如何快速制作数据地图？让你的可视化逼格再高一级！

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，这里我列举一些常用的数据地图类型和应用场景：

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

如何快速制作数据地图？

关于这个问题，制作数据地图的方法已不新奇，总体来说有这么几类方案：

一、直接在excel里制作

绘制地图图形 + VBA宏语言

思路：用插入图形"任意多边形"绘制地图；每一个"任意多边形"赋予正确名称；对"任意多边形"赋值；利用VBA对"任意多边形"的值进行操作, 例如上色。

先准备一张所需要的地图图片，网上都有，可以下载，然后利用插入绘制多边形图片将地图中的区域描边

选定好的区域可以在左上角修改名称

将数据表中的数据和地图中的地区做关联，这里就要用到VBA了，代码：

Sub ProvRefill()
ActiveSheet.Shapes.Range(Array("shandong")).Select
With Selection.ShapeRange.Fill
.Visible = msoTrue
.ForeColor.ObjectThemeColor = msoThemeColorAccent1
.ForeColor.TintAndShade = 0
.ForeColor.Brightness = -0.5
.Transparency = 0
.Solid
End With
End Sub

这段代码是修改地图所选区域的颜色的，其他功能类似，懂VBA的会觉得简单，不懂的可以自行百度。

二、excel插件集成

这类插件有很多，推荐Power Map for Excel 2013，下载安装之后可在工具栏的【插入】选项卡中找到Power Map

这里我准备了一组省市的销售额和利润数据，希望能够在地图上显示各个省的销售额分布，以及每个城市的销售/利润情况，选择数据，启动Power Map并新建演示

基于以上的目的，在这里我要建立两个图层，一个用于展示各省的销售额分布，另一个用于每个城市的销售/利润对比。

图层一：省销售额

区域选择省，地理和地图级别选择省

选择区域可视化的图表，数据展示销售额。

设置中修改颜色和色阶

图层二：城市销售利润

区域选择城市，地理和地图级别选择城市

选择簇状柱形图的图表，数据展示销售额和利润。

最后播放展示效果，一个简单的数据地图就完成了：

三、可视化软件做数据地图

除了Excel之外，还有更快的数据地图制作方法，那就是利用一些可视化地图制作软件，比如一些gis地图工具、BI工具FineBI、tableau等，因为大部分的gis地图工具都要收费，这里我就用免费的FineBI给大家实操一下

下面是原始数据：

链接好数据源后导入数据，创建新的仪表板。然后处理数据，识别地理信息。这里有两种方式来识别地理信息：一种是让系统根据城市名来识别，选取城市字段——转化为地理角色，系统会自动根据城市名字识别创建经纬度，另一种是直接通过经纬度数据来识别，系统会自动识别。

然后拖拽数据字段制作图表，系统自动进行经纬度或者行政区名的匹配确认，一键生成地图

最后根据自己的个人爱好或者分析目标，加数据警示、点线面的颜色大小处理，或者酷炫的动态效果。

一个经典的热力地图就完成了：

除了上述方法以外，用python和echarts也可以完成数据地图的制作，但是需要有一定的代码基础，时间原因我就没有写出来给大家看。关于数据地图的制作，大家有空可以自己动手练习，欢迎分享到朋友圈，学习交流哦~

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来源：数据分析不是个事儿

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