등치 맵 생성 및 사용

등치 맵은 개수 및 양(색상) 스마트매핑 심볼 유형을 사용하여 정규화된 데이터를 공유 포인트, 라인, 영역으로 표시합니다. 등치 맵을 사용하면 "지리 피처별 비교 비율 또는 백분율은 어떻게 나타냅니까?"와 같은 질문에 답변할 수 있습니다.

예시

범죄 분석가가 도시 전반의 범죄 주기와 높은 실업률 등의 사회 문제 및 범죄 간의 연관성을 조사하고 있습니다. 시 공무원은 범죄율을 낮추기 위한 노력으로 해당 결과를 사용하여 새로운 사회 보장 프로그램을 시행할 것입니다. 등치 맵을 사용하여 시 전체 경찰 구역 대상으로 실업률을 시각화하고 범죄율과 비교할 수 있습니다.

위 맵에서 어두운 지역일수록 실업률이 높고 밝은 지역일수록 실업률이 낮은 것입니다.

등치 맵 생성

등치 맵은 비율 필드가 맵 생성에 사용되는 경우 자동으로 생성됩니다. 심볼 유형을 개수 및 양(크기)에서 개수 및 양(색상)으로 전환하여 등치 맵 생성에 숫자 필드를 사용할 수도 있습니다. 그러면 등치 맵을 생성하는 데 사용되는 숫자 데이터는 나누기 매개변수를 사용하여 정규화되어야 합니다.

비율을 사용하여 등치 맵을 생성하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 데이터 창에서 데이터셋을 확장하여 필드가 보이도록 합니다.
2. 비율 필드 를 선택합니다.

   팁:

   숫자 필드 에 있는 비율 값을 사용할 경우 해당 필드 아이콘을 클릭한 다음 비율을 선택하여 필드 유형을 변경할 수 있습니다.

   데이터 창의 검색 표시줄을 사용하여 필드를 검색할 수 있습니다.

3. 필드를 페이지의 맵 드롭 영역에 드래그합니다. 개수 및 양(색상)을 심볼 유형 설정으로 사용하여 등치 맵이 생성됩니다.

   비고:

   비율 필드를 사용하여 맵을 생성하는 경우 기본 설정에 따라 개수 및 양(색상) 스마트매핑 심볼 유형이 적용됩니다. 숫자 필드를 사용하여 생성된 맵에 개수 및 양(색상)을 적용할 수도 있습니다.

정규화를 사용하여 등치 맵을 생성하려면 다음 단계를 완료하세요.

1. 데이터 창에서 데이터셋을 확장하여 필드가 보이도록 합니다.
2. 숫자 필드 를 선택합니다. 숫자는 총 범죄 수 또는 총 판매량과 같은 총계여야 합니다.

   팁:

   데이터 창의 검색 표시줄을 사용하여 필드를 검색할 수 있습니다.

3. 필드를 페이지의 맵 드롭 영역에 드래그합니다. 점진 심볼 맵이 생성됩니다.
4. 범례를 확장하여 레이어 옵션 창을 표시합니다.
5. 심볼 탭 으로 이동합니다.
6. 심볼 유형을 개수 및 양(색상)으로 변경합니다.
7. 다음으로 나누기 매개변수에 대한 숫자 필드를 선택합니다. 해당 필드에는 총 인구 등의 첫 번째 숫자 필드를 통해 비율을 생성하는 데 사용할 수 있는 숫자가 포함되어야 합니다.

사용 참고 사항

맵 카드를 뒤집으려면 카드 뒤집기 버튼 을 클릭합니다. 카드 뒷면에는 맵 설명을 입력할 수 있는 공간과 통계 정보가 포함되어 있습니다.

레이어 옵션 창은 레이어 범례를 통해 접근할 수 있으며 이 창에서는 매핑 중인 분류 값 확인, 맵 스타일 변경, 선택한 피처에 대한 정보 표시를 수행할 수 있습니다.

범례 탭 을 사용하면 등치 맵의 분류 값을 보고 해당 값을 기반으로 선택할 수 있습니다.

