データ可視化で一番使う10種類の地図/マップ | FineReport /* Template Name: singlenew(2019.11.12) */    

データ可視化で一番使う10種の地図/マップ

最終更新日:2022-6-15

地図種類

データを地理的に分析する場合は、データ可視化ツールでマップにデータをプロットできます。塗りつぶしマップ、行政マップ、ヒートマップ、ドットマップ、フローマップなどの種類に分けられます。使用場面により、2種類以上の地図を組み合わせることもあります。

本記事は、実際にデータ可視化ツールを使用し、地図グラフを作成するなか、よく使うマップグラフ・地図の種類を紹介します。

BIツール・データ可視化ツールFineReportの強力なマッピング機能を利用することで、地図上にデータが表示された魅力的なデータマップを簡単に作成できます。FineReportで作成した地図を例として、地図グラフの各種類の応用場面を見ていきましょう。

地図グラフ種類① 塗りつぶしマップ

塗りつぶしマップ(コロプレス マップとも呼ばれる)はデータ可視化に一番利用される地図といえます。国、県、市、区、あるいはカスタマイズされたエリアごとにデータを表示し、マップ上の色の濃淡など視覚要素で数値を表します。

応用シーン:

たとえば、米国全土の肥満率を表したい、日本全国のマグロの収穫量を表したいなど、地理上の分布と地域内の変動、空間的な傾向を確認する場合、塗りつぶしマップをよく使われます。

塗りつぶしマップ

下図のように、感染者数が多いほど、都道府県の売上高が高いほど色が濃くなります。

地図グラフ種類② ポイント分布マップ

ポイント分布マップはデータが密集している地域を見つける場合に便利な地図です。広範囲に分布した地理データの中の特定場所の情報を表現できます、データの視覚的クラスターを探すならポイント分布マップを利用します。

たとえば、ビジネスを全国で展開し、各地域の支社に関するデータを表示したい場合、一般的なマップより精度が高いポイント分布マップを利用すると、位置を正確かつ迅速に見つけることができます。

応用シーン:

ポイントに基づいたイベントの分布。下図に示すように、広範囲内の交通事故を追跡できます。画像、テキスト、視覚効果によって事件をマークします。

ポイント分布マップ

地図グラフ種類 ③ ヒートマップ(密度マップ)

ヒートマップは、ある範囲内のデータの密度を色の濃淡で視覚化します。データの視覚的クラスタの傾向を示す場合によく使われます。

たとえば、通勤時間の東京都内各の駅の人出を集計し、混雑程度を表現したい場合は、ヒートマップで、何時くらいにどの駅が最も混雑しているかを表示できます。

応用シーン:

ヒートマップはデータが密集する場所を探し出すのに便利です。地震、PM2.5、人口の分布、WEB解析においてのサイトヒートマップなどがあげられます。ヒートマップは塗り付けマップと異なり、地理的な境界を引きません。

ヒートマップ

地図グラフ 種類④ フローマップ(パス マップ)

フロー マップを使用すると、マップ全体でパスを接続し、時間とともに何かが発生した場所を見ることができます。

応用シーン:

太平洋の海流の動向、夏の高気圧前線の経路を追跡できます。梅雨前線の移動を追跡、桜前線の確認、台風の進路を予測などもよくフローマップを使います。

地図グラフ 種類⑤ スパイダーマップ (起点ー終点マップ)

スパイダーマップは起点の場所と一つ以上の終点の場所を連係を示します。

矢印線は移動の方向を、線の太さや色で量を示します。スパイダーマップは移動の方向を表す以外、商品や情報が出発地から目的地への移動を抽象的に表現する一つの可視化マップでもあります。

応用シーン:

地域間の貿易量、交通状況、人口移動、消費行動、通信、航空ルート、物流など。下図は東京を中心に貨物をどの地域へ輸送するかを描きます。

フローマップ

地図グラフ 種類⑥ 路線図

路線図は日常生活にもよく見られるマップです。路線図はフローマップより移動経路の精度が高いので、作成に時間がかかります。

路線図


地図グラフ 種類⑦ 時空間地図

時空間地図は、時間情報と空間情報を含め、特定対象の移動と分布を視覚化する地図です。 各ポイントの時間と空間における分布を記録します。

応用シーン:

全国各地の店舗の従業員のテレワーク管理や勤怠管理など。

スマート建設現場:

地図グラフ 種類⑧ データ空間分布地図

データ空間分布地図はフローマップと路線図を組み合わせた地図です。具体的な例でこの地図を説明しましょう。下図は、鉄道線路毎の利用客の移動を可視化する空間分布地図です。異なる色で線路を、線の太さで移動量を示します。

応用シーン:

データ空間分布地図により、一定時間内の鉄道利用客数の分布状況を把握し、人手配置を最適化できます。

データ空間分布地図

地図グラフ 種類⑨ 縦棒-ポイント分布マップ

ポイントの値を縦棒で表示する高度のポイント分布マップです。その値をバブルなどのほかの形で表すこともあります。

応用シーン:

ポイント分布マップの全ての応用シーンにこの種類を使えます。不動産プロジェクトなど、実物の地理的分布に重点を置く場合に縦棒‐ポイント分布マップをおすすめします。

縦棒-ポイント分布マップ

地図グラフ 種類⑩ カスタムマップ

カスタムマップは、好きなようにマップを描画してデータを表現するものです。どのようなシーンにも対応できますが、データ分析と視覚設計のスキルが必要です。FineReportで作ったカスタムマップを以下に挙げます。

カスタムマップ

まとめ

以上はデータ可視化でよく使う10種類の地図を紹介しました。データを可視化する際、ニーズに合わせた地図を選択し、レポート作成に役立てましょう。

マップ上にデータを配置する理由として、マップはデータに関する空間的な質問に答えられます。でーた可視化ための地図を探す前に、まずは空間的な質問とは何だということを押さえておきましょう。

大量のデータを地図化したいものの、データモデリング、プログラミング、データクリーニングなどの専門知識を持っていない場合、FineReportのようなノーコーディングのデータ可視化ツールをお勧めします。簡単なドラッグアンドドロップ操作で、データを地図に表示できます。

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