Esri Maps for IBM Cognos에서는 여러 심볼, 색상, 크기를 사용하여 맵 데이터의 스타일을 지정해 피처를 적절히 표현할 수 있습니다. 예를 들어 여러 공공 안전 심볼을 사용하여 경찰서 및 소방서 위치를 나타내거나, 여러 색상 또는 크기의 심볼을 사용하여 인구에 따라 주요 도시의 위치를 보여 줄 수 있습니다.
IBM Cognos 데이터를 맵에 추가하면 Esri Maps for IBM Cognos에서 콘텐츠 창에 나타나는 레이어를 생성하고 기본 스타일을 사용하여 맵에 데이터를 그립니다. 스타일은 스타일 창의 옵션을 사용하여 변경할 수 있습니다.
레이어에 여러 스타일을 구성하여 보고서 사용자가 데이터 표현 방식을 사용자 정의하도록 할 수도 있습니다. 보고서 사용자는 사전 구성된 스타일 중에서 선택하여 다른 방법으로 레이어를 그릴 수 있습니다. 자세한 내용은 레이어 스타일 구성을 참고하세요.
레이어를 그리는 방식
스타일 창에서는 다음과 같이 레이어를 그릴 수 있습니다.
- 단일 심볼 또는 색상 사용 - 같은 심볼 또는 색상을 사용하여 레이어의 피처를 그립니다.
- 여러 색상 사용 - 데이터를 그룹으로 분할하여 서로 다른 색상으로 각 그룹을 나타냅니다.
- 다양한 크기의 심볼 사용 - 데이터를 그룹으로 분할하여 서로 다른 크기로 각 그룹을 나타냅니다.
포인트 피처가 포함된 레이어의 경우 데이터의 스타일을 지정하는 데 사용할 수 있는 심볼 유형에는 아이콘과 모양이 있습니다.
- 아이콘 - 표준, 비즈니스 및 시설, 공공 안전, 교통, 사람 및 장소, 공공 안전 및 보건, 실외 레크리에이션 등
- 모양 - 원형, 십자가, 마름모, 사각형, X 등
폴리곤 피처가 포함된 레이어의 경우 여러 색상을 사용하여 데이터의 스타일을 지정할 수 있습니다.
라인 피처가 포함된 데이터를 ArcGIS에서 추가할 경우 다양한 라인 유형 및 색상 중에서 선택하고 라인 두께를 변경하여 라인 피처의 스타일을 변경할 수 있습니다.
자세한 내용은 포인트 스타일 지정, 라인 스타일 지정 및 폴리곤 스타일 지정을 참고하세요.
그룹화 방법
다양한 색상 또는 다양한 크기의 심볼(포인트 및 라인 피처에만 해당)을 사용하여 레이어를 그리기로 결정한 경우 데이터를 그룹화할 방법 및 그룹화하는 데 사용할 필드(또는 속성)를 묻는 메시지가 나타납니다. 범주별로 데이터를 그룹화하도록 선택하면 그룹화하기 위해 선택한 필드(또는 속성)의 공통 값을 기반으로 데이터가 그룹화되고 스타일이 지정됩니다(예: 소매/도매와 같은 비즈니스 유형).
레이어에 숫자 필드가 있는 경우 숫자 범위별로 데이터를 그룹화할 수 있습니다. 이 그룹화 옵션의 경우 분류 방법을 선택해야 합니다. 각 분류 방법은 데이터를 가져와 클래스(그룹)로 분할합니다. 분류 방법 옵션에는 등간격, Natural Breaks, 등도수, 수동 구분점이 있습니다. 다른 클래스로 피처가 분류되는 값을 클래스 구분점이라고도 합니다. 각 그룹화 방법별로 클래스 구분점이 결정되는 방식은 아래에 설명되어 있습니다.
등간격
등간격 분류 방법을 사용하면 모든 데이터 값 범위가 동일한 크기의 하위 범위로 나누어집니다. 등간격 분류를 사용할 때는 간격(또는 하위 범위) 수를 지정합니다. 그러면 Esri Maps for IBM Cognos에서 데이터 분할 방법을 자동으로 결정합니다. 예를 들어 값이 0~300인 필드에 대해 클래스를 세 개로 지정한 경우 Esri Maps for IBM Cognos에서는 0~100, 101~200, 201~300의 세 클래스를 생성합니다.
등간격은 백분율과 온도 같은 친숙한 데이터 범위에 적용하는 것이 가장 좋습니다. 이 방법은 다른 값을 기준으로 속성 값의 양을 강조합니다. 예를 들어 특정 매장이 총 판매액의 상위 1/3을 구성하는 매장 그룹에 속해 있음을 나타냅니다.
Natural Breaks
Natural breaks 클래스는 데이터에 내재된 자연스러운 그룹화를 기반으로 합니다. 클래스 구분점은 유사한 값을 가장 잘 그룹화하고 클래스 간의 차이점을 극대화합니다. 피처는 데이터 값의 차이가 비교적 큰 경계가 설정된 클래스로 분할됩니다. Natural Breaks 분류는 군집된 값을 같은 클래스에 배치하기 때문에 균등하게 분포되지 않은 데이터 값을 매핑하는 데 적합합니다.
등도수
등도수 분류에서는 각 클래스에 같은 수의 피처(예: 클래스당 10개 또는 클래스당 20개)가 포함됩니다. 등도수 분류는 선형 분포된(균등한) 데이터에도 적합합니다. 또한 여러 피처 사이에서 특정 피처의 상대 위치를 강조하려는 경우, 예를 들어 특정 매장이 판매액에서 전체 매장의 상위 1/4에 속함을 나타내는 데 유용합니다. 등도수 분류는 각 클래스에 같은 개수의 데이터 값을 할당합니다. 값 수가 너무 적거나, 너무 많거나, 없는 클래스가 없습니다.
피처가 등도수 분류를 사용하여 각 클래스에서 동일한 개수로 그룹화되기 때문에 종종 결과 맵이 잘못 도출될 수 있습니다. 예를 들어 유사한 피처가 다음 클래스에 배치되거나 값이 완전히 다른 피처가 같은 클래스에 배치될 수 있습니다. 클래스 수를 늘리면 이러한 왜곡을 최소화할 수 있습니다.
수동 구분점
보고서 작성자가 고유 그룹화를 정의하려면 구분점을 수동으로 추가하고 데이터에 적합한 범위를 설정하면 됩니다. 특정 데이터 매핑에 대한 특정 표준이나 지침이 이미 있을 수 있습니다. 예를 들어 작성자가 위의 값 또는 아래의 임계값 같은 특정 값으로 피처를 강조할 수 있습니다.
