Hiển thị dữ liệu điểm để phản ánh thời gian / tuổi


10

Tôi có một lớp 3.000 điểm cho một tiểu bang, với mỗi lớp biểu thị tuổi của một loại công trình cụ thể. Một màn hình trực quan được đề xuất là gì có hiệu quả và không kém phần làm nổi bật tuổi của các cấu trúc này.

Tôi đã nghĩ đến việc sử dụng bản đồ nhiệt, nhưng điều đó có thể dẫn đến một số sai lệch, vì trong một vùng lân cận nhỏ, bạn có thể có 3 tòa nhà mới và 1 tòa nhà cũ hoặc ngược lại lấy đi sự trung thực. Tuy nhiên, tôi muốn một trợ giúp trực quan mà khi nhìn vào một cách ngắn gọn hoặc một ảnh chụp nhanh có thể kể một câu chuyện về tuổi của các cấu trúc này.


Làm thế nào trải ra là 3.000 điểm của bạn? Chúng có xu hướng co cụm ở một số khu vực nhất định hoặc chúng cách nhau gọn gàng hơn?
Andy W

IMHO một số đề xuất được đưa ra đều tốt như nhau nhưng chúng ta cần biết thêm về mục đích của bản đồ để quyết định giữa chúng; Ai là người dùng, dữ liệu 'câu chuyện' nói gì và cách phân cụm dữ liệu đúng lúc (như được hỏi bởi Andy W) như trong không gian.
Trevesy

Câu trả lời:


4

Tôi thích ý tưởng của bạn về một bản đồ nhiệt cho quy mô toàn tiểu bang. Bạn có thể mô tả các bất thường hạt mịn bằng bản đồ chèn (giấy) hoặc phụ thuộc tỷ lệ (bản đồ web).

Nếu bạn thực sự cảm thấy cần phải hiển thị các giá trị kín đáo, bạn có thể chạy tập lệnh để phân tán các tính năng điểm sao cho chúng không được xếp chồng lên nhau (công cụ ArcMap tích hợp được gọi là "Dấu phân tán") và tượng trưng cho tuổi xe tải. trên một đoạn đường màu.


FYI: Ngoài ra còn có một "Dấu phân tán" trong QGIS. Nó được gọi là "Điểm dịch chuyển".
underdark

3

Nếu các tòa nhà này được đóng gói trong các thành phố, bạn có thể sử dụng biểu đồ hình tròn để mô tả tỷ lệ của các tòa nhà cũ và mới (hoặc nhiều lớp như bạn muốn sử dụng).

Imho, một bản đồ nhiệt nên đại diện cho hiện tượng liên tục. Tuổi của một loại công trình cụ thể có thể không liên tục.


Tôi không đồng ý và nghĩ rằng một bản đồ dựa trên nhiệt hoặc raster có thể thể hiện hiện tượng không liên tục khá tốt, đặc biệt trong trường hợp các điểm có quá nhiều điểm trùng nhau.
Andy W

@Andy W: Tôi đồng ý nếu mục tiêu của bạn là ánh xạ mật độ điểm. Nhưng trong trường hợp này tôi nghĩ mục tiêu là ánh xạ phân bố thuộc tính. Một bản đồ nhiệt sẽ làm dịu đi sự khác biệt (ví dụ như các tòa nhà thực sự cũ và hoàn toàn mới gần nhau). Đó có thể không phải là một hiệu ứng mong muốn.
underdark

Tôi đồng ý với quan điểm của bạn, nhưng tổng hợp đến các thành phố có cùng loại hiệu ứng làm mịn. Bản đồ mật độ hạt nhân trong bối cảnh này sẽ được coi là đại diện cho tuổi xây dựng trung bình ở gần không gian gần với pixel (có thể có hoặc không hữu ích với poster gốc). Tuổi xây dựng có thể tương đương để nói nồng độ kim loại trong đất hoặc nhiệt độ đọc ở các điểm khác nhau. Việc bạn thực hiện một số loại phân biệt giữa cũ và mới trong đề xuất của bạn như thể chúng là những đặc điểm phân đôi khác nhau.
Andy W

2

Tôi thích câu trả lời của Brian (và tôi nghĩ rằng các bản đồ nội bộ có thể thực sự tuyệt vời và nhiều thông tin để làm nổi bật các phần cụ thể hoặc bất thường), nhưng trước tiên tôi chỉ cần sử dụng một biểu tượng tỷ lệ để biểu thị tuổi xây dựng (và tạo hai bản đồ, một bản đồ có các tòa nhà cũ hơn biểu tượng lớn hơn và một với các tòa nhà mới hơn nhận được một biểu tượng lớn hơn). Hai bản đồ là bởi vì nếu bạn có các khu vực được lấy mẫu quá mức, chúng có thể sẽ có số lượng lớn hơn của cả tòa nhà mới và cũ.

