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有的人说，数据可视化就是画图，没什么可以研究的价值。小编原本也天真的以为，数据可视化从字面意思上理解就是把数据从冰冷的数字转换成五颜六色的图形，不过就是色彩丰富了一些，看起来可能更加的高大上，其他没有太大的区别。其实不然，一个好的可视化，不仅可以加深人们对其的印象和理解，还能发现其中更具有价值的信息。
运用比较专业的说法，数据可视化就是利用运用计算机图形学、图像、人机交互等技术，将采集或模拟的数据转换为可识别的图形、图像。
简单的看数字罗列所组成的数据，很难发现其中所包含的意义，也很难分析出具有价值的信息，这时候数据可视化的意义就体现出来了。运用数据可视化能够更好的帮助人们分析数据，使得数据结果可视化。数据可视化借助图形化的手段，清楚有效的传达信息，可以说是技术与艺术的完美结合；同时可视化增加了数据的灵性，企业可以从中提取出更多具有价值的信息，获得更多的效益。
在数据可视化中，地图可视化是最最常用的高级图表之一了，尤其是各种企业的可视化大屏里，要是不放张地图大屏，都不好意思跟老板或者同行看。
这种可视化地图虽然高大上，但是制作方法其实并不难，主要有两种方法：
第一种是用python、echarts组合的方法，这种方式要求具有一定的JS编程基础，难度较高，但是自由化程度很高，可以实现诸如喷泉图的效果，推荐有编程基础的人学习。
第二种是使用可视化平台，比如国内的FineBI、国外的BatchGeo等，这种方式的学习成本很低，基本不需要敲代码，直接套用模板即可。像我最常用的FineBI做到了自助式分析，图表类型丰富，数据分析功能较强大，钻取，筛选，分组等功能都有。
下面给大家介绍五种最常用的可视化地图类型：
热力地图用于在地理坐标系范围内，将数据转换成颜色色调，并通过颜色变化程度直观反应出热点分布、区域聚集等数据信息。
优点：清晰地呈现数据在地理空间的分布、频率或密度情况。
缺点：效果过于柔化，不适合用作数据的精确表达。
如下图显示了全国各地区环境监测 PM2.5 的数值高低，如下图所示：
热力图的基本要求：
流向地图在地图上显示信息或物体从一个位置到另一个位置的移动及其数量。
通常用来显示人物、动物和产品的迁移数据。单一流向线所代表的移动规模或数量由其粗细度表示，有助显示迁移活动的地理分布。
流向地图多应用于区际贸易、交通流向、人口迁移、购物消费行为、通讯信息流动、航空线路等场景，也可应用企业货物运输，供应链管理。
优点：适合展现地理空间内事物发生位置移动时所对应数据的变化情况。
缺点：不适合展示精确数值。
例如，春运迁徙人员的运动路径如下图所示：
流向地图的基本要求：
在需要按照地区分析数据时，可以使用柱形地图进行展示，数值大小映射到柱形图的颜色和大小上，如下图所示：
地图功能能够一目了然看出各个地区数据的分布，展示出来更加直观，增加图形的立体感。
需要按照地区分析数据时，可以使用区域地图，FineBI的地图在展示效果上与所有用地图来做数据分析的样式基本一致，可以按照市、省、国家甚至一些定制的地图展示。如下图所示：
区域地图的基本要求：
区域地图适合展示数据在地理区块空间的分布状况，大部分情况下用颜色区分数值大小。
点地图用于在地理坐标系范围内，将数据生成为几何图形点，主要用于展示地理区域内的空间分布。
点地图的基本要求：
点地图非常适合展示一组或多组数据在地理空间的分布状况。
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3)针对具体风水等问题进行求助或咨询；
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3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
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