심볼 탭 을 사용하여 다음을 수행하세요.

• 맵에 표시되고 있는 필드를 변경하거나 다른 유형의 맵으로 전환합니다.
• 디스플레이 필드의 통계를 변경합니다. 해당 옵션은 동일 피처에 대한 집계가 허용된 데이터셋에 위치가 활성화되어 있는 경우 또는 데이터셋이 공간 집계를 통해 생성된 경우에만 사용할 수 있습니다.
• 분류 유형을 변경합니다.
• 표시되고 있는 분류 수를 변경합니다.
• Divide by 필드를 변경, 추가, 제거합니다.

모양 탭 을 사용하여 색상표, 심볼 크기, 윤곽선 두께, 색상, 레이어 투명도 등의 심볼 스타일 등록정보를 변경합니다.

속성 탭 에서는 맵에 선택되어 있는 피처에 대한 세부정보를 확인할 수 있습니다.

등치 맵 작동 방식

데이터 분류 과정에서 점진 숫자 값이 여러 범위로 그룹화되며 각 분류 범위는 색상 램프의 색상이나 음영으로 표시됩니다. 값은 크기가 다양한 영역에서 발생되는 편향을 줄이는 비율이어야 합니다.

데이터 분류

등치 맵에는 다음과 같은 분류 옵션을 사용할 수 있습니다.

분류 방법	설명	예시
네츄럴 브레이크	클래스는 데이터에 내재된 자연스러운 그룹화를 기반으로 합니다. 이 방법이 기본 분류입니다. 네츄럴 브레이크 방법은 데이터의 자연스러운 그룹화를 강조하려는 경우에 사용해야 하며 서로 다른 데이터로 생성된 맵을 비교하는 데 사용할 수는 없습니다.	네츄럴 브레이크를 사용하면 도시 전체에서 네이버후드의 범죄율을 비교할 수 있습니다. 범죄율이 비슷한 네이버후드는 동일한 색상으로 심볼화되도록 범죄율이 그룹화됩니다.
등간격	속성 값 범위를 같은 크기의 하위 범위로 나눕니다. 등간격 분류는 다른 값을 기준으로 속성의 양을 강조하는 방법으로서 친숙한 범위의 데이터에 사용해야 합니다.	등간격을 사용하면 광역시도의 공원 전체에서 침해성 딱정벌레가 있는 나무의 비율을 비교할 수 있습니다. 백분율 범위는 0~100입니다. 4개 그룹을 사용하도록 선택할 경우 클래스는 25% 간격에 따라 나뉩니다.
등도수	속성을 동일한 수의 피처가 있는 그룹으로 나눕니다. 등도수 분류는 유사한 값을 여러 클래스에 배치함으로써 맵의 모양이 왜곡될 수 있습니다. 따라서 이 분류 방법은 비교적 균일한 데이터에 사용해야 합니다. 등도수 분류를 시각적 순위 매기기 방법으로 사용할 수도 있습니다.	등도수 간격을 사용하면 미국 전체 주의 실업률을 비교할 수 있습니다. Columbia 구역을 포함한 50개 주에 5개의 그룹을 적용할 경우 그룹당 약 10개 주가 포함됩니다. 결과를 통해 10개 그룹 단위로 순위가 매겨진 실업률을 확인할 수 있습니다.
표준편차	피처의 속성이 평균값에서 얼마나 다른지에 따라 피처를 분류합니다. 표준편차 방법은 정규 분포를 따르는 데이터셋에 가장 효과적이며 평균 또는 평균으로부터의 거리가 중요한 분석에 적합합니다. 팁: 표준편차 분류를 발산적 색상 램프와 함께 사용해 보세요. 발산적 색상 램프는 상한 및 하한을 어두운 음영으로 나타내며 평균을 무채색으로 나타냅니다.	표준편차와 발산적 색상 램프를 사용하면 국가 간의 평균 기대 수명을 비교할 수 있습니다. 기대 수명이 최고인 국가와 최저인 국가는 서로 다른 어두운 음영으로 표시됩니다. 평균 기대 수명에 근접한 클래스일수록 색상이 더 밝아집니다.
분류되지 않음	숫자 데이터는 불연속 데이터가 아닌 연속 단위로 표시됩니다. 분류되지 않음 방법은 데이터의 점진적 변화를 확인하려는 경우에 사용해야 합니다.	분류되지 않은 색상 램프를 사용하면 일정하게 배치된 기상 관측소에서 제공된 주어진 시간 범위에 대해 평균 온도 측정값의 스타일을 지정할 수 있습니다. 포인트가 처리 범위 전반의 점진적인 온도 변화를 보여 줍니다.
수동	데이터에 해당하는 클래스 구분점을 수동으로 추가합니다. 수동 방법은 동일한 그룹으로 여러 맵을 생성하려는 경우와 같이 데이터에 적용해야 하는 알려진 범위가 있는 경우에 사용해야 합니다.	수동 분류를 사용하면 도시 전체에서 시간에 따른 네이버후드의 평균 가계 소득을 비교할 수 있습니다. 수동 분류는 동일한 그룹을 두 맵에 적용하여 분류의 차이로 인한 잘못된 가정 없이 패턴과 비교가 이루어질 수 있도록 하는 데 사용할 수 있습니다.

