Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
このブログ投稿では、レポートで魅力的で動的なマップを構築するための LuckyTemplates 地理空間分析について紹介します。
LuckyTemplates での地理空間分析には通常、多くの制限があります。実際、実際の複数のレイヤーを表示することは不可能であり、何らかのデータ操作が必要です。さらに、デフォルトのビジュアルとダウンロード可能なビジュアルは両方とも、マップ上のポイントのジオコーディングまたはレンダリングにおけるパフォーマンスが異なります。
それでも、グラフや表だけを使用するよりもはるかに優れたストーリーを伝える、魅力的な動的マップを構築することができます。
目次
LuckyTemplates でのジオコーディング
LuckyTemplates で地理空間分析を行う場合は、別のジオコーディング ソフトウェアを使用します。これは、LuckyTemplates ビジュアル内のジオコーディングが常に期待どおりの結果を返すとは限らないためです。したがって、郵便番号または州の境界マップを使用する場合を除き、独自の地理コード化されたデータを作成することをお勧めします。
ジオコーディング用に Web 上で利用できるソースがいくつかあります。ただし、緯度と経度を最後のメートルまで正確に表示する必要があるわけではないことに注意してください。多くの場合、都市または郵便番号で十分です。
LuckyTemplates で地理空間分析を学習する利点
地理空間分析に関しては、LuckyTemplates マッピング ビジュアルと、最も強力で柔軟なカスタム地理空間ビジュアルを適切に使用する方法を学びます。この場合、郵便番号の境界を使用しています。
マッピングのビジュアルがどのように機能するかについても理解できます。これは、私のロケーション インテリジェンス プロジェクトの 1 つからの例です。
さらに、ハフ重力解析と重心計算についても詳しく説明します。これらは、特定の場所の潜在的な売上を見積もるために使用されるため、地理空間分析の重要な領域です。
Excel、Power Query、DAX での距離と方位の計算について説明している別のブログもあります。距離の計算は、現実世界のさまざまなビジネス アプリケーションに使用できることに留意してください。
さらに、LuckyTemplates で地理空間分析を学習すると、距離に基づいて現在の顧客の割り当てと新しく割り当てられた顧客の違いがわかります。
データ視覚化 LuckyTemplates – ツールチップの動的マップ
LuckyTemplates 空間分析用の形状マップ視覚化
地理空間分析 – LuckyTemplates の新しいコース
結論
要約すると、地理空間分析は今日非常に重要であり、ますます重要になっています。地理空間分析をレポートに統合すると、重要な変数の空間関係、および位置ベースのパターンと関係について貴重な洞察が得られます。
最初は非常に混乱して圧倒されるかもしれませんが、これを学ぶことで、レポートでのマップの使用効率が向上し、より頻繁に使用できるようになります。
その他の例や関連コンテンツについては、以下のリンクをご覧ください。
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ポール
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