점진 심볼 맵 생성 및 사용

점진 심볼 맵을 생성하면 더 큰 심볼이 더 큰 값을 의미하고 숫자 값도 나타낼 수 있습니다. 점진 심볼 맵에는 개수 및 양(크기) 스마트 매핑 심볼 유형이 사용됩니다. 점진 심볼 맵을 사용하면 "어디에 있습니까?", 가장 큰 곳은 어디입니까? 가장 작은 곳은 어디입니까?

점진 심볼을 통해 높은 값과 낮은 값이 쉽게 구별되므로 맵에서 그 차이를 나타내고 비교할 수 있습니다. 표시하는 내용을 명확히 나타내도록 심볼의 크기를 조정합니다.

예시

보험 회사에서 폭풍 해일 지역 내에 있는 자사의 보험 증권 수를 비롯하여 관련된 위험도를 확인하는 평가를 수행하고 있습니다. 총 보험가액(TIV)이 사용된 점진 심볼 맵을 통해 최고가의 보험 증권이 있는 폭풍 해일 지역을 확인할 수 있습니다.

위의 점진 심볼 맵은 보험 증권 및 폭풍 해일 레이어 간의 공간 집계가 수행된 결과입니다. 맵의 남쪽 끝 부분에 최고 TIV가 가장 큰 심볼로 표시되어 있습니다.

점진 심볼 맵 생성

점진 심볼 맵을 생성하려면 다음 단계를 완료하세요.

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

   팁:

   데이터 창의 검색 표시줄을 사용하여 필드를 검색할 수 있습니다.

3. 필드를 페이지에 드래그하여 맵 드롭 영역에 드롭합니다.

   점진 심볼 맵은 개수 및 양(크기)을 심볼 유형으로 사용하여 생성됩니다.

공간 집계를 수행한 경우에도 점진 심볼 맵이 생성됩니다.

사용 참고 사항

맵 카드를 뒤집으려면 카드 뒤집기 버튼 을 클릭합니다. 카드 뒷면에는 맵 설명을 입력할 수 있는 텍스트 상자와 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 점진 심볼 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 사용하면 심볼 크기, 채우기 색상, 윤곽선 두께, 색상, 레이어 투명도 등의 심볼 스타일 등록정보를 변경할 수 있습니다.

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

점진 심볼 맵 작동 방식

점진 심볼 맵은 데이터 분류를 사용하여 심볼을 숫자 범위에 적용합니다. 사용할 분류 방법은 사용 중인 데이터와 맵에서 전달하려는 정보에 따라 달라집니다.

점진 심볼 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 범죄 수를 비교할 수 있습니다. 총 범죄 수가 비슷한 네이버후드는 동일한 심볼 크기로 심볼화되도록 총 범죄 수가 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 매장 지점 간의 총 매출액을 비교할 수 있습니다. 4개 그룹을 사용할 경우 매장은 25% 범위로 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.	등도수를 사용하면 지정된 해의 국가 간 탄소 배출량을 비교할 수 있습니다. 100개국의 배출량이 데이터셋에 포함되어 있으며 10개 그룹을 적용할 경우 탄소 배출국 그룹 간의 구별(최고 배출 10개국, 최저 배출 10개국 등)은 가능하지만 그룹 내에서는 구별할 수 없습니다.
표준편차	피처의 속성이 평균값에서 얼마나 다른지에 따라 피처를 분류합니다. 표준편차 방법은 정규 분포를 따르는 데이터셋에 가장 효과적이며 평균 또는 평균으로부터의 거리가 중요한 분석에 적합합니다.	표준편차를 사용하면 주 전체의 병원 입원 수를 비교할 수 있습니다. 해당 맵을 사용하여 평균 입원 수의 병원 위치와 평균 입원 수를 초과하거나 미만인 표준편차가 하나 또는 두 개인 병원 위치를 확인할 수 있습니다.
분류되지 않음	숫자 데이터는 불연속 데이터가 아닌 연속 단위로 표시됩니다. 분류되지 않은 방법은 데이터의 비례적 변화를 확인하려는 경우에 사용해야 합니다.	분류되지 않은 색상 램프를 사용하면 국가 간의 탄소 배출량을 비교할 수 있습니다. 등도수 분류와 달리 이 방법에서는 각 국가별로 약간 다른 심볼 크기(예시: 최상위 탄소 배출국의 경우 두 번째로 높은 배출국보다 약간 더 큰 심볼이 사용됨)가 사용되므로 모든 국가 간에 구별이 가능합니다.
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 빈 집 수를 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.