对于可视化分析而言,地图是符合视觉习惯的重要方法。Tableau提供了多种地图可视化的方案,从简单的地图点图到复杂的流向地图(flow map),可以满足多种情况下的用户需求。

1、Tableau地理可视化的原理

可视化的基本逻辑,就是把数据按照一定的相对关系转化为图形的过程;而地图是可视化的一种特别形式,参照地球模型,它事先确定了图形的背景和相对关系。因此,地图可视化的原理,其实就是带有地理背景的坐标系可视化,坐标系确定相对位置,背景赋予坐标意义。

最常见的坐标系就是经纬度,地球上的每个点都有一个唯一的经纬度坐标。既然事先已经确定了背景(通常是地图)和逻辑关系(通常是经纬度),因此地理分析的核心就是绘制点,然后按照坐标出现在地图背景中。

要做地理可视化分析,首先要确保我们的数据有坐标系。如果数据有经纬度,Tableau可以自动匹配背景地图。更常见的是我们直接提供具有地理意义的字段,比如国家、城市、邮政编码等,Tableau会自动确定其坐标,并生成经纬度坐标字段。

2、Tableau中的地理位置数据

理想的情况下,Tableau可以自动生成比如国家、城市等地理位置的经纬度,如果不能识别地理位置,我们就需要手动分配地理角色。通过Tableau-「地图」-「编辑地理位置…」,可以轻松修改地点的位置,比如修改匹配名称(把“齐鲁”匹配到“山东省”)、直接输入经纬度坐标(如下图)。

地图

如果上面的方法依然不能解决问题,我们就需要进一步的专业方法:混合额外的地理数据,或者使用专业的空间数据。

2.1 混合地理数据

在为一个客户分析门店数据时,我把门店的位置信息(包含经纬度数据)单独整理为一个数据文件,之后导入到Tableau创建为单独的数据源。Tableau默认并不知道哪个字段对应地理角色,因此需要实现匹配,从而确定每个门店在地图中的地理坐标。

地图  -匹配地理角色.png

之后,我们就可以把“门店地理信息”作为从数据,引用经度和纬度数据生成地图,然后将主数据源中的字段加入到地图可视化中。

地图  -混合地理数据.png

2.2 空间数据

Tableau支持更加复杂的空间文件类型,比如Shapefile、MapInfo 表、KML(锁眼标记语言)文件以及 GeoJSON 文件等,并用这些文件中的数据创建点、线或多边形地图。通过把“Geometry”(几何图形)字段加入到详细级别,Tableau可以自动把数据转化为纬度和经度坐标,从而生成地图视图。

向视图中添加详细级别

“Geometry”(几何图形)字段是一个度量,并且默认情况下将在添加到视图时使用 COLLECT 聚合来聚合为一个标记。所有多边形或标记都将在视图中,但它们将作为单个标记。因此,您需要:

  • 向视图添加其他明细级别以将其分为单独的标记(根据您指定的明细级别)
  • 全部在一起解聚数据,以便每个标记(多边形或数据点)是单独的。

 

3、Tableau地图类型

Tableau支持多种地图类型,最常见的符号地图,比如在地图中显示每个城市的销售量。

Screen Shot 2018-12-03 at 09.19.07.png

3.1 比例符号地图:用于显示各个位置的定量数据

地图-比例符号地图.png

3.2 填充地图:填充地图基于区域展现数据,比如每个省份的销售金额。从符号地图改为填充地图的方法很简单,仅需在标记卡中更改地图的样式为“填充地图”即可。

不过需要注意的是,城市不适用于填充地图。

3.3 点分布区:把每个数据作为一个点在地图中分布,查看聚合情况。同时,在新版本的Tableau中,已经可以支持热力图显示了。

maps_build7.png

3.4 路径图:在地图中显示具有方向的路径,往往查看随着时间变化的发展趋势。比如洋流、风暴等。这种地图的元数据有一个特别重要的字段,规定了数据点前后相继的顺序,常见的排序字段就是时间。

maps_build8.png

3.5 蜘蛛网(起点-终点地图),类似于地铁图,在地图上显示一个或多个终点位置的交互。

maps_build9.png

在地图中,具有难度的是后面的两种地图方式,后面会单独的一篇博客分享这个问题。

 

4、使用地图的注意事项

结合自己使用地图时的问题,我想简单列举一下:

  • 经度是Longitude,纬度是Latitude;经度在列Columns中,纬度在行Rows。
  • 复制一个经度或纬度,可以生成两个地图,然后通过双轴可以重叠两个地图。
  • 地图经常作为筛选器使用,因此在仪表盘中适合放在左上角作为主视图+筛选器;
  • 不是有地理角色就要用地图展示,如果用条形图更清晰的表现想要的结果,那么就用条形图,其他同理。

 

Nov 24, 2018