可视化图表进阶教程：业务数据地图的绘制

在上篇文章——《可视化图表入门教程》中，我们学会了基础可视化图表的使用，那么进阶可视化图表需要掌握哪些图表类型呢？本篇文章将为大家讲解“可视化图表进阶教程：业务数据地图的绘制”，快来学习吧~

企业如何在地图上展现各市场大区的销售利润？零售商如何科学利用店铺位置辅助业务分析？铁路运输部门如何才能利用往年“十一”黄金周的旅客流量，制作“十一”黄金周旅游迁徙图？某著名景区如何利用人流量热力更好地疏导游客？

而永洪科技的核心产品Yonghong Z-Suite的地图功能，可以轻松解决上述问题。地图类图形将业务数据与地理信息联系起来，形象地将数据目标定位在准确的地理位置上，使用户对目标的地理分布一目了然。

Yonghong Z-Suite提供了功能丰富、样式精美的地图类图形，包括内置地图、GIS地图、迁徙地图、热力地图。每种地图具有各自独特的功能优势，服务用户复杂多变的使用场景。

在实际地数据分析过程中，如何使用地图类图形，使与数据相关的地理信息为业务服务呢？本文以一家物流企业为例，为您介绍地图类图形的使用。

自定义划分大区

地图不仅可以按大洲、国家、省、市、区县等展示数据，还支持用户将几个同级别地理区域合并划分为地理大区，灵活实现自定义的数据展示。

例如，某物流公司将全国所有子公司分别划分为东北大区、华北大区、华中大区、华东大区、华南大区、西南大区、西北大区、港澳台大区。每到季末，总公司都会对各大区的业绩进行考察。按大区展示的业务数据，可以使总公司简单明确地了解全国各大区的业绩概况。

物流大区

通过物流大区地图，总公司可以对全国各大区的业绩做一个概览。从图中可以看出，该公司华东、华北、西北的业绩最好。而华南、东北大区的业绩较差。

自定义大区的钻取与数据联动

自定义大区按大区展示了业务数据，提供了数据的概览。如果用户需要进一步查看数据详情，可以通过数据的下钻，获取大区内的省市数据。数据钻取的过程中，带动报告中绑定相同数据源的组件，实现数据的联动。

仍然以该物流公司为例，物流大区图虽然可以提供整体业绩概览，但大区内各省市的业绩表现同样重要。通过更详细的省份数据，才能更准确地判断各地的业绩表现，同时制定出更具有针对性的营销策略。
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自定义大区的钻取与数据联动
对华北大区下钻后，展示华北大区内各省份的业绩数据。下钻的同时，业绩图表与明细表同时发生联动。原本展示全国数据的图表和明细表，在联动后，只显示华北大区内的省份数据。

GIS地图

GIS地图，通过数据的经纬度信息，可展示更详细的街道级别的数据分布，并且支持拖动、放大缩小等操作。企业用户通过GIS地图，能够掌握分公司、组织网点的分布位置。GIS地图还能帮助政府用户及时了解交通、警情等定位信息，协助打造智慧城市。

例如，某物流公司的上海分公司需要掌握上海市各营业网点的位置信息。

GIS地图

GIS地图显示了街道级别的网点信息。通过GIS地图，物流公司不仅可以掌握营业网点在上海市各街道的分布，还能够更好地安排车辆的运输路线。

热力地图

热力图，是一种显示数据分布状况、突出密集区域图形。热力图，简单地聚合大量数据，并通过渐进的色带实现优雅的可视化效果，直观地展现空间数据的疏密程度或频率高低。热力图除了以地图为背景图层外，还可以使用自定义底图，实现流量分析、分布分析、密度分析等需求。热力地图常用于人流量、车流量监控。

例如，某物流公司计划在上海新增一个营业网点。那么，新的营业网点应该如何选址呢？在选址时，不仅要考虑已有营业网点的位置，还要考虑周围的人流量。尽量选择临近居民区或办公区，人流密集的地方。这时，人流热力图就派上用场了。

人流量热力地图中，颜色为红色或橙色的地方人流量最大，而颜色为蓝色或绿色的地方，人流量相对较少。图中，人流量较多的区域，只有一个营业网点，可能远远不能满足需要，那么在这个区域新增一个营业网点，也许是个不错的选择。

迁徙地图

迁徙地图，通过动态连线，直观地展现迁徙的轨迹及迁徙对象的不同类别与大小。线的宽度表示流量大小；线的样式表示迁徙的类型。迁徙图非常适合展示数据的地理迁移分布。物流、交通运输场景经常需要用到迁徙地图。

例如，某物流公司在季末的总结大会上，展示了与上海物流来往最频繁的十个省市。
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迁徙地图

在物流迁徙图中，迁徙线条连接了物流迁徙的出发地与目的地。线条越粗，代表物流运输的次数越多，也就是说物流往来越频繁。从图中可以看到，甘肃、广东、北京、湖南、河南、深圳等省市和上海有更为频繁的物流往来。

看到这里，您是不是也感受到了地图的强大功能。合理利用地图，您就可以打造出更加形象，更加清晰明确，更加具有说服力的报告。
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