Standortdaten können in vielen Formaten vorliegen, aber eines der gängigsten Formate sind getrennte Felder mit Werten für Längen- und Breitengrad. Diese Daten können in Excel-Dateien, CSV-Dateien oder beliebigen anderen Tabellenformaten gespeichert sein. Die Werte können für alles Mögliche stehen: Die Position eines physischen Orts, eines Objekts, eins WLAN-Hotspots, von Wildtieren oder von buchstäblich allem, was es auf der Erde gibt.

Für alle, die Standortdaten verstehen und räumliche Muster erkennen möchten, führt Tableau zwei neue räumliche Funktionen ein, mit denen Standortdaten einfacher denn je analysiert werden können. Die räumlichen Funktionen heißen MakePoint und MakeLine. Auch wenn die Namen für sich sprechen, möchte ich in wenigen Absätzen beschreiben, was nun mit Karten in Tableau möglich ist.

Längen-/Breitengrad-Felder mit MakePoint in einer räumlichen Verknüpfung verwenden, um polizeiliche Vorfälle in einer Karte darzustellen

Beginnen wir mit MakePoint, einer Funktion, mit der Sie Felder mit Längen- und Breitengraden in einer räumlichen Verknüpfung verwenden können. Mit räumlichen Verknüpfungen können Sie anhand von Punkten und Polygonen basierend auf deren räumlichen Beziehungen Datensätze verknüpfen. Und MakePoint ist die Funktion zum Erstellen dieser Punkte! Sie können die Funktion auch so betrachten, dass sie nicht-räumliche Datenquellen wie Textdateien und Excel-Tabellen in räumliche Datenquellen umwandelt, mit denen eine räumliche Aggregation von räumlichen Daten möglich wird.

In diesem Beispiel untersuche ich die Open Data der Stadt San Francisco zur Kriminalität nach Stadtviertel. Zunächst habe ich unter data.sfgov.org eine Shapefile der Stadtviertel und die aktuellen Fallberichtdaten als CSV-Datei heruntergeladen. Der Fallberichtdatensatz enthält Felder für Längen- und Breitengrad und eine Reihe anderer Kategorien wie Polizeibezirk oder Art des Vorfalls. Ich möchte nun wissen, in welchem Stadtviertel die meisten Vorfälle gemeldet werden und in welchen Vierteln die Gefahr von Diebstählen am größten ist. Sehen Sie, wie einfach es jetzt ist, diese Fragen zu beantworten. Nach der Verbindung mit der Shapefile kann ich eine Verknüpfung zur CSV-Datei herstellen und MakePoint in einer verknüpften Berechnung einsetzen, damit ich die räumliche Verknüpfung mithilfe von Schnittpunkten abschließen kann.

Nach der Datenverknüpfung kann ich mit „Anzahl der Datensätze“ visualisieren, in welchem Stadtviertel die höchste Kriminalität gemeldet wurde, und mit einem Filter kann ich meine Frage zu den Diebstählen beantworten.

Quelle: https://data.sfgov.org

Start- und Zielpunkte von Flugrouten mit MakeLine verbinden

Die zweite neue Funktion in Tableau heißt MakeLine. Diese Funktion ist nützlich, wenn Sie die Verbindung zwischen zwei Punkten auf einer Karte visualisieren möchten. Haben Sie schon einmal eine Start-/Ziel-Karte erstellt oder mit Datensätzen zu Abhol- und Abstellorten gearbeitet? Mit MakeLine können Sie nun ganz einfach die Punkte verbinden, da Sie weder Datenzeilen duplizieren noch sonstige Vorverarbeitungen durchführen müssen, sofern Sie die Längen- und Breitengrade für den Start- und den Endpunkt Ihrer Daten haben. Ein gutes Beispiel für die Arbeit mit Start- und Ziel-Daten sind Flugrouten. Sie benötigen den Längen- und Breitengrad für die Stadt bzw. den Flughafen des Abflugs und den Längen- und Breitengrad für die Stadt bzw. den Flughafen der Ankunft. Mein Datensatz enthält eine Reihe von Routen zwischen größeren Städten in Asien. Und mit MakeLine kann ich nun die Flugrouten visualisieren.
Nachdem ich ein berechnetes Feld erstellt habe, kann ich dieses Feld einfach auf dem Arbeitsbereich ablegen, und schon kann es losgehen. MakeLine generiert geodätische Linien, die als Kurven dargestellt werden, wenn sie weit voneinander entfernte Orte verbinden. Bei Daten im lokalen/städtischen Maßstab, zum Beispiel für Abhol- und Abstellorte bei einem Fahrradverleih, werden die Linien als Geraden dargestellt.

Nutzen Sie Ihre Standortdaten noch effektiver und decken Sie verborgene räumliche Muster auf. Dank räumlicher Berechnungen werden georäumliche Analysen zum Kinderspiel, bei dem Vorverarbeitung oder Modellierung überflüssig werden. Räumliche Funktionen stellen einen weiteren Baustein in Tableau dar und wir sind schon sehr gespannt, was Sie damit bauen werden. Mitglieder der Tableau-Community teilen bereits fleißig ihre Beispiele. Marc Reid hat ein interaktives Dashboard für Flüge erstellt, die aus verschiedenen Städten starten.
Inspiriert von der Community erkundet Jeffery Shaffer Daten eines Fahrradverleihs mit Set-Aktionen, Vektorkarten und räumlichen Berechnungen.

Behalten Sie die Beta 2019.3 im Auge, denn wir werden weitere räumliche Funktionen zum Vorabtest bereitstellen. Bis dahin viel Erfolg bei der Erstellung sensationeller Karten!

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