シンボル タイプ (スマート マッピングとも呼ばれる) は、マッピングするフィーチャのジオメトリー (ポイント、ライン、ポリゴンなど) と、選択するデータ属性のタイプ (数値、カテゴリー、日付など) によって異なります。 選択するシンボル タイプによって特定のオーディエンスをターゲットにでき、さまざまな方法でデータの側面を強調するオプションが提供されます。
シンボル タイプとスマート マッピングの詳細については、ArcGIS チュートリアル シリーズの「Map Viewer のスマート マッピング スタイル」をご参照ください。
以下のセクションを使用し、データに適したシンボル タイプを判断します。 データにシンボル タイプを適用するには、スタイル設定の変更のワークフローを実行します。
位置
位置のシンボル タイプは、マップ上のフィーチャの分布状態 (たとえば、フィーチャがまとまっているか、分散しているかなど) を示します。 このスタイルでは、すべてのフィーチャ (ポイント、ライン、ポリゴン) に対して 1 つのシンボルを使用します。 位置のシンボルのサイズは、マップ全体で同一です。
位置のシンボル タイプによるスタイル設定の詳細については、「スマート マッピング: 位置 (単一シンボル)」をご参照ください。
| 例 | このシンボル タイプで回答できる質問 |
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ヒート マップ
ヒート マップは、寒色 (ポイントが少ない) から暖色 (ポイントが多い) まで変化する温度範囲を示す連続するカラー ランプとして、マップ上のポイントの密度の相対分布を表します。
ポイント フィーチャの位置をマッピングする場合のみ、ヒート マップを使用できます。ライン フィーチャやポリゴン フィーチャでは使用できません。 ヒート マップは、マップ上に多くのポイントが密集したり、重なり合っていたりすることで、フィーチャの特定が難しい場合に有効な表現方法です。 データに多数のポイントが含まれている場合や、レイヤーにポイントベースのイベントが含まれている場合、ヒート マップは有効です。 たとえば、ヒート マップを使用して、交通違反などの時間経過を伴うイベントベース データを表示できます。
ヒート マップの詳細については、ArcGIS ブログ記事「ヒート マップ スタイルでパターンを明らかにする」をご参照ください。
数個の位置しか存在しない場合は、ヒート マップはあまり効果はないので、実際のポイントをマッピングします。
ヒント:
開始前に、位置データに数値の [サイズ] データ属性を追加します。 ヒート マップは位置データとのみ使用できますが、数値のサイズ データと使用するのが最も効果的です。
| 例 (ポイントのみ) | このシンボル タイプで回答できる質問 |
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サイズ
等級シンボルのサイズを使用して数値データやランク付けされたカテゴリーの表現が可能なので、視覚的に数量を比較したり、トレンドを認識したりすることができます。
この比例シンボルでスタイル設定されたマップでは、シンボルが大きいほど大きい数値を表します。 シンボルのサイズを調整してデータを定義します。 たとえば、比例シンボルを使用して、アイオワ州の公共図書館の場所周辺の総人口を表示できます。
比例シンボルを使用したスタイル設定の詳細については、「スマート マッピング: 数と量 (サイズ)」をご参照ください。
ヒント:
開始前に、位置データに数値の [サイズ] データ属性を追加します。
色
マップに数値データがある場合、グラデーション カラーを使用してフィーチャを区別し、数や量を表すことができます。 さまざまな種類のカラー ランプを使用して、高から低のデータ値を表示できます。たとえば、薄い色から濃い色に変化するカラー ランプで、1 人あたりの電力消費量の範囲を表すことができます。
詳細については「Energy Use by country, 2010」をご参照ください。
カラー ランプは、事業所やサービスの場所などのポイント データ、河川や高速道路などのライン データ、都市の境界や郵便番号などのポリゴン データに適用できます。
ヒント:
開始前に、位置データに数値の [色] データ属性を追加します。
| 例 (サイズまたは色のいずれかに適用) | このシンボル タイプで回答できる質問 |
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色とサイズ
データに複数の属性が含まれている場合は、マップをスタイル設定して、そのうちの 2 つの属性を比較対照できます。 このシンボル スタイルでは、最初の属性について最も高い集中度と最も低い集中度を強調する比例サイズと、2 番目の属性について相関が最も強い分布と最も弱い分布を強調する補色を使用します。
詳細については、「Population without Health Insurance」をご参照ください。
