SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 23
Data Visualization: Map
Mr. Montree Lorlertsakul
What’s in a map??
หัวข้อ
สัดส่วน (Scale)
ทิศ
สัญลักษณ์ (Legend)
Type of data visualization.
• 1D/Linear
• 2D/Planar
• 3D/Volumetric
• Temporal
• nD/Multidimensional
• Tree/Hierarchical
• Network
https://guides.library.duke.edu/datavis/vis_types
2D/Planar
• Choropleth
• Cartogram
• Dot distribution map
• Proportional symbol map
• Contour/isopleth/isarithmic map
• Dasymetric map
• Self-organizing map
2D/Planar
• Choropleth
• Cartogram
• Dot distribution map
• Proportional symbol map
• Contour/isopleth/isarithmic map
• Dasymetric map
• Self-organizing map
2D/Planar
• Choropleth
• Cartogram
• Dot distribution map
• Proportional symbol map
• Contour/isopleth/isarithmic map
• Dasymetric map
• Self-organizing map
2D/Planar
• Choropleth
• Cartogram
• Dot distribution map
• Proportional symbol map
• Contour/isopleth/isarithmic map
• Dasymetric map
• Self-organizing map
2D/Planar
• Choropleth
• Cartogram
• Dot distribution map
• Proportional symbol map
• Contour/isopleth/isarithmic map
• Dasymetric map
• Self-organizing map
2D/Planar
• Choropleth
• Cartogram
• Dot distribution map
• Proportional symbol map
• Contour/isopleth/isarithmic map
• Dasymetric map
• Self-organizing map
2D/Planar
• Choropleth
• Cartogram
• Dot distribution map
• Proportional symbol map
• Contour/isopleth/isarithmic map
• Dasymetric map
• Self-organizing map
2D/Planar
• Choropleth
• Cartogram
• Dot distribution map
• Proportional symbol map
• Contour/isopleth/isarithmic map
• Dasymetric map
• Self-organizing map
Type of data visualization.
• Noninteractive
• Interactive
Noninteractive map
Package = ggmap
Map <- get_map(location = c(lon =
100.54, lat = 13.76), zoom = 11.5,
maptype = 'toner', source =
"google")
Noninteractive map
Noninteractive map
Interactive map
https://www.bloomberg.com/graphics/2016-election-results/
Interactive map
Spatial analysis
• Heatmap
• Vector Spatial Analysis (Buffers)
• Nearest Neighborhood Analysis
• Spatial Regression Analysis
• Etc.
Spatial analysis : Heatmap
Spatial analysis : Buffers
https://docs.qgis.org/2.8/en/docs/gentle_gis_introduction/vector_spatial_analysis_buffers.html
Spatial analysis : Nearest Neighborhood Analysis
http://www.qgistutorials.com/en/docs/nearest_neighbor_analysis.html
Spatial analysis : Spatial Regression Analysis
0.722
-3091.83
6225.66
6319.74
ตัวแปรต้น Coefficient Std.Error z-value Probability
ถ่วงน้ำหนักพื้นที่ 0.418 0.0410112 10.185 0.000
ค่ำคงที่ 91.532 15.663 5.844 0.000
บริษัทมหำชน 7.215 2.318 3.112 0.002
เปิดในปี 2558 24.764 3.19883 7.741 0.000
จำนวนชั้น* 17.427 1.57959 11.033 0.000
จำนวนหน่วยขำยทั้งหมด* 9.570- 1.38599 -6.905 0.000
ขนำดพื้นที่โครงกำร* 3.211 1.28915 2.491 0.013
จำนวนช่องกำรจรำจร* 2.596- 1.70919 -1.519 0.129
รำคำประเมินที่ดินเฉลี่ย* 2.591 1.40957 1.838 0.066
แถมเฟอร์นิเจอร์ 9.375 2.71482 3.453 0.001
โครงกำรติดแม่น้ำ 12.852 6.8775 1.869 0.062
ระยะห่ำงจำก BTS 7.638- 1.15808 -6.596 0.000
ระยะห่ำงจำก MRT 4.668- 1.39518 -3.345 0.001
ระยะห่ำงจำก ARL 1.676 1.87409 0.894 0.371
ระยะห่ำงจำกถนน 4 ช่องจรำจร 3.533- 2.37667 -1.486 0.137
ระยะห่ำงจำกถนน 6 ช่องจรำจร 1.017- 2.16949 -0.469 0.639
พื้นที่เพื่อพำณิชยกรรม (สีแดง) 4.303- 5.31112 -0.810 0.418
พื้นที่อยู่อำศัยหนำแน่นมำก (สีน้ำตำล) 1.080 5.05385 0.214 0.831
พื้นที่อยู่อำศัยหนำแน่นปำนกลำง (สีส ้ม) 4.118- 4.6482 -0.886 0.376
ฝั่งตะวันออกของแม่น้ำเจ ้ำพระยำ 11.057 3.61682 3.057 0.002
พื้นที่น้ำไม่ท่วม ปี 2554 4.019- 2.8187 -1.426 0.154
รวมตัวแปร 19
* Standardized
Schwarz criterion
R-squared
Log likelihood
Akaike info criterion

