추세를 보려면 지도에서 위치 데이터를 시각화하세요.
Excel 및 다른 스프레드 시트 소프트웨어는 데이터 저장 및 공유에 적합합니다. 특히 지리적 데이터를 처리할 때는 스프레드 시트에서 직접 수행할 수 있는 분석이 많이 있습니다. 저희는 귀하의 데이터에 발견되기를 기다리는 많은 정보가 존재한다고 생각합니다. 그것이 저희가 위치 데이터가 가진 의미를 찾는 데 도움이 되는 지도 작성 도구를 의도적으로 만들어낸 이유입니다.
일반적으로 많이 사용하는 스프레드 시트를 사용하면 데이터를 분석할 수 있는 많은 기능을 이용할 수 있습니다. 예를 들어 전체 열의 평균을 구하거나 행 전체를 합칠 수 있습니다. 일부 피벗 테이블의 경우 데이터의 하부 집합에 대한 분석도 수행할 수 있습니다. 순수한 숫자의 세계에 있는 한 스프레드 시트는 가치 있는 통찰력을 제공합니다.
데이터가 지리적으로 식별되면 데이터의 지역 하위 집합을 볼 수 있는 능력이 크게 영향을 받고 종종 불가능하게 됩니다. BatchGeo는 주소, 우편 번호 및 도시 이름과 같은 데이터 내의 위치 필드를 검색합니다. 당사의 빠른 지오 코딩 서비스는 이러한 지형 필드를 좌표로 변환하여 지도를 그립니다. 이 지도를 동료들과 공유할 수 있고 모든 사람들에게 아래에 설명된 데이터 분석 도구를 사용할 수 있도록 하는 것도 가능합니다.
특정한 데이터 그룹에 의한 필터
때때로 지도에 표시된 데이터를 시각화하면 필요한 분석을 제공하기에 충분할 수 있습니다. 그러나 항상 귀하가 갈 수 있는 더 깊은 레벨이 있으며 다중 레벨 필터링 기능을 통해 훨씬 더 유용한 통찰력으로 방법을 찾을 수 있습니다.
예를 들어 미국 50개 주의 교육 및 교도소 감금 자료가 있는 지도를 생각해보세요. 모든 마커를 클릭하고 기본 데이터를 볼 수도 있지만 예를 들어 고등학교 졸업이란 특정 범위를 선택할 때 훨씬 더 흥미롭습니다. 가장 낮은 비율인 79.9 - 82.1%를 선택한다고 가정합시다. 범위를 벗어나는 데이터가 있는 모든 주들은 지도에서 숨겨집니다. 이 기본 그룹화 기능을 사용하여 데이터의 하위 집합으로 드릴 다운하고 지리적으로 시각화할 수 있습니다. 여러 범위를 선택하여 더 많은 마커를 볼 수 있습니다.
필터링 기능을 사용하여 다양한 수준의 그룹화를 추가할 수도 있습니다. 위의 지도에서 교육 수준이 교도소 감금률에 영향을 미칩니까?라는 질문에 대답할 수 있습니다.
79.9 - 82.1%의 고등학교 졸업률을 유지하면서 지도의 하단 왼쪽 메뉴에서 인구 10만명당 죄수로 전환할 수 있습니다. 즉시 최저 감금률이 이용 가능하지 않다는 것을 알 수 있습니다. 즉, 이것은 고등학교 졸업자 수가 적고 교도소 감금률이 높은 주를 의미합니다. 그것은 어느 하나가 다른 것을 유발한다는 것을 의미하지는 않지만 데이터를 분석하는 방법의 한 예이며 결과는 즉시 시각적으로 표시됩니다.
View Graduation Rates vs Incarceration Rates in a full screen map
지능형 클러스터로써 밀도 마커 표시
데이터를 시작적으로 이해하는 또 다른 방법은 지도 마커 클러스터링 기능을 사용하는 것입니다. 이것을 사용하여 한 지역의 데이터 포인트 수를 결정할 수 있으며 각각의 포인트 내에서 메타 데이터로부터 통찰력을 얻을 수 있습니다.
활성화되면 더 많은 마커가 나타될 때 클러스터 원이 더 큰 직경으로 표시됩니다. 또한 지도에 추가 데이터가 있는 경우 현재 필드 내의 데이터 빈도가 클러스터의 파이 차트로써 표시되는 것을 볼 있습니다.
NASCAR(나스카)의 치명적인 충돌이란 이름의 이 지도에서 이벤트는 자연스럽게 자동차 경주가 열리는 인기 있는 트랙 주위에 자리 잡고 있습니다. 클러스터 아래의 파이 차트는 아래 연도 범위를 나타냅니다. 왼쪽 하단의 필드를 변경하면 각 클러스터의 차트의 데이터가 같이 업데이트가 되지만 클러스터 내의 이벤트 수가 동일하게 유지됩니다.
View NASCAR Fatal Crashes in a full screen map
영역 내에서 평균 및 합계
스프레드 시트에서 "평균" 및 "합계" 기능에 익숙하다면 BatchGeo가 지도에서 비슷한 기능을 어떻게 사용하는지 보고 즐거워할 것입니다. 고급 클러스터링 기능을 사용하면 특정 필드의 값을 각 클러스터의 레이블로 집계할 수 있습니다.
여기에 미국 카운티의 평균 가구 소득에 대한 데이터 분석이 나와 있습니다. 국가 전체를 볼 때 지역은 평균 카운티와 함께 클러스터링 됩니다. 확대 (또는 클러스터를 클릭)하면 작은 클러스터가 나타납니다. 더 작은 지역이 전체 평균에 어떻게 기여하는지 보여줍니다.
View Household income, basic clustering in a full screen map
첫 번째 위치까지의 거리
때로는 모든 데이터가 단일 장소와 관련되어 있습니다. 예를 들어, 지역 사무소와의 거리를 보여 주고 싶을 수도 있습니다. 이 경우 사무실 위치를 스프레드 시트의 첫 행(헤더 뒤)에 포함시키고 고객 데이터는 사무실 위치 아래로 이동합니다. 그런 다음 전체 스프레드 시트를 간편한 매핑 도구에 복사하여 붙여 넣기를 합니다. 고급 옵션에서 "첫 번째 주소에서 (직선) 거리 계산"을 선택합니다. 이제 지도에 사무실 위치로부터의 거리에 따라 마커가 표시됩니다.
이 지도는 샌프란시스코를 기준으로 캘리포니아의 주요 지진을 표시하기 위해 거리 기능을 사용합니다. 근처에 소수가 있었다는 것을 알 수 있지만, 북 캘리포니아와 남 캘리포니아에는 비슷한 지진 횟수가 있는 다른 지역이 있습니다.
View California Earthquakes Relative to San Francisco in a full screen map
