データ可視化でトップ10位の地図/マップ!

heatMap

データを可視化する際、タイプの地図/マップを作成することが多いです。 

統計によると、80%以上のデータは何らかの位置情報を有しているそうです。地図/マップはデータをわかりやすく伝えるだけではなく、さらに重要なのは、地図/マップは一般の可視化グラフよりデータを美しく表示します。どんなに退屈なコンテンツであっても、地図上に表現すれば注目を集められます。

地図は、地理的に関連するデータを分析することができます。この形のデータ表現は、より明確で直感的です。各地域のデータの分布または割合を視覚的に見ることができ、深層から有益な情報を掘り起こし、正しい判断につながります。

地図/マップには、行政マップ、ヒートマップ、統計マップ、軌跡マップ、バブルマップなど、多くの種類があります。あるいは、2Dマップ、3Dマップまたは静的マップ、動的マップ、インタラクティブマップに分けられます。そして、ポイント、ライン、バブルなどを組み合わせて使用することもできます。この記事は、

 

finereport.hatenablog.com

 

に続き、データ可視化でトップ10位の地図/マップを紹介します。

(注:記事内のすべての地図/マップはFineReportで作成されます。)

 

1. ポイントマップ

ポイントマップは、特に広範に分布しているデータを表示する場合に使われます。たとえば、一部の企業はビジネスを広範囲で展開しています。特定の地域の支社に関するデータを表示したい場合、一般的なマップは精度が低いので、ポイントマップを使用すると位置を正確かつ迅速に見つけることができます。

 

pointMap

pointMap

 

応用シーン:

ポイントに基づいたイベントの分布、特に上の図に示すように、広範囲内の事件を追跡できます。画像、テキスト、またはダイナミック効果によって事件をマークします。

2. 流線図

流線図は描くのが比較的に難しいため、頻繁に使用することはできません。しかし、流線図は空間だけでなく、時間も含まれているので、特定な場合の分析にはとても役に立ちます。

 

流線図

応用シーン:

物資や人員の輸送、自動車交通などの経路、方向、量などを示す場合に流線図を使います。例えば、上図のニューヨーク市のタクシールート。

3. 地域マップ:

地域マップは塗りつぶしマップとも呼ばれます。国、県、市、区、さらにカスタマイズされたエリア別に表示できます。マップ上の色の濃淡または色の種類から数字の大小を知ることができます。

地域マップ

応用シーン:

異なる地域でのある特徴の分布を表します。県から市へのドリルダウンを実現でき、またはある特徴の程度を色、ラベルなどによって区別できます。 たとえば、上図に示す売上高は省から市へと掘り下げられており、売上高が大きいほど色が濃くなります。

4. フローマップ

フローマップは、出発地と目的地の間の移動状況を視覚化するためによく使用されます。出発地と目的地は、ポイントまたはエリアにしてもいいです。地域間の特定対象の移動や接続の頻繁さは、通常線で表されます。線の幅または色は、その移動量を示します。

フローマップ

応用シーン:

地域間の貿易量、交通の流れ、人口の移動、買い物の消費行動、通信情報の流れ、航空ルートなど。

5. ヒートマップ

ヒートマップは、地理的範囲内のデータの強弱を色の濃淡で視覚化します。そのほか、Webアクセス解析の手法として、サイトの各ページでユーザーがどのような行動をするのかをわかりやすく色で表現でします。

ヒートマップ

 

応用シーン:地震PM2.5、人口の分布など。

6. ヒート-ポイントマップ

ヒートポイントマップは、ヒートマップとポイントマップを組み合わせるものです。ヒートマップと比較して、認識の精度は高くなります。また、ポイントマップと比較して、データの強弱を直感的に感じられます。

ヒート-ポイントマップ

応用シーン:

地理的範囲内の比較的に複雑なポイントのある特徴を表します。たとえば、上記のバス停利用状況のマップでは、人が多いほどポイントが大きくなり、色が濃くなります。また、最大人数と最小人数をマークすることもできます。

7. 時空間分布図

このようなマップは、時間情報と空間情報を含め、特定対象の移動と分布を視覚化します。 各ポイントの時間と空間における分布を記録します。

時空間分布図

応用シーン:

映画でよく見られる犯罪者追跡用の地図など。

8. データ空間分布図

具体的な例でこのマップを説明します。下図は、鉄道利用客の移動を可視化する空間分布図です。異なる色で線路を表し、線の太さによって移動量(ヒートマップに似ている)を示しします。

データ空間分布図

応用シーン:

このような効果により、一定時間内の鉄道利用客数の分布状況を把握し、人手配置を最適化できます。

9. 縦棒-ポイントマップ

より高度のポイントマップです。ポイントの値をほかの形で表示できます。下図の縦棒-ポンプアップマップはその一種です。

縦棒-ポイントマップ

縦棒-ポイントマップ

応用シーン:

ポイントマップのすべての応用シーンにもこの種類を使えます。不動産プロジェクトなど、実物の地理的分布に重点を置いています。

10.カスタムマップ

カスタムマップは、好きなようにマップを描画してデータを表現するものです。どのようなシーンにも対応できますが、データ分析と視覚設計の基礎が必要です。FineReportで作ったカスタムマップを2つ挙げられます。

 

カスタムマップ

カスタムマップ

 

最後に、マップ作成ツールの選択を強調したいと思います。 Excel、D3、PSなどでもマップを作れますが、利用する前にデータ可視化の目的を考える必要があります。

 

カスタムマップ

 

処理されたデータのみを表示する場合は、Excelを選択できます。様々な種類のデータがありますが、データモデリング、プログラミング、データクリーニングなど専門知識を持っていない場合、FineReportのような使いやすいデータ可視化ツールのほうがよいと考えられます。

www.finereport.com

本記事に出たマップは少し複雑に見えるかもしれませんが、実際にFineReportの組み込みマップを使用しました。簡単なドラッグアンドドロップ操作で、データを地図に表示できます。

 

つまり、上記のすべてのツールはマップ機能が搭載したにもかかわらず、違いがあります。 必要に応じて、データ視覚化ツールを選択する必要があります。

 

(本記事はFineReportブログに掲載しました。http://www.finereport.com/jp/analysis/datamap/)