Weitere ähnliche Inhalte

Mehr von BAINIDA

วิชาการสถิติเกี่ยวข้องกับงานวิจัยเกษตรอย่างไร โดย พุฒนา รุ่งระวี วทม. (NIDA)
วิชาการสถิติเกี่ยวข้องกับงานวิจัยเกษตรอย่างไร โดย พุฒนา  รุ่งระวี วทม. (NIDA)  วิชาการสถิติเกี่ยวข้องกับงานวิจัยเกษตรอย่างไร โดย พุฒนา  รุ่งระวี วทม. (NIDA)
วิชาการสถิติเกี่ยวข้องกับงานวิจัยเกษตรอย่างไร โดย พุฒนา รุ่งระวี วทม. (NIDA)
BAINIDA
 

Mehr von BAINIDA (20)

Update trend: Free digital marketing metrics for start-up
Update trend: Free digital marketing metrics for start-upUpdate trend: Free digital marketing metrics for start-up
Update trend: Free digital marketing metrics for start-up
 
Advent of ds and stat adjustment
Advent of ds and stat adjustmentAdvent of ds and stat adjustment
Advent of ds and stat adjustment
 
เมื่อ Data Science เข้ามา สถิติศาสตร์จะปรับตัวอย่างไร
เมื่อ Data Science เข้ามา สถิติศาสตร์จะปรับตัวอย่างไร เมื่อ Data Science เข้ามา สถิติศาสตร์จะปรับตัวอย่างไร
เมื่อ Data Science เข้ามา สถิติศาสตร์จะปรับตัวอย่างไร
 
Dark data by Worapol Alex Pongpech
Dark data by Worapol Alex PongpechDark data by Worapol Alex Pongpech
Dark data by Worapol Alex Pongpech
 
Deepcut Thai word Segmentation @ NIDA
Deepcut Thai word Segmentation @ NIDADeepcut Thai word Segmentation @ NIDA
Deepcut Thai word Segmentation @ NIDA
 
Professionals and wanna be in Business Analytics and Data Science
Professionals and wanna be in Business Analytics and Data ScienceProfessionals and wanna be in Business Analytics and Data Science
Professionals and wanna be in Business Analytics and Data Science
 
Deep learning and image analytics using Python by Dr Sanparit
Deep learning and image analytics using Python by Dr SanparitDeep learning and image analytics using Python by Dr Sanparit
Deep learning and image analytics using Python by Dr Sanparit
 
Visualizing for impact final
Visualizing for impact finalVisualizing for impact final
Visualizing for impact final
 
Python programming workshop
Python programming workshopPython programming workshop
Python programming workshop
 
Second prize business plan @ the First NIDA business analytics and data scien...
Second prize business plan @ the First NIDA business analytics and data scien...Second prize business plan @ the First NIDA business analytics and data scien...
Second prize business plan @ the First NIDA business analytics and data scien...
 
