シンボル タイプ

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 (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、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。

たとえば、次の画像に示すように、次の休暇のために米国南西部の主要空港をマップに表示できます。

マップ上の位置スタイル設定
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: 場所 (単一シンボル)」をご参照ください。

このシンボル タイプで回答できる質問
  • 小売店舗の位置 (ポイント)
  • 河川または道路 (ライン)
  • 都市の境界 (ポリゴン)
  • フィーチャはどこにあるか
  • データは地理的にどのように分布しているか

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。 次の画像は、ヒート マップを視覚化したものです。

ヒート マップとしてスタイル設定されたデータ
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
  • 顧客の住所 (ポイント)
  • 交通インシデント (ポイント)
  • 無線基地局 (ポイント)
  • どこにデータが密集しているか
  • データやインシデントが不足しているエリアはどこか

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、下図のように、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を取り巻く総人口を表示できます。

マップでのスタイル設定
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。

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、次の画像に示すように、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。

マップ上で薄い色から濃い色に変化するカラー ランプ
このマップの詳細については「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
  • 店舗の年間売上高
  • 会場ごとに販売されたチケットの枚数
  • 世帯収入
  • それらの値に基づいてフィーチャを相互に比較できるか
  • データの地理的な最大値と最小値はどこか

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。

以下のマップ例では、健康保険に未加入の地域人口の割合 (色) と、健康保険に未加入の人口の総数 (サイズ) を比較しています。 大きく暗い色の円は数値またはパーセンテージが高いことを示し、小さな明るい円は値が低いことを示します。

マップでの色とサイズのスタイル設定
このマップの詳細については、「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。

注意:

ArcGIS for Power BI ユーザーは、いずれかの数値属性に含まれている日付値をマップ上で連続タイムラインとして表示したい場合、このスタイルを使用できます。 [色] フィールド ウェルに日付を追加すると、日付値は色で区別され、比例シンボルは数値の [サイズ] データを表します。 日付を [サイズ] フィールド ウェルに追加すると、日付は比例シンボルで表示され、数値の [色] データと比較されます。

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。

このシンボル タイプで回答できる質問
  • 拠点で最も売れている商品と、最も売れ行きが悪い商品
  • 健康保険料率と入院数
  • データに外れ値があるか
  • 関係パターンが最も強力、または最も弱いのはどこか

タイプ

タイプ スタイルを使用し、個数や計測値ではなく、ArcGIS for Microsoft 365 マップにさまざまなカテゴリ データを表示できます。 たとえば、次の画像に示すように、さまざまな色と形状を使用して、異なる道路網や高速道路を表すことができます。

個別値シンボルを使用したタイプ別のデータ スタイル設定
このマップのタイプの詳細については「個別値タイプ」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。

このシンボル タイプで回答できる質問
  • 小売業者のカテゴリ
  • タイプ別高速道路
  • 家庭で話されている言語
  • データのカテゴリ別の分布または集約状況
  • データの外れ値をどのようにグループ化できるか

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 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。 フロリダ DOT が提供する次のフロリダ州の交通量マップは、ライン シンボル (タイプ) を使用してフロリダ州の主要高速道路網を示し、ライン幅 (サイズ) を使用して年間平均の日次交通量を示しています。

マップでのタイプとサイズのスタイル設定
このタイプのマップの詳細については、ArcGIS ブログ記事「カテゴリ 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。

このシンボル タイプで回答できる質問
  • 所得水準と職業カテゴリ
  • 水道施設あたりの水量
  • 植樹年別の樹種の数
  • 最大値および最小値はどこにあるか
  • データのカテゴリ別の分布状況