ビューアー)を使用した地図上でのデータ可視化のプロセスを紹介します。最終的には地図作成にとどまらず、サードパーティのチャートなどのコンポーネントを組み合わせたアプリ開発をゴールとしています。本ワークフローで伝える方法はあくまで作成済みのデータに簡単な加工を施して可視化を行うことをクラウド上で実施することを前提としています。ソフトウェアなどを使ったデータ編集は除外しています。ワークフロー5ステップをベースに、各ステップで使用するツールやプラットフォームとその簡単な使用方法を以下で紹介していきます。データ取得データ可視化のテーマとなるデータを取得します。取得したデータを地図上にプロットします。必要に応じてデータ変換を行います。必要に応じてテーマとなるデータをもとに解析処理を施します。可視化対象であるデータをテーマに従って表現を加えます。マップをページ上に表示し、データ可視化によるテーマを伝えるためにページの編集を行います。以下は上記5ステップをチャートで表現した図です。すべてのステップを踏む必要はなく、また柔軟なアウトプットを行うために開発が担う作業範囲を大きくすることも考えられますが、ここでは、もっとも簡易で効率的な手段として、ステップ4までのプロセスをクラウド上で完了できるようなフローを紹介します。ツールではさまざまなデータ形式をサポートしており、異なる形式のデータをインポートし、地図上に可視化することができます。サポートするデータ形式は以下の通りです。カタログから取得したデータをすぐに地図上に可視化できます。経由したデータ可視化が可能なため、より柔軟な可視化に対応できます。サービスを配信しているデータ元の参考です。DataKoopデータ加工ここで紹介するデータ加工はさまざまなデータ形式を1つの地図上に重ねて可視化する作業にあたります。ツールを使って地図上に可視化します。空間解析を実施することで、より高度な分析結果を2次データとしてそのまま地図上で扱うことができます。フィーチャがあり、喫茶店の売上を区別にまとめるとします。最小値または最大値、各区における総売上の標準偏差を取得できます。このプロセスは必須ではないので、必要に応じて行ってください。ヘルプ」を参照してください。可視化対象であるデータをテーマに従って表現を加えます。ツールには直感的な操作で地図上のデータの表現を操作するための機能が備わっています。主な表現方法は以下の通りです。把握し、隠れているパターンを明らかにできます。まで滑らかに変化する一連の色の配列で表示します。さまざまな色を使用して、レストランが提供する料理の種類を表すことができます。種類未満にするのが理想的です。数と量(色)数値データが存在する場合、色のグラデーションによってフィーチャを区別できます。使用できる色のグラデーションには、さまざまな種類があります。薄い色から濃い色に変化する単純な方式は、年齢や収入など、高低を表すデータ値の表示に適しています。数と量(サイズ)数値データまたはランク付けされたカテゴリを表すために、順序付けできる異なるサイズの並びを使用します。この方法を使用して、ポイント、ライン、およびエリアをすべて描画できます。マップでは、シンボルが大きいほど大きい数値を表すという直感的な論理を使用します。伝えたい内容を明確に表すようにシンボルのサイズを調整します。等級シンボルを使用して、各都市の相対的な人口密度を表示できます。シンボルの色とサイズを完了します。回使用して、強調するデータの部分に基づき、シンボルのサイズを設定し、色を設定できます。これは、一人親の世帯数などの数情報を、貧困率などの比率で陰影処理して表示する場合に適したスタイルです。個別値シンボルとサイズ学士号を持つ人などの数属性を表示し、郡名など別のフィールドの値ごとに一意の色を使用する場合に使用します。シンボル設定を調整します。つの数値の比率をマッピングして、その関係をパーセンテージまたは単純な比率で表現できます。総人口に対する大学の学位を持つ人の比率をマッピングできます。マップは1つの完結した地図データとして管理が可能です。ページ上に表示することができます。コンポーネントと容易に連携が可能です。