Second prize data analysis @ the First NIDA business analytics and data scie...
Second prize data analysis @ the First NIDA  business analytics and data scie...Second prize data analysis @ the First NIDA  business analytics and data scie...
Second prize data analysis @ the First NIDA business analytics and data scie...
 
แผนธุรกิจ ของทีมที่ได้รางวัลชนะเลิศ The First NIDA Business Analytics and Dat...
แผนธุรกิจ ของทีมที่ได้รางวัลชนะเลิศ The First NIDA Business Analytics and Dat...แผนธุรกิจ ของทีมที่ได้รางวัลชนะเลิศ The First NIDA Business Analytics and Dat...
แผนธุรกิจ ของทีมที่ได้รางวัลชนะเลิศ The First NIDA Business Analytics and Dat...
 
ผลการวิเคราะห์ข้อมูลของทีมที่ได้รางวัลชนะเลิศ The First NIDA Business Analyti...
ผลการวิเคราะห์ข้อมูลของทีมที่ได้รางวัลชนะเลิศ The First NIDA Business Analyti...ผลการวิเคราะห์ข้อมูลของทีมที่ได้รางวัลชนะเลิศ The First NIDA Business Analyti...
ผลการวิเคราะห์ข้อมูลของทีมที่ได้รางวัลชนะเลิศ The First NIDA Business Analyti...
 
Oracle Enterprise Performance Management Overview
Oracle Enterprise Performance Management OverviewOracle Enterprise Performance Management Overview
Oracle Enterprise Performance Management Overview
 
Current trends in information security โดย ผศ.ดร.ปราโมทย์ กั่วเจริญ
Current trends in information security โดย ผศ.ดร.ปราโมทย์ กั่วเจริญCurrent trends in information security โดย ผศ.ดร.ปราโมทย์ กั่วเจริญ
Current trends in information security โดย ผศ.ดร.ปราโมทย์ กั่วเจริญ
 
ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการเปลี่ยนแปลงการใช้จ่ายของครัวเรือนไทย โดย รศ.ดร.เดือนเ...
ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการเปลี่ยนแปลงการใช้จ่ายของครัวเรือนไทย โดย รศ.ดร.เดือนเ...ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการเปลี่ยนแปลงการใช้จ่ายของครัวเรือนไทย โดย รศ.ดร.เดือนเ...
ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการเปลี่ยนแปลงการใช้จ่ายของครัวเรือนไทย โดย รศ.ดร.เดือนเ...
 
สถิติทางการกับการพัฒนาประเทศ บทบาทของสำนักงานสถิติแห่งชาติ โดย นางหทัยชนก พรร...
สถิติทางการกับการพัฒนาประเทศ บทบาทของสำนักงานสถิติแห่งชาติ โดย นางหทัยชนก พรร...สถิติทางการกับการพัฒนาประเทศ บทบาทของสำนักงานสถิติแห่งชาติ โดย นางหทัยชนก พรร...
สถิติทางการกับการพัฒนาประเทศ บทบาทของสำนักงานสถิติแห่งชาติ โดย นางหทัยชนก พรร...
 
วิชาการสถิติเกี่ยวข้องกับงานวิจัยเกษตรอย่างไร โดย พุฒนา รุ่งระวี วทม. (NIDA)
วิชาการสถิติเกี่ยวข้องกับงานวิจัยเกษตรอย่างไร โดย พุฒนา  รุ่งระวี วทม. (NIDA)  วิชาการสถิติเกี่ยวข้องกับงานวิจัยเกษตรอย่างไร โดย พุฒนา  รุ่งระวี วทม. (NIDA)
วิชาการสถิติเกี่ยวข้องกับงานวิจัยเกษตรอย่างไร โดย พุฒนา รุ่งระวี วทม. (NIDA)
 
Current trends in information security โดย ผศ.ดร.ปราโมทย์ กั่วเจริญ
Current trends in information security โดย ผศ.ดร.ปราโมทย์ กั่วเจริญCurrent trends in information security โดย ผศ.ดร.ปราโมทย์ กั่วเจริญ
Current trends in information security โดย ผศ.ดร.ปราโมทย์ กั่วเจริญ
 
