大師地圖製作指南

我去年讀過一本不錯的書,書名是《動物去哪裡》,作者是 James Cheshire 和 Oliver Uberti。這本書透過製作精美的地圖,探索全世界不同棲息地的各種動物所經歷的旅程和面臨的挑戰。

在最後一章,James 談到他早期研究人類運動的研究與生物學家嘗試研究動物所獲得的成果之間的相似之處:

「我們之所以團結,是為了充分瞭解事情發生的原因,我們經常需要知道事情在哪裡發生。所以地點很重要。無論是研究螞蟻、潛水鯨魚或智慧手機使用者,我們的研究方式都一樣。」

藉由 Tableau 的地圖功能,也可以探索地理資料並開始回答這些「地點」問題。

 

地圖製作關鍵概念

Tableau 可以藉由地圖呈現三種類型的空間資料:點、線和多邊形。為了瞭解這些空間物件應該在地圖上的哪個位置繪製,Tableau 使用座標(緯度和經度或投影座標)將這些空間物件轉換為正確地點,轉換的方法是透過 Web 麥卡托 投影,這是 Tableau 和大多數圖塊式 Web 地圖系統使用的地圖投影。您可以在 這裡進一步瞭解地圖投影。

Pride Viz Gallery: Max Tham

如果您的資料包含地理欄位,例如國家/地區名稱、城市、郵遞區號、機場代碼或 其他欄位,只要 Tableau 的內建地理資料庫包含相關多邊形(如果是國家/地區之類的區域)或緯度和經度值(對於點),Tableau 就會自動產生這些值。

或者,您也可以連接到空間檔案,例如 shapefile、GeoJSON、KML 等等,其中包含要在地圖上顯示的空間物件。

 

製作簡單的地圖

若要使用這些地理欄位中的任何製作地圖,只需要按兩下資料窗格中的欄位,Tableau 就會使用產生的緯度和經度欄位製作地圖。您接著可以使用資料中包含的度量對檢視中的地理點或區域進行編碼。

在下列的範例中,我連接到包含倫敦自治市多邊形的形狀檔,並將這個檔案連結到包含人口密度資料的 Excel 檔案。我接著按兩下「自治市」欄位製作倫敦地圖,然後新增自治市名稱和度量來顯示整個城市的人口密度差異。

Pride Viz Gallery: Max Tham

這裡下載工作簿。

 

使用地圖圖層合併空間資料

版本 2020.4 引入地圖圖層,您能夠在地圖上對多個空間資料源進行分層,藉以建立更全面的地理檢視。下列範例來自 Thi Ho ,其中顯示新加坡地圖,包含空間資料的七種圖層,包括人口、鐵路路線和公園:

Using Map Layers to Combine Spatial Data

按一下 這裡,在 Tableau Public 上開啟儀表板的完整互動式版本。  如要進一步瞭解地圖圖層以及其使用方式,請參閱這篇 部落格文章

 

整合空間函數

在過去的兩年中,Tableau 推出一些強大的全新 空間函數

  • MakePoint - 如果您知道 SRID,就可以從緯度和經度值或投影座標建立空間點
  • 緩衝區 - 建立空間緩衝區(圓形物件),在空間點周圍有使用者指定的半徑
  • MakeLine - 建立連接兩個空間點的線標記。建立的線是巨大的橢圓弧,這表示這考量地球的曲率。
  • 距離 - 傳回兩個空間點之間沿大橢圓弧的距離
  • 面積 -(2021.2 的新增功能)傳回空間多邊形的總表面積
  • 空間交叉連結 - 支援基於空間欄位的檔案連結

這些可以合併,以便藉由創造性的方式探索空間資料。下列範例允許使用者探索目標位置範圍內的 Airbnb 位置,並選取 Airbnb,然後檢視所選 Airbnb 範圍內的汽車充電點數量:

Integrating Spatial Functions

上述儀表板運用多個資料來源以及緩衝區、MakeLine 和 MakePoint 空間計算來建立互動功能。若要進一步瞭解如何建立此儀表板,請參閱這篇 部落格文章

 

面積計算

如前所述,在撰寫本文時,Tableau 最新推出的版本 2021.2 引入新的空間功能。面積計算以英哩、公里、公尺或英呎為單位傳回已連接的空間檔案中出現的多邊形平方面積。

在下列範例中,我已連接到包含倫敦自治市的空間檔案。為了在我的儀表板中顯示每個行政區的面積,我以往必須將空間檔案連結到包含這些資訊的另一個檔案。Tableau 現在可以直接從形狀檔計算這個值,而且我們可以在分析和視覺化中使用:

The Area Calculation

如要進一步瞭解全新的面積空間函數,請參閱這篇 部落格文章

 

地圖製作資源

地圖製作是產品提供多樣化功能的部分,一篇文章不可能涵蓋所有內容。請運用下列資源深入瞭解:

Marc Reid 是在英國倫敦的資料視覺化設計師,自從 2017 年初以來一直使用 Tableau。他在他的部落格撰寫關於 Tableau 和資料視覺化的文章: datavis.blog ,也可以在 TwitterLinkedin上找到這些文章。 

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