数据可视化原理-腾讯-3D网格热力图

在做数据分析类的产品功能设计时,经常用到可视化方式,挖掘数据价值,表达数据的内在规律与特征展示给客户。
可是作为一个产品经理,(1)如果不能够掌握各类可视化图形的含义,就不知道哪类数据该用哪个图形。光知道可视化图形的含义还不够,(2)还要掌握该类可视化图形需要的后台数据结构是怎样的,才能指导数据处理人员或后端开发在现有数据结构的基础上,处理数据,供各类可视化图形调用。

下面,将以腾讯的数据可视化API为案例,学习可视化图形的原理,方便后续正确使用这些图形,进行数据可视化表达。如果有理解错误的地方,欢迎大家及时反馈,避免误导他人,多谢啦。

3D网格热力图

网格热力图将 离散的数据点以正方形网格区域进行聚合,根据落入区域内的数据点数量渲染不同颜色的高度的正方形棱柱。
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热力图属性

sideLength: 单位正方形网格边长, 单位为米, 默认1000(1公里)。
该属性影响网格的大小。
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colorList:颜色层级,默认为[’#D8AFA7’, ‘#842610’, ‘#641200’]。
该属性设置网格的颜色分级。网格聚合时,根据这个数组进行分级颜色渲染。
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heightRange:高度变化区间[min,max],默认为[1, 100]。
该属性设置网格柱子的最大、最小高度。
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showRange:网格聚合数据的显示区间 [min,max]。
即:聚合网格内“数据点”数量的最小值和最大值。这个属性根据前端的聚合结果动态设置,不是后台返回的。
注意,腾讯的网格地图,每次初始化运行后,聚合的结果是动态随机的。
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热力图数据结构

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{"lat":39.99498814140043,"lng":116.31630527811866,"count":89004}
{"lat":39.929959368259546,"lng":116.44459614832985,"count":88905}
{"lat":39.96520278043311,"lng":116.32793477622661,"count":81009}

数据处理

假如我有一份“房屋建筑的点数据”,如何通过数据处理,生成“热力图点数据”呢?
解决方案:对房屋建筑,按数量进行网格化处理,生成“热力图点数据”;
参考链接:
ArcGIS对shp空间网格化处理与分区统计

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