Agile Development for Startup โดย ผศ.ดร.รัฐกร พูลทรัพย์
Agile Development for Startup โดย ผศ.ดร.รัฐกร  พูลทรัพย์Agile Development for Startup โดย ผศ.ดร.รัฐกร  พูลทรัพย์
Agile Development for Startup โดย ผศ.ดร.รัฐกร พูลทรัพย์
 

Data visualization. map

  • 1. Data Visualization: Map Mr. Montree Lorlertsakul
  • 2. What’s in a map?? หัวข้อ สัดส่วน (Scale) ทิศ สัญลักษณ์ (Legend)
  • 3.
  • 4. Type of data visualization. • 1D/Linear • 2D/Planar • 3D/Volumetric • Temporal • nD/Multidimensional • Tree/Hierarchical • Network https://guides.library.duke.edu/datavis/vis_types
  • 5. 2D/Planar • Choropleth • Cartogram • Dot distribution map • Proportional symbol map • Contour/isopleth/isarithmic map • Dasymetric map • Self-organizing map
  • 6. 2D/Planar • Choropleth • Cartogram • Dot distribution map • Proportional symbol map • Contour/isopleth/isarithmic map • Dasymetric map • Self-organizing map
  • 7. 2D/Planar • Choropleth • Cartogram • Dot distribution map • Proportional symbol map • Contour/isopleth/isarithmic map • Dasymetric map • Self-organizing map
  • 8. 2D/Planar • Choropleth • Cartogram • Dot distribution map • Proportional symbol map • Contour/isopleth/isarithmic map • Dasymetric map • Self-organizing map
  • 9. 2D/Planar • Choropleth • Cartogram • Dot distribution map • Proportional symbol map • Contour/isopleth/isarithmic map • Dasymetric map • Self-organizing map
  • 10. 2D/Planar • Choropleth • Cartogram • Dot distribution map • Proportional symbol map • Contour/isopleth/isarithmic map • Dasymetric map • Self-organizing map
  • 11. 2D/Planar • Choropleth • Cartogram • Dot distribution map • Proportional symbol map • Contour/isopleth/isarithmic map • Dasymetric map • Self-organizing map
  • 12. 2D/Planar • Choropleth • Cartogram • Dot distribution map • Proportional symbol map • Contour/isopleth/isarithmic map • Dasymetric map • Self-organizing map
  • 13. Type of data visualization. • Noninteractive • Interactive
  • 14. Noninteractive map Package = ggmap Map <- get_map(location = c(lon = 100.54, lat = 13.76), zoom = 11.5, maptype = 'toner', source = "google")
  • 19. Spatial analysis • Heatmap • Vector Spatial Analysis (Buffers) • Nearest Neighborhood Analysis • Spatial Regression Analysis • Etc.
  • 21. Spatial analysis : Buffers https://docs.qgis.org/2.8/en/docs/gentle_gis_introduction/vector_spatial_analysis_buffers.html
  • 22. Spatial analysis : Nearest Neighborhood Analysis http://www.qgistutorials.com/en/docs/nearest_neighbor_analysis.html
  • 23. Spatial analysis : Spatial Regression Analysis 0.722 -3091.83 6225.66 6319.74 ตัวแปรต้น Coefficient Std.Error z-value Probability ถ่วงน้ำหนักพื้นที่ 0.418 0.0410112 10.185 0.000 ค่ำคงที่ 91.532 15.663 5.844 0.000 บริษัทมหำชน 7.215 2.318 3.112 0.002 เปิดในปี 2558 24.764 3.19883 7.741 0.000 จำนวนชั้น* 17.427 1.57959 11.033 0.000 จำนวนหน่วยขำยทั้งหมด* 9.570- 1.38599 -6.905 0.000 ขนำดพื้นที่โครงกำร* 3.211 1.28915 2.491 0.013 จำนวนช่องกำรจรำจร* 2.596- 1.70919 -1.519 0.129 รำคำประเมินที่ดินเฉลี่ย* 2.591 1.40957 1.838 0.066 แถมเฟอร์นิเจอร์ 9.375 2.71482 3.453 0.001 โครงกำรติดแม่น้ำ 12.852 6.8775 1.869 0.062 ระยะห่ำงจำก BTS 7.638- 1.15808 -6.596 0.000 ระยะห่ำงจำก MRT 4.668- 1.39518 -3.345 0.001 ระยะห่ำงจำก ARL 1.676 1.87409 0.894 0.371 ระยะห่ำงจำกถนน 4 ช่องจรำจร 3.533- 2.37667 -1.486 0.137 ระยะห่ำงจำกถนน 6 ช่องจรำจร 1.017- 2.16949 -0.469 0.639 พื้นที่เพื่อพำณิชยกรรม (สีแดง) 4.303- 5.31112 -0.810 0.418 พื้นที่อยู่อำศัยหนำแน่นมำก (สีน้ำตำล) 1.080 5.05385 0.214 0.831 พื้นที่อยู่อำศัยหนำแน่นปำนกลำง (สีส ้ม) 4.118- 4.6482 -0.886 0.376 ฝั่งตะวันออกของแม่น้ำเจ ้ำพระยำ 11.057 3.61682 3.057 0.002 พื้นที่น้ำไม่ท่วม ปี 2554 4.019- 2.8187 -1.426 0.154 รวมตัวแปร 19 * Standardized Schwarz criterion R-squared Log likelihood Akaike info criterion