中央値の上と下の値を表示するために、異なる色と比例シンボル ペアを使用して、中央値がある 1 つの属性をマッピングする場合にも色とサイズを使用できます。たとえば、貧困率が全国平均より上と下の場所などに使用できます。
ヒント:
開始前に、2 つの数値データ属性 (1 つは [サイズ]、もう 1 つは [色]) を位置データに追加します。
| 例 | このシンボル タイプで回答できる質問 |
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タイプ
タイプ スタイルを使用し、個数や計測値ではなく、さまざまなタイプのカテゴリー データを ArcGIS for Excel で示すことができます。 たとえば、さまざまな色と形状を使用して、異なるタイプの道路網や高速道路を表すことができます。
詳細については、「個別値のタイプ」をご参照ください。
注意:
最大 200 個の個別値と 10 色の色を使用できます。 同じ色で複数のカテゴリーを表すことができます。 タイプ マップ スタイルは、データに含まれるカテゴリーの数が 10 以内 (レストランのタイプ、樹木の種類、政党など) の場合に、最も効果的に情報を表します。ヒント:
開始前に、カテゴリーの (数値ではない) [色] データ属性を位置データに追加します。
| 例 | このシンボル タイプで回答できる質問 |
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タイプとサイズ
このスタイルを使用し、比例サイズのシンボルを使ってカテゴリー データと数値データの固定配列を表して、分散が最大のエリアを示します。
詳細については、ArcGIS ブログ記事「カテゴリー データ向けに設計された描画スタイル: タイプ」をご参照ください。
ヒント:
開始前に、数値の [サイズ] データ属性と、カテゴリーの (数値ではない) [色] データ属性を位置データに追加します。
| 例 | このシンボル タイプで回答できる質問 |
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チャート
チャートを使用すると、単一のフィーチャに関連付けられたカテゴリー データの比率を、個数や要約統計量を使用して表示することができます。 パイ チャート シンボルは、マップ上の各フィーチャのカテゴリーの比率に関する質問に回答したり、個数やその他の要約統計量を複数の場所で比較したりするのに役立ちます。
たとえば、全米での保険契約を見直し、各保険契約クラス (自動車保険、所得補償保険、生命保険、財産保険) の市場ポテンシャルを確認することにしました。 各保険契約クラスのフィールドを選択し、チャート スタイルを使用してマップに表示できます。 各州で購入されている各保険契約クラスの比率を表すパイ チャート シンボルとしてデータが表示されます。
チャートの例をご参照ください。
ドット密度
ドット密度スタイルを使用すると、1 つの数値属性の分布を視覚化したり、異なる色のドットを使用して複数の数値属性を比較したりできます。 このスタイルでは、各ドットは、市民、売上、犯罪など、物または人の数を表します。 ドット密度スタイルは、人、家屋、インシデント レポート、合計金額など、一般的な計測単位を共有する数や合計に関連付けられているポリゴン フィーチャを含むレイヤーに適しています。
たとえば、このスタイルを使用して、都市で保護されているホームレス生活者と比較した保護されていないホームレス生活者の密度や、米国における人種別人口分布を示すことができます。
ドット密度の例をご参照ください。
主要カテゴリー
このマップ スタイルは、レイヤーに比較対象の関連属性が複数含まれており、優位性が最も高い属性、つまり最高値を持つ属性と、レイヤー内の他の属性と比較したその属性の優位性の度合いを表示する場合に有効です。
たとえば、このスタイルを使用して、カリフォルニア州ロサンゼルスの各国勢調査地区の主要な民族人口を調べ、さらに他の人口と比較してその主要人口がどれだけ多いかを確認できます。
優位性の例をご参照ください。
リレーションシップ
リレーションシップ スマート マッピング スタイルを使用すると、ポイント、ライン、またはポリゴン フィーチャ データの 2 つの属性値の関係を視覚化できます。 たとえば、世界各地で種の豊富さと希少性に相関関係があるかどうか、また、その関係が特に顕著に見られる地域はどこかを確認することができます。 リレーションシップ スタイルは、二変数コロプレス マッピング技法に基づき、属性ごとの分類データにそれぞれ個別のグラデーション カラー ランプを適用し、カラー ランプを組み合わせます。これによって、属性の相関関係の有無を示します。 さまざまなフォーカス オプションを使用してリレーションシップを探ることができます。
たとえば、種の豊富さと希少性がいずれも高い地域にフォーカスしたり、あるいはどちらも低い地域にフォーカスを移してハイライトしたりすることもできます。 分類方法やその他の設定を変更することもできます。
リレーションシップの例をご参照ください。