16、Tableau地图与演示功能全解析

Tableau地图与演示功能全解析

一、创建TMS文件

在使用Tableau进行地图绘制时,我们常常需要创建TMS(Tile Map Service)文件来连接不同的地图服务。下面为你介绍创建指向ArcGIS World Street Map和Stamen Toner地图的TMS文件所需的基本信息。
- ArcGIS World Street Map
- 服务器: http://services.arcgisonline.com
- URL格式: /ArcGIS/rest/services/World_Street_Map/MapServer/tile/{Z}/{Y}/{X}
- TMS文件代码:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<mapsource inline="true" version="8.2">
  <connection class="OpenStreetMap" server='http://services.arcgisonline.com' url-format='/ArcGIS/rest/services/World_Street_Map/MapServer/tile/{Z}/{Y}/{X}'/>
  <layers>
    <layer display-name="World_Street_Map" name="World_Street_Map" show-ui="false" typ
### 数据可视化的定义及其重要性 数据可视化是指将复杂的数据集转换成图形或图表的形式,以便人们能够更容易理解和解释这些数据。这种方式使得隐藏在大量原始数据中的模式、趋势和异常变得一目了然[^2]。 对于企业而言,有效的数据可视化可以帮助管理层快速获取关键业务指标(KPIs),辅助制定战略规划并提高运营效率。它不仅简化了数据分析过程,还促进了跨部门之间的沟通协作,使团队成员能基于共同的理解作出一致性的决定。 ### Tableau 地图功能详解 Tableau 提供了一套强大的地理空间分析工具,允许用户轻松创建交互式的地图视图来探索位置相关的数据。具体来说: - **自动地理位置解析**:只要输入地址或者邮政编码等信息,Tableau 就能自动将其转化为具体的坐标点,并标注到球范围内的任意地点上[^3]。 - **多层叠加显示**:除了简单的标记外,还可以在同一张地图上叠加多个维度的信息,比如人口密度、销售业绩分布等等,形成丰富的层次感。 - **自定义样式设置**:为了满足不同场景下的需求,Tableau 支持高度定制的地图外观选项,包括但不限于颜色渐变、图标选择以及边界线条粗细调整等功能[^4]。 #### 实际应用案例演示 假设现在有一组关于国各城市共享单车使用情况的数据集,想要通过Tableau 来构建一张反映各地骑行活跃度差异的地图,则可以按照如下步骤操作: 1. 导入Excel文件作为源表; 2. 设置好相应的纬度经度字段关联关系; 3. 利用内置模板生成初步版本; 4. 调整配色方案突出重点区域; 5. 添加必要的标签说明增强可读性; 最终得到的结果应该是一幅清晰直观的城市自行车出行热度图谱,有助于相关部门评估政策效果或是商家优化站点布局策略。 ```python import pandas as pd from tableauhyperapi import HyperProcess, Connection, Telemetry, CreateMode, NOT_NULLABLE, NULLABLE, SqlType, TableDefinition, Inserter, escape_name, escape_string_literal with HyperProcess(telemetry=Telemetry.DO_NOT_SEND_USAGE_DATA_TO_TABLEAU) as hyper: with Connection(endpoint=hyper.endpoint, database="output.hyper") as connection: table_def = TableDefinition( name='BikeTrips', columns=[ ('City', SqlType.text(), NOT_NULLABLE), ('Latitude', SqlType.double(), NOT_NULLABLE), ('Longitude', SqlType.double(), NOT_NULLABLE), ('RideCount', SqlType.int8(), NOT_NULLABLE) ] ) inserter = Inserter(connection, table_def) df = pd.read_excel('bike_trips.xlsx') data_to_insert = [(row['City'], row['Lat'], row['Lon'], int(row['NumOfRides'])) for index, row in df.iterrows()] inserter.add_rows(data=data_to_insert) inserter.execute() ```
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