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在数据可视化中，地图可视化是高频利用的一种。咱们在一些新闻报道和商业杂志上，会常常看到使用地图来剖析展现商业景象，这样的利用地图来反映和剖析数据的模式叫数据地图。
数据地图能够最直观的表白出数据之间的空间关系，因而在很多数据分析场景中被广泛应用，这里我先列举一些罕用的数据地图类型和利用场景，第二局部再通知大家如何疾速制作这样的可视化地图：
1、点地图
点地图很直白，用来示意某个区域各个网点（特定地位）的数据，精准性高，能够疾速定位到地位。
应用场景：点事件的散布，能够利用的场景很多，比方某一地区的公交站点散布、商场散布等等，简单一点的像上面的特大意外事故追踪图，能精确疾速地定位到事件的产生地位。
2、线地图
由点到线。大家对线地图可能利用不多，往往是因为线地图绝对难绘制。不过线地图有时不仅蕴含空间、也蕴含工夫，对于非凡场景的剖析来说，利用价值特地高。
应用场景：骑行或者驾驶的线路散布、公交 / 地铁的线路散布，比方上面的纽约市出租车线路图
3、区域 / 钻取地图
由线到面。区域地图，也很常见了，最常见的就是行政地图，反映某一地区的天然、经济根本状况和区域特点。
应用场景：用来不同区域的某个特点散布。能够实现由省到市的逐级钻取，也能够实现对于某一特点的不同水平进行色彩、标签等辨别。比方下图销售额实现由省到市的钻取，销售额越大色彩越深。
4、流向地图
流向地图罕用来可视化源汇流 (Origin Destination Flow) 数据。源地和汇地能够是点，也能够是面。源地和汇地之间的互动数据，罕用连贯空间单元几何重心之间的线段来表白，线的宽度或色彩来示意源地和汇地之间的流向数值。每个空间地位能够是源地，也能够是汇地。
应用场景：流向地图多利用于区际贸易、交通流向、人口迁移、购物消费行为、通信信息流动、航空线路等场景。
5、热力地图
热力地图用来示意天文范畴内各个点的权重状况，个别以非凡高亮的模式显示。
应用场景：PM2.5 的散布，当然也能够不局限于地图，比如说注册日期、年龄散布，产品爱好散布等等
那该怎么制作上述这些高难度的数据地图呢？思迈特软件 Smartbi 给您答案！
Smartbi 制作数据地图的实现过程：
第一步：导入数据
数据——新建数据源——Microsoft Excel
第二步：导入数据后，新建仪表盘，维度显示的是离散变量，度量外面包含所有的连续变量和记录数、度量值等，右单机维度中的省份，抉择天文角色——省市 / 自治区，下方度量变量中呈现维度（生成）、经度（生成）。
第三步：新建图表；列：将感化省份拖入；行：将确诊人口密度拖入；而后就主动造成一张柱状图。如下图所示：
第四步：点解智能图表，将图表类型更换成地图；抉择色彩，批改阶层分段，更换色彩；即可失去一张地图可视化图表。
传统的地图分析制作大多须要编程来实现，明天给大家介绍的制作数据地图工具——思迈特软件 Smartbi，简略的套入天文经纬度数据或者区域名称，零碎自动识别定位出相应地位就能实现高难度的数据地图制作，感兴趣的小伙伴能够自行试用。
