如何快速制作一张数据地图，收藏这10张模板就够了 数据地图大数据数据可视化商业智能数据分析

怎么样快速做一个数据地图？

大家第一时间想到的可能是万能的Excel。

我自己也试着用Excel做了下，发现过程还比较复杂：

“先要用绘制地图图形 + VBA，用插入图形"任意多边形"绘制地图；

每一个"任意多边形"赋予正确名称；

对"任意多边形"赋值；

利用VBA对"任意多边形"的值进行操作, 例如上色。

……”

 

当然如果Excel用得非常熟练的话，还是轻巧的很，甚至可以用VBA写个自动的模板，每次往里导数据就成。

于是寻思着，有没有更方便的途径来解决？

Power Map？形式太单一，不美观。

GIS地图工具？谁能给我一个免费的？

Echarts？额，不擅写代码……

用现成的可视化工具，也就BI工具比较简单轻便了。

据了解FineBI有都有比较强大的数据地图功能，于是尝试了下，果不其然，10分钟就搞定了一个数据地图，还可以各种样式切换。

 

用这个方法的好处是：

1）简单，快，不需要写代码

2）内置地图，自带中国省市县地图同时对接高德地图，可以自己上传图片进行自定义地图；

3）种类丰富，只需要改变数据展现形式，就能制作热力地图、流向地图、三维地图等十几种数据地图；

4）数据导入方便，导入Excel、直接连数据库都行，一键同步更新。

个人比较喜欢用工具来解决这类的可视化需求，学会了整套流程和方法，以后遇到任何类似问题都好解决。

简要介绍一下在FineBI上进行数据地图制作过程：

读取数据：可以是导入Excel或者连接数据库；处理数据：省市信息数据识别转化，或者经纬度数据匹配；制作图表：拖拽数据字段，系统自动进行经纬度或者行政区名的匹配确认，一键生成地图；美化：根据自己的小趣味或者分析目标，加数据警示、点线面的颜色大小处理，或者酷炫的动态效果。 

 

 

 

以下举例FineBI简单拖拽生成的数据地图，基本涵盖了常用的数据地图类型和场景。

大家可以下载FineBI自己尝试制作下，文末附了这些模板的地址。

• 点地图-特大意外事故追踪
• 线地图-纽约市出租车线路图
• 区域/钻取地图-销售额全国分布
• 流向地图-北京春运迁徙流向地图
• 热力地图-全国空气质量分布
• 热力点图-公交站点使用情况
• 数据时间空间分布地图-人员时间路线追踪
• 数据空间分布地图-轨道交通客流空间分布
• 三维矩形地图-项目金额分布
• 自定义地图

1、点地图-特大意外事故追踪

点地图很直白，某个区域各个网点（特定位置）的数据时，用地图实现起来会比较复杂，并且精准性不高，那么就可以使用点地图，可精准快速定位到位置。

使用场景：点事件的分布，可以应用的场景就不具体展开描述了。还可以实现对事件的特殊识别，像上述地图特大事件追踪，可以用图片标识、文字符合标识或者动态效果标识对相对严重的事件进行标识。

 

2、线地图-纽约市出租车线路图

 

由点到线。大家对线地图可能应用不多，往往是因为线地图相对难绘制。不过线地图有时不仅包含空间、也包含空间，对于特殊场景的分析来说，应用价值特别高。

使用场景：骑行或者驾驶的线路分布、公交/地铁的线路分布，比如上述地图的纽约市出租车线路图。这个再进步延申一下可以做得很牛逼，包含空间和时间的分布，具体可以见下方7和8。

3、区域/钻取地图-销售额全国分布

 

由线到面。区域地图，也很常见了，最常见的就是行政地图，反映某一地区的自然、经济基本情况和区域特点。当然也可以自己上传自定义地图，比如像学校、商场的区域地图。

使用场景：不同区域的某个特点分布。可以实现由省到市的逐级钻取，也可以实现对于某一特点的不同程度进行颜色、标签等区分。比如上图销售额实现由省到市的钻取，销售额越大颜色越深。

4、流向地图-北京春运迁徙流向地图

 

流向地图常用来可视化源汇流(Origin Destination Flow)数据。源地和汇地可以是点，也可以是面。源地和汇地之间的互动数据，常用连接空间单元几何重心之间的线段来表达，线的宽度或颜色来表示源地和汇地之间的流向数值。每个空间位置可以是源地，也可以是汇地。

使用场景：流向地图多应用于区际贸易、交通流向、人口迁移、购物消费行为、通讯信息流动、航空线路等场景。

5、热力地图-全国空气质量分布

 

 

热力地图用来表示地理范围内各个点的权重情况，一般以特殊高亮的形式显示。

使用场景：PM2.5分布，当然也可以不局限于地图，像上面的注册日期、年龄分布，产品喜好分布等等

6、热力点图-公交站点使用情况

 

热力点地图，热力地图和点地图的综合应用，相比热力地图来讲，可以实现识别的精度更准确，一般热力地图各点实际上已经是一个半径圆了，各圆之间互相交叠，相比点地图来讲更加有层次。

使用场景：对地理范围内各个相对复杂的点的权重情况。比如上述的公交站点使用情况，人越多点越大，颜色越深。还可以对最大最小人数进行标识。

7、数据时间空间分布地图-人员时间路线追踪

 

轨迹分布可视化，同时有时间和空间信息。可以记录各个点的时间及空间分布。

使用场景：我们在电影里常看到的对于犯罪分子的GPS地理跟踪等等

8、数据空间分布地图-轨道交通客流空间分布

 

不同颜色识别出不同线路（更直观），不同站点用线粗的大小表示客流量大小（类似热力点），线越粗，表示客流量越大，还可以表示轨道线路走向。

使用场景：运营人员通过此种可视化效果，可以很直观的判断出某一时间段的客流分布情况，以便合理安排运营（比如工作人数等）；也可以深入分析不同路线的乘车行为，比如刚性出行（通勤）人群多在各大住宅区和办公区进出站

9、三维矩形地图-项目金额分布

 

点地图的升级版本，可以变化各种形状，包括这种三维矩形。

使用场景：点地图的任何场景，更侧重一些具体实物的地理分布，比如地产建筑项目。

10、自定义地图

 

 

你想上传什么就上传什么，在线编辑即可绘图，即绘即用。

使用场景：做你想做的地图。

这个工具牛逼的地方还有很多，它的定位是企业级商业智能工具，还可以支持像什么大数据、数据挖掘、复杂数据清洗、自助分析一类的需求，不过我觉得最牛逼的还是它对个人完全免费。

 

最后，篇幅有限，没能写具体操作，勤快的同学可以自己下载 finebi 学习。之后计划再整理一篇关于制作地图的详细操作过程，教大家怎么在10分钟内从无到有去做一个常用的数据地图。