Hinweis der Redaktion

  1. Pandora -- This map from streaming website Pandora attempts to show the favourite dance music tracks in each US state//top Pandora dance tracks by state http://brilliantmaps.com/air-pollution/ -- As the map above shows, China is home to many of the world’s most polluted cities. The map was created by AQICN, a Chinese website that tracks global air pollution stats.
  2. http://blog.visme.co/how-to-communicate-technical-information/ https://guides.library.duke.edu/datavis/vis_types https://sites.google.com/site/thematicmap2557/cartogram
  3. Choropleth: this is a map that has its areas of interest categorized in colors or patterns. Its goal is to offer an overall view of how a certain feature like population density is different from area to area. Read more at http://blog.visme.co/how-to-communicate-technical-information/#POhOS1DLfSOmU9LS.99
  4. Cartogram: this type of map substitutes land area or distance for certain variables. For example, the size of districts can be altered to show how many citizens there are in contrast with other districts Read more at http://blog.visme.co/how-to-communicate-technical-information/#POhOS1DLfSOmU9LS.99
  5. Dot Distribution Map: this map representation uses dots to signal the presence of certain factors within a certain area. One dot represents the location of the phenomenon that data recorded. Thus, it is convenient to observe the impact of a certain agent in an entire country Read more at http://blog.visme.co/how-to-communicate-technical-information/#POhOS1DLfSOmU9LS.99
  6. Dasymetric map
  7. Dasymetric map
  8. A self-organizing map showing U.S. Congress voting patterns. The input data was a table with a row for each member of Congress, and columns for certain votes containing each member's yes/no/abstain vote. The SOM algorithm arranged these members in a two-dimensional grid placing similar members closer together. The first plot shows the grouping when the data are split into two clusters. The second plot shows average distance to neighbours: larger distances are darker. The third plot predicts Republican (red) or Democratic (blue) party membership. The other plots each overlay the resulting map with predicted values on an input dimension: red means a predicted 'yes' vote on that bill, blue means a 'no' vote. The plot was created in Synapse.
  9. https://guides.library.duke.edu/datavis/vis_types
  10. http://www.qgistutorials.com/en/docs/nearest_neighbor_analysis.html
  11. การวิเคราะห์สมการถดถอยเชิงที่ตั้ง (Spatial Regression) คำนึงอิทธิพลทางภูมิศาสตร์ที่ได้ครอบคลุมอิทธิพลของที่ตั้ง