Kepler.gl 不需要一行代码就能完成数据地图
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Kepler.gl 不需要一行代码就能完成数据地图
在大数据时代，如何“优雅”地展示数据背后的含义是一个重要的技巧。本文讨论的技巧是如何基于地理坐标将数据打点到地图上。
在过去，我们常见的做法是通过诸如 Stata、R、或者是 Python 这些工具来完成。而这些方法无一例外，都需要具备一定的编程技巧。此次我们介绍的数据可视化工具，可以让你不需要任何编程基础，即可实现数据的可视化！
什么是Kepler.gl
Kepler.gl is a powerful open source geospatial analysis tool for large-scale data sets.
Kepler.gl 是一个大数据地理空间分析工具，是 Uber 大数据可视化开源项目 deck.gl (http://uber.github.io/deck.gl/#/) 创建的 demo app。
如何使用Kepler.gl
1. GET STARTED
Kepler.gl 是一个网页应用，只要在浏览器中输入 Kepler.gl （或是使用https://uber.github.io/kepler.gl/#/）即可开始使用这个工具。（需要提醒的是，最好使用 Chrome 浏览器访问。）
（域名就是 Kepler.gl）
（主界面长这样）
点击 GET STARTED 即可开始使用（如果点击后无法打开，请尝试切换到 Chrome 浏览器） 。
2. Add Data To Map
如果自己有数据，那么请注意下面关于csv文件的说明内容。如果没有数据，想先学习一下这个工具，可以参考后面关于网站提供的 sample data 的内容。
（选择准备好的数据）
支持的数据类型
Kepler.gl 支持 3 种数据格式，分别是：csv、json、geojson。部分地图种类只支持 geojson格式的数据。我们常用的 Excel 文件格式是 xlsx 需要另存为 csv 文件。
（另存为格式选为 csv）
而 json 和 geojson 涉及到专业知识，这里就不展开叙述了（两种格式知识点其实都不难，有一定编程基础，可以参考官方文档学习一下）。
关于csv 文件，这里还需要说明一下：
Kepler.gl 目前还不支持中文，所以变量名称最好用英文，不然在显示时会乱码。导致自己都不知道这组数据是哪个变量。
Kepler.gl 的地理信息即经纬度信息需要经度一个组，纬度一个组。并且，Kepler.gl 能够自动识别经纬度信息，不过需要你在给经纬度命名时采用：<name>_lat 和 <name>_lng 或者 <name>_latitude 和 <name>_longitude，或者 <name>_lat and <name>_lon。其中<name>是自选的变量名称。
关于 csv 文件的更多说明，可参加官方文档的内容：https://github.com/uber/kepler.gl/blob/master/docs/b-kepler-gl-workflow/a-add-data-to-the-map.md
使用 sample data 来学习
如果没有数据怎么办？
网站很贴心的提供了9个数据集，供大家学习上手。其中有诸如加利福尼亚地震数据、2017年美国县级的失业率数据等，这些数据都提供下载。其中部分数据采用的是 geojson 格式的数据，可供大家下载学习。
编辑数据地图
我们选择一了地震数据集来做演示。首先简单介绍一下这个数据：
这个数据集主要包括了时间信息（DataTime）、地理位置信息（Latitude 和 Longitude）、以及其他描述地震的信息。
所以，在数据地图中他是如何展示的呢？
Kepler.gl 根据地理位置信息和地震信息标注点的位置和大小颜色。然后根据下方的时间轴范围展示一张图里显示的数量。并且可以根据时间轴“动起来”，效果如下：
看完了效果，我们大致能够了解 Kepler.gl 能够将数据可视化实现到怎么样的程度。接着让我看看更为具体的编辑界面吧，这才是我们需要学习的内容：
工具栏
Kepler.gl 设置项分为4个工具栏，左起分别是 Layers （图层）、Filters （过滤）、Interaction（交互）、Base map （底层地图）。
四者的作用可以概括为：
Layers （图层）：数据展示的图层，位于底层地图上面。就是我们导入的数据后，控制样式的图层。
Filters （过滤器）：用以过滤数据。上图中时间轴就是一个过滤器。用以过滤时间段，显示对应时间段的数据。
Interaction（交互）：即鼠标移动时显示的数据信息。
Base map （底层地图）：就是最底层地图样式。有4种样式可选，并且支持自定义。
Layers 的设置
我们需要着重注意的是 Layers 的设置。因为它直接关系到数据地图的“样子”。
图层可以设置多个，上面的图层会遮盖下面的图层。可以通过左边的“眼睛”按钮选择显示或者隐藏图层。
鼠标移动到图层横条后可以对其进行排序（按住左边几个小方格点，拖拽即可）、重命名或者删除等操作。
1. Layers图层中的 Basic 设置。
这里可以选择需要地图类型：
一共有9种。每一种地图的类型对于数据要求也不同。例如 Arc 和 Line 图，就需要有两组经纬度坐标。Polygon 就要求使用 geojson 格式的文件。具体设置大同小异，本文就以最基础的 Point 点图为例讲解。
选择了 Point 后，如果没有自动匹配经纬度，那么需要手动选择经纬度变量：
lat：纬度 （加* 为必填项目）
lng: 经度
altitude ：海拔 （选填项）
2.图层中的 color 设置
Kepler.gl 提供了丰富的色彩设置选项。首先是有多种组合完成的配色方案可供选择。我们还能够选择最高20种颜色的搭配。
color based on 的选项是决定色彩的变量。例如地震案例中选择 magnitude （级数）来确定颜色。
color scale 选择颜色的分布形式。有 quantize （量化） 和 quantile （四分位数）两组分布
opacity 透明度。控制点的透明度。
3. Radius 半径设置
radius range 设置半径范围
radius based on 半径依据。案例中依然是按照震级来的
fixed radius to meter 确定到地图实际的米数。就是将点标记到实际地理位置上按比例设置半径。如下图：
4.Draw Outline 描边
打开这个按钮会将实色圈变为空心的圈：
5. High Precision Rendering 高精度绘图
打开按钮会使得绘图精度更高。
6. enable height 高度
部分种类的地图还提供高度选项，这样就能绘制出3D的数据地图了，如图：
这是用震源深度最为作为高度的数据地图。
Filters
Filters 除了为地图增加时间轴外，更为主要功能还是针对某一变量进行数据的过滤，例如过滤掉浅源的地震：
Interactions
Interactions 其实就是设置鼠标点击时，显示的样式。通过 dataset 中的变量，选择添加显示的内容。
Base map
最后的 Base map 其实也很简单，选择深色或者浅色主题的底层地图：
通过 map layers 选择要显示在地图上的内容：
当然高级玩家也可以自定义地图样式：
最后，如果还有其他问题，可以参考：https://github.com/uber/kepler.gl/blob/master/docs/a-introduction.mdKepler.gl 的官方说明文档。
小tips：具体地点的经纬度信息，可以通过百度地图的这个网址查找：http://api.map.baidu.com/lbsapi/getpoint/index.html。也可通过百度地图api 获得相关信息。
数据Seminar
这里是经济学与大数据的交叉路口
文 | 黄胜蓝
编辑 | 黄胜蓝
审核 | 杨奇明
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