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浅谈【数据地图】在数据分析中的作用

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和以前用Excel制作数据地图相比,使用R语言确实便捷了许多,而且将鼠标悬停在地图上方时能够显示数据明细,通过拖动鼠标能够改变最大最小值,相应的地图区域会动态显示或隐藏,这些特点要在Excel中实现估计相当麻烦。

数据地图

自从用了recharts3包以后,做数据地图只需要3行R语言:

library(recharts3)

dts = read.csv("E:\\data.csv")

mapc(dts, titletext="各省KPI完成率")

其中保存在E盘的data.csv文件总共有2列,第一列是省份的名称,第二列是各省份KPI完成率数据。mapc函数封装了数据地图的实现代码,数据化分析在写这个函数时,参考了 http://echarts.baidu.com/demo.html#map-china-dataRange 并做了大量的简化处理,由于Echarts 3将地图的js文件分离出来了,所以需要将 china.js 引入到 echarts3.yaml 文件中。

和以前用Excel制作数据地图相比,使用R语言确实便捷了许多,而且将鼠标悬停在地图上方时能够显示数据明细,通过拖动鼠标能够改变最大最小值,相应的地图区域会动态显示或隐藏,这些特点要在Excel中实现估计相当麻烦。

下面这个是我以前利用Excel制作的数据地图应用案例,主要功能:

(1)热力数据地图的分档填色

(2)地图选择的动态图表展现

(3)条形图源数据的自动排序

数据地图

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