Điều này sẽ không hoạt động tốt nếu các tòa nhà quá cụm vì các biểu tượng tỷ lệ sẽ trùng nhau (như bạn đã đề xuất trong câu hỏi của mình). Do đó, đây là nơi mà cách tiếp cận ước tính mật độ hạt nhân (tạo ra bản đồ nhiệt liên tục) có thể rất hữu ích.

Tôi cũng sẽ nói rằng số liệu thống kê tóm tắt trong trường hợp của bạn có thể hữu ích. Tính toán các biện pháp toàn cầu về tự tương quan không gian (ví dụ: Moran's I, Getis Ord, Geary's C) sẽ được cung cấp thông tin về phân phối. Bạn cũng có thể ánh xạ các biện pháp địa phương của hiệp hội không gian để hình dung các cụm của các tòa nhà cũ hoặc trẻ.


2

Nếu mục đích trực quan hóa của bạn là thể hiện sự lan rộng của các độ tuổi xây dựng trên toàn Bang mà không cần đi sâu vào các khu vực phụ thì một giải pháp đơn giản là tổng hợp các độ tuổi của các tòa nhà với nhau (ví dụ: 1850 - 1900) và hiển thị các bản đồ Bang riêng biệt cho mỗi lần thời kỳ có dấu chấm. 4 bản đồ hoạt động tốt vì tất cả chúng đều liền kề và nhanh chóng được quét. Điều này rất có thể sử dụng vì tính đơn giản của nó và bạn có thể sử dụng các chấm nhỏ cho các tòa nhà, điều đó có nghĩa là bạn có thể hiển thị sự lan truyền của hàng ngàn điểm dữ liệu cùng một lúc - các biểu tượng phức tạp hơn sẽ chồng lấp lên nhau.

Tuy nhiên, nếu mục đích của bản đồ là cho phép người dùng đi sâu vào và xem sự phân bố tuổi trong một phần phụ của tiểu bang hoặc nếu sự phân biệt tuổi tác là quan trọng thì giải pháp này có lẽ không phải là cách để làm điều đó.


1

Tương tự như bản đồ nhiệt, bạn có thể hiển thị tuổi dưới dạng giá trị z và tạo bản đồ làm mờ, điều này có thể giúp giảm một chút với việc giảm độ lệch - những người thực sự "cao" (cũ) vẫn có xu hướng nổi bật , nhưng sẽ không xóa sổ các tòa nhà "ngắn hơn" (mới hơn).

Tùy thuộc vào những gì bạn đang cố gắng thể hiện (bạn đang cố gắng làm nổi bật các tòa nhà cũ hơn?) Bạn có thể thử nghiệm với thang đo logarit hoặc hàm mũ.

Trong khu vực rộng lớn của một tiểu bang, sẽ rất khó để có được nhiều chi tiết về độ tuổi xây dựng ngoại trừ trung bình hình ảnh. Chỉ đến khi bạn nhìn vào cấp độ khối, bất kỳ đại diện nào cũng sẽ hữu ích.


Tôi thực sự không cố gắng làm nổi bật bất cứ điều gì, và nhiều nhất có thể tôi muốn thoát khỏi điều đó.
dassouki

Sau đó, bạn không cố gắng làm phẳng bất cứ điều gì - như bản đồ nhiệt sẽ có xu hướng, và để các điểm nhảy ra khỏi bạn. (Tôi đang hình dung) rằng bạn thực sự đang nói về việc tạo ra một bề mặt 3D trông giống như một bó măng đá mọc ra từ đó. Có lẽ "bản đồ" sẽ là một mô tả tốt hơn?
Thảo dược

1
Nó có thể hiệu quả nhưng tôi cảnh giác với các bề mặt 3D như thế này. Thứ nhất, các đỉnh lớn che khuất các đỉnh nhỏ hơn phía sau chúng. Thứ hai, đọc giá trị tuyệt đối trong bản đồ 3D sẽ kém chính xác hơn so với việc bạn có một đoạn màu.
Trevesy
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.