导语

随着数据在各行业中的应用越来越广泛，大家也逐渐认识到数据可视化在企业生产经营中的重要作用，在数据可视化过程中，图表是处理数据的重要组成部分，因为它们是一种将大量数据压缩为易于理解的格式的方法。数据可视化可以让受众快速 Get 到重点。

今天，数维图小编将为大家介绍数据可视化图表类型 —— “地图类”图表。

关于图表 - About Chart

数据的理解需要技巧，也许我们无法快速记住一连串复杂的数据，也无法理解它们之间的关系及趋势，但是，我们可以利用工具对数据进行可视化，可视化图表能帮助我们更好的看懂数据，传递数据价值。

#1 地图类 — 地理热图

地理热图是数据的地理表示形式，用于演示某些事情发生的位置，指定数据的高密度和低密度区域。与分区统计图不同，地理热图不限制将显示地理空间数据到指定的边界。因此，使用数据的位置半径，它可以覆盖小而特定的地理区域，以及大区域，例如海洋或海岸。它使用颜色来突出显示发生区域。

#2 地图类 — 分区统计图

分区统计图是一种地图，其中不同的行政区域根据其数值的大小进行着色(或阴影)。分区统计图和地理热图之间的主要区别在于分区统计图使用边界定义的区域，例如国家、州或社区。使用分区统计图的一个常见示例是人口密度的可视化。

#3 地图类 — 点地图

点地图是可视化地理空间数据的最简单方法之一。基本上，在地图上的任何位置放置一个点，该位置对应于测量的变量(例如建筑物，例如医院)。

它对于显示事物的分布和密度模式非常有用，但它要求您准确收集或地理编码位置数据，以便您可以在地图上精确识别每个位置。点技术可能难以用于大比例地图，因为点可能在某些缩放级别上相互重叠。

#4 地图类 — 比例符号图

这是点地图的变体。它使用圆形或其他形状来表示特定位置的数据。但是，根据点的大小和颜色，它可用于一次表示多个其他变量(例如人口或平均年龄)。

这使得比例符号地图擅长同时传达多种类型的信息。但是，它们仍然可能遇到与点地图相同的问题：试图将过多的数据点塞到大比例地图上，尤其是在小地理区域，可能会导致重叠。

#5 地图类 — 六边形分箱图

六边形图是另一种分区统计图变体，它将地理区域划分为由正六边形和导数图形组成的网格。这很容易创建连续的形状，同时仍然精确地覆盖土地面积。然后，网格中的每个单元格都被赋予一种颜色或阴影来表示变量的值，就像在常规分区统计图中一样。

这种类型的地理空间数据可视化在精确映射一组粒度数据点之间提供了良好的平衡，而不会通过将离散数据转换为连续数据来降低准确性。但是，如果不合并或分离单元格，则很难扩大或缩小规模。

#6 地图类 — 地形图

地形图是地理空间数据地图的另一种相当标准的形式。通常，地形图用于表示分布在某个区域上的物理土地要素。其中包括地形高程(尤其是山脉、火山和其他高地标)和河流系统。它们还可以包括人造物品，例如公路、铁路或其他运输网络。

#7 地图类 — 路径图

路径图是线图的更专业版本。它们不是专注于地球的物理特征，而是用来表示事物随时间在地球上的运动。这些可能包括迁移人类或动物、资源和其他用于贸易的货物、车辆交通和天气模式(尤其是飓风等严重风暴)。它们通常构造为源和目标数据点的集合或对。

#8 地图类 — 数据空间分布图

这是流程图的另一种变体，它不仅旨在表示事物随时间推移的运动，还旨在表示依赖于该运动的变量如何随时间变化。

#9 地图类 — 蜘蛛图

蜘蛛图是流图的变体。蜘蛛图不是关注起点和目的地数据点的离散对，而是着眼于起点和多个目的地点之间的关系——其中一些可能是共同的。

蜘蛛图的一个例子可能是公共汽车、有轨电车、地铁、火车或其他交通方式的路线图，这些交通方式在多个车辆之间有一系列预定的停靠点。您还可以使用蜘蛛地图来显示共享车辆(如自行车或踏板车)从特定停车站取车和在其他停车站下车的频率。

总结

综上所述，地图类图表用于显示地理区域上的数据，以地图为背景，通过图形的位置、大小、颜色来表现数据的地理位置;

了解了数据可视化“地图类”图表，你是不是已经跃跃欲试了?如果你想为你的数据快速创建漂亮合适的数据可视化，可以尝试用 Sovitchart 在线数据可视化工具中设计，可以轻松制作出符合需求的图表。