确数值。

例如,春运迁徙人员的运动路径如下图所示:

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流向地图的基本要求:

图表效果

字段

流向地图

两个地理维度、1个维度

三、矩形块地图

在需要按照地区分析数据时,可以使用柱形地图进行展示,数值大小映射到柱形图的颜色和大小上,如下图所示:

五种高大上的可视化地图,10分钟快速上手,一个代码都不用敲

地图功能能够一目了然看出各个地区数据的分布,展示出来更加直观,增加图形的立体感。

四、区域地图

需要按照地区分析数据时,可以使用区域地图,FineBI的地图在展示效果上与所有用地图来做数据分析的样式基本一致,可以按照市、省、国家甚至一些定制的地图展示。如下图所示:

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区域地图的基本要求:

图表效果

字段

区域地图

两个地理维度(经度、纬度)

区域地图适合展示数据在地理区块空间的分布状况,大部分情况下用颜色区分数值大小。

五、点地图

点地图用于在地理坐标系范围内,将数据生成为几何图形点,主要用于展示地理区域内的空间分布。

五种高大上的可视化地图,10分钟快速上手,一个代码都不用敲

点地图的基本要求:

图表效果

字段

点地图

两个地理维度(经度、纬度)

点地图非常适合展示一组或多组数据在地理空间的分布状况。

工具分享

最后,分享一下分析工具,回个“地图”就能全部拿得!

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人工智能
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