Создание и использование карт градуированных символов

Insights в ArcGIS Online
Insights в ArcGIS Enterprise
Insights desktop

Создайте карту градуированных символов для показа числовых значений символами разных размеров, где большие символы соответствуют большим значениям. Карты градуированных символов используют тип символа интеллектуального картографирования Числа и количества (Размер). Карта градуированных символов поможет ответить на такие вопросы о данных, как: Где расположены данные? Где самое большое значение? Где самое маленькое значение?

С помощью градуированных символов удобно различать низкие и высокие значения, что позволит вам показать различия и выполнять сравнения на карте. Измените размер символов для прояснения рассказываемой истории.

Пример

Страховая компания проводит оценку количества действующих полисов, находящихся в зоне с частыми ураганами и связанных с ними рисков. С помощью карты градуированных символов можно использовать сумму значений страховой стоимости (TIV) для определения, в пределах каких затрагиваемых ураганом областей продано наибольшее число полисов.

Карта градуированных символов, на которой отображается общая страховая стоимость, агрегированная с областью, затронутой ураганом

Представленная выше карта градуированных символов – это результат пространственного агрегирования слоев страховых полисов и штормовой волны. Карта выявляет высочайшее значение TIV, расположенное на южной оконечности, и показывает его самым большим символом.

Создание карты градуированных символов

Для создания карты градуированных символов выполните следующие шаги:

  1. Разверните набор данных на панель данных, чтобы поля были видны.
  2. Выберите числовое поле Числовое поле.
    Подсказка:

    Вы можете выполнять поиск полей с помощью строки поиска в панели данных.

  3. Перетащите поле на страницу и поместите его на область размещения Карта.

    Создается карта градуированных символов, использующая Числа и количества (Размер) в качестве Типа символа.

Карта градуированных символов также создается, если вы выполняете пространственное агрегирование.

Примечания по использованию

Нажмите кнопку Перевернуть карточку Перевернуть карточку, чтобы перевернуть карточку. На обратной стороне карточки находится статистика и текстовое поле для ввода описания карты.

Панель Опции слоя доступна из легенды слоя и может использоваться для просмотра значений классификации, отображаемых на карте, изменения стиля карты и просмотра информации о выбранных объектах.

Вкладка Легенда Легенда позволяет просматривать значения классификации карты градуированных символов и делать выборки на основе этих значений.

Используйте вкладку Символы Символы, чтобы выполнить следующие действия:

  • Изменять отображаемое на карте поле или переключаться на другой тип карты.
  • Измять статистику для отображаемого поля. Эта опция доступна только в том случае, если в наборе данных с агрегацией было включено сохранение местоположений, разрешающее идентичные объекты, или если набор данных был создан с помощью пространственной агрегации.
  • Изменять тип классификации.
  • Изменять число отображаемых классов.
  • Изменять, добавлять или удалять поле Разделить на.

Вкладка Оформление Оформление используется для настройки свойств стиля символа, например, палитры цветов, размера символа, толщины контура и его цвета, а также прозрачности слоя.

Используйте вкладку Атрибуты Атрибуты для просмотра информации об объектах, выделенных на карте.

Как работает карта градуированных символов

Карты градуированных символов используют классификацию данных, чтобы применить символы к числовым диапазонам. Применяемый метод классификации зависит от данных и от информации, которую вы хотите передать в карте.

Для карт градуированных символов доступны следующие опции классификации:

Метод классификацииОписаниеПример

Естественные границы

Классы основаны на присущих данным естественных группах. Эта классификация используется по умолчанию.

Метод естественных границ следует использовать, если необходимо подчеркнуть естественные группы, на которые делятся данные. Метод Естественные границы не должен применяться для сравнения карт, созданных для различных данных.

Используйте естественные границы, чтобы сравнить преступность в районах по всему городу. Общие показатели преступности будут сгруппированы таким образом, что районы с аналогичным уровнем преступности будут обозначены одним цветом.

Равные интервалы

Разбивает диапазон значений атрибута на поддиапазоны равного размера.

Классификация методом Равный интервал подчеркивает величину атрибута относительно других значений и должна использоваться для данных, имеющих известные диапазоны.

Метод Равные интервалы позволяет сравнивать общие продажи в отделениях сетевых магазинов. Если вы применяете четыре интервала, все магазины будут разделены в диапазоны по 25 %.

Квантиль

Разделяет атрибуты по бинам с равным количеством объектов.

Классификация методом Квантиль может исказить внешний вид карты, поместив одинаковые значения в разные классы. Поэтому этот метод классификации следует применять к относительно единообразным данным. Можно также использовать классификацию Квантили в качестве метода визуального ранжирования.

Используйте интервалы квантилей для сравнения выбросов углерода между странами за данный год. Если ваш набор данных включает данные выбросов для 100 стран, и вы применяете 10 интервалов, вы сможете выявлять различные группы источников выбросов углерода (10 самых сильных источника, 10 самых низких источника и так далее), но не делать сравнение внутри групп.

Среднеквадратическое отклонение

Классифицирует объект на основе того, насколько значения атрибутов объекта отличаются от среднего значения.

Метод средне-квадратического отклонения лучше всего работает с наборами данных, которые имеют нормальное распределение, и для анализа, где важно среднее значение или отклонение от среднего.

Используйте средне-квадратическое отклонение, чтобы сравнить количество человек, поступивших в больницы по всему штату. Вы можете применять эту карту, чтобы увидеть, где расположены больницы со средним количеством пациентов, а также расположение больниц, количество пациентов которых выше или ниже среднего уровня на один или два уровня.

Неклассифицированный

Числовые данные отображаются с помощью непрерывной шкалы, а не дискретных классов.

Метод Неклассифицированный следует использовать, если требуется увидеть пропорциональные изменения в данных.

Неклассифицированная цветовая шкала позволяет сравнивать выбросы углекислого газа между странами. В отличие от классификации Квантили, этот метод даст вам возможность различать все страны, потому что каждая страна будет иметь немного другой размер символа (например, самый сильный источник выбросов углерода будет иметь немного больший символ, чем второй по величине выбросов).

Вручную

Добавьте вручную границы классов, которые подходят вашим данным.

Метод Вручную следует использовать, когда известны диапазоны, которые необходимо применить к данным, например, когда требуется создать несколько карт с одинаковыми интервалами значений.

Классификация с методом Вручную позволяет сравнить количество пустующих домов в районах города за определенный период времени. Классификацию Вручную можно использовать для применения одних и тех же интервалов к обеим картам, чтобы видеть закономерности и сравнивать данные без ложных предположений из-за различий в классификации.