在数据可视化中，地图可视化是高频应用的一种。我们在一些新闻报道和商业杂志上，会经常看到运用地图来分析展示商业现象，这样的利用地图来反映和分析数据的形式叫数据地图。
数据地图可以最直观的表达出数据之间的空间关系，因此在很多数据分析场景中被广泛应用，这里我列举一些常用的数据地图类型和应用场景，并且在文末教大家如何快速制作数据地图：
点地图很直白，某个区域各个网点（特定位置）的数据时，用地图实现起来会比较复杂，并且精准性不高，那么就可以使用点地图，可精准快速定位到位置。使用场景：点事件的分布，可以应用的场景就不具体展开描述了。还可以实现对特殊点事件的特殊识别，像上述地图特大事件追踪，可以用图片标识、文字符合标识或者动态效果标识对相对严重的事件进行标识。
由点到线。大家对线地图可能应用不多，往往是因为线地图相对难绘制。不过线地图有时不仅包含空间、也包含空间，对于特殊场景的分析来说，应用价值特别高。使用场景：骑行或者驾驶的线路分布、公交/地铁的线路分布，比如上述地图的纽约市出租车线路图。这个再进步延申一下可以做得很牛逼，包含空间和时间的分布，具体可以见下方7和8。
由线到面。区域地图，也很常见了，最常见的就是行政地图，反映某一地区的自然、经济基本情况和区域特点。当然也可以自己上传自定义地图，比如像学校、商场的区域地图。使用场景：不同区域的某个特点分布。可以实现由省到市的逐级钻取，也可以实现对于某一特点的不同程度进行颜色、标签等区分。比如上图销售额实现由省到市的钻取，销售额越大颜色越深。
流向地图常用来可视化源汇流(Origin Destination Flow)数据。源地和汇地可以是点，也可以是面。源地和汇地之间的互动数据，常用连接空间单元几何重心之间的线段来表达，线的宽度或颜色来表示源地和汇地之间的流向数值。每个空间位置可以是源地，也可以是汇地。使用场景：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。
热力地图用来表示地理范围内各个点的权重情况，一般以特殊高亮的形式显示。使用场景：PM2.5分布，当然也可以不局限于地图，像上面的注册日期、年龄分布，产品喜好分布等等
热力点地图，热力地图和点地图的综合应用，相比热力地图来讲，可以实现识别的精度更准确，一般热力地图各点实际上已经是一个半径圆了，各圆之间互相交叠，相比点地图来讲更加有层次。使用场景：对地理范围内各个相对复杂的点的权重情况。比如上述的公交站点使用情况，人越多点越大，颜色越深。还可以对最大最小人数进行标识。
轨迹分布可视化，同时有时间和空间信息。可以记录各个点的时间及空间分布。使用场景：我们在电影里常看到的对于犯罪分子的GPS地理跟踪等等
不同颜色识别出不同线路（更直观），不同站点用线粗的大小表示客流量大小（类似热力点），线越粗，表示客流量越大，还可以表示轨道线路走向。使用场景：运营人员通过此种可视化效果，可以很直观的判断出某一时间段的客流分布情况，以便合理安排运营（比如工作人数等）；也可以深入分析不同路线的乘车行为，比如刚性出行（通勤）人群多在各大住宅区和办公区进出站
点地图的升级版本，可以变化各种形状，包括这种三维矩形。使用场景：点地图的任何场景，更侧重一些具体实物的地理分布，比如地产建筑项目。
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