정규화 및 비율 데이터

등치 맵 등에 대해 점진 색상을 사용하여 스타일을 지정하는 경우 시각적으로 잘못 해석될 수 있습니다(특히 맵의 피처가 다양한 크기 또는 인구로 구성된 영역인 경우). 특히 크기가 큰 영역일수록 더 어두운 색상으로 나타내면 이러한 영역에 자연스럽게 주의를 끌게 됩니다. 개수나 합계 대신 평균이나 비율을 기준으로 맵의 스타일을 지정함으로써 등치 맵에 있는 다양한 크기의 영역에서 생성된 편향을 줄일 수 있습니다. 맵에 현재 표시되어 있는 데이터(인구, 면적, 기타 요소)가 비례 값인 경우, 피처 간의 차이가 고려됩니다.

(왼쪽) 광역시도별 총 식당 수입니다. 해당 맵에는 합계가 표시되어 있으므로 점진 색상을 사용해서는 안 됩니다. (오른쪽) 광역시도별 1인당 식당 수입니다. 해당 맵에는 비율 데이터가 표시되어 있으므로 등치 맵이 적합합니다.

위의 두 맵 모두 색상을 사용하여 광역시도별 식당 수를 나타냅니다. 하지만 왼쪽 맵에서는 총 식당 수를 보여주며 오른쪽 맵에서는 1인당 식당 수를 보여줍니다. 광역시도는 면적에서 약간의 차이가 있지만 광역시도 간 가장 큰 차이는 인구에 있습니다. 큰 지역과 많은 수의 식당의 조합은 New York City 내 같은 색상의 작은 광역시도보단 Long Island와 Boston 지역과 같은 피처를 강조합니다. 하지만 오른쪽 맵과 같이 각 광역시도 인구를 고려하면 Cape Cod 주변 광역시도와 해안 내륙 광역시도의 1인당 식당 수가 더 많으며 대부분 1인당 식당 수는 평균적임을 알 수 있습니다. 해당 1인당 맵이 올바른 등치 맵입니다.

비고:

광역시도별 총 식당 수와 같은 개수나 합계로 맵을 나타내려는 경우에는 점진 심볼 맵을 만들 수 있습니다.

등치 맵을 생성하려고 하는데 비율 데이터가 없다면 정규화라고 하는 프로세스를 사용하여 비율을 생성할 수 있습니다. 데이터를 정규화할 때는 총 범죄 수와 같은 숫자를 가져와 총 인구 수 등 다른 숫자로 나누어 비율 값을 생성합니다. 정규화는 심볼 탭 의 다음으로 나누기 매개변수를 사용하여 등치 맵을 생성할 때 수행할 수 있습니다. 해당 사례에서는 각 광역시도의 총 식당 수가 총 인구 수를 사용하여 정규화되었습니다.