지리공간 분석이 쉬워지는 새로운 두 가지 공간 함수: MakePoint와 MakeLine

위치 데이터의 양식과 형식은 다양하지만, 위도 값과 경도 값을 포함하는 각각의 필드로 제공되는 형식이 가장 일반적입니다. 이러한 데이터는 Excel 파일, CSV 또는 기타 데이터의 테이블에 있을 수 있습니다. 이러한 값은 물리적 장소, 개체, Wi-Fi 핫스팟, 야생 동물 또는 말 그대로 지구상 모든 것의 위치를 나타낼 수 있습니다.

위치 데이터를 이해하여 공간 패턴을 파악하려는 사람들을 위해 Tableau는 그 어느 때보다도 쉽게 위치 데이터를 분석할 수 있는 두 가지 공간 함수를 추가했습니다. MakePoint와 MakeLine이 그것입니다. 이름만 들어도 어떤 함수인지 알 수 있지만, 여기서 잠깐 Tableau에서 맵으로 무엇을 할 수 있는지 설명하겠습니다.

공간 조인에서 위도 및 경도 필드를 사용하게 해주는 함수인 MakePoint부터 시작하겠습니다. 공간 조인에서는 공간 관계를 기반으로 데이터 집합을 조인하는 데 점과 다각형을 사용할 수 있는데, MakePoint가 이러한 점을 만들어 주는 함수입니다. 이 함수를, 텍스트 파일이나 Excel 테이블 같은 비 공간 데이터 원본을 공간 데이터 원본으로 전환하여 공간 데이터를 공간적으로 집계하게 해 주는 함수로 생각해볼 수도 있습니다.

이 예제에서 샌프란시스코시의 지역별 범죄 사건에 대한 오픈 데이터를 살펴보겠습니다. 시작하기 위해 data.sfgov.org를 방문하여 지역 모양 파일과 최근 사건 보고서 데이터를 CSV 파일로 다운로드했습니다. 사건 데이터 집합에는 위도와 경도 필드, 그리고 경찰 관할 구역이나 사건 유형과 같은 몇몇 기타 카테고리도 포함되어 있습니다. 저의 질문은 사건이 가장 많이 보고된 지역은 어디이고 도난 위험이 가장 높은 지역은 어디인가입니다. 이제 이러한 질문의 답을 구하기가 얼마나 쉬운지 보십시오. 모양 파일에 연결한 후 CSV에 연결을 추가하고 조인 계산에서 MakePoint를 사용하면 교차점을 이용하여 공간 조인을 완료할 수 있습니다.

데이터를 조인한 후에는 레코드 수를 사용하여 범죄 사건이 가장 많은 지역을 시각화할 수 있으며 필터를 사용하여 도난에 대한 질문에 답할 수 있습니다.

출처: https://data.sfgov.org

Tableau에 추가한 두 번째 함수는 MakeLine입니다. 이 함수는 지도에서 두 지점 간의 연결을 시각화하려는 경우 유용합니다. 출발지-목적지 지도를 만들어봤거나 픽업-드롭 데이터 집합으로 작업해본 사용자는 MakeLine을 통해 지점을 간단히 연결할 수 있습니다. 데이터의 시작과 끝에 대한 위도와 경도가 있다면 데이터 행을 복제하거나 사전 처리를 수행할 필요가 없기 때문입니다. 출발지와 목적지로 작업하기에 가장 좋은 사용 사례는 비행 노선입니다. 출발 도시나 공항의 위도와 경도, 그리고 도착 도시나 공항의 위도와 경도가 필요합니다. 제 데이터 집합에는 아시아 주요 도시 간 여러 노선이 포함되어 있습니다. 이제 MakeLine을 사용하여 이 비행 노선을 시각화할 수 있습니다.
계산된 필드를 만든 후 그 필드를 캔버스에 가져다 놓으면 시작할 준비가 완료됩니다. MakeLine은 측지선을 생성하는데, 지구상에서 서로 멀리 떨어진 위치를 연결할 때는 곡선으로 표시됩니다. 자전거 공유에 대한 대여-반납 위치와 같이 지역이나 도시 규모의 데이터로 작업할 경우에는 선이 직선으로 나타납니다.

숨겨져 있는 공간 패턴을 알아내는 데 위치 데이터를 최대한 활용하십시오. 공간 계산을 사용하면 지리공간 분석이 간단해져, 사전 처리 및 데이터 변형이 필요하지 않습니다. Tableau의 구성 요소 기능 중 하나인 공간 함수를 사용자 여러분이 어떻게 활용할지 몹시 궁금합니다. 몇몇 Tableau 커뮤니티의 구성원은 이미 몇 가지 예를 공유하고 있습니다. Marc Reid는 대화형 대시보드를 구축하여 서로 다른 도시에서 출발하는 항공편을 살펴봅니다.

#Tableau의 새로운 #makepoint 및 #makeline 공간 계산 pic.twitter.com/TZeczKzTzi

— Marc Reid(@Marc_DS5) 2019년 5월 28일

Jeffery Shaffer는 커뮤니티에서 영감을 얻어서 집합 작업, 벡터 맵 및 공간 계산을 사용하여 승차 공유 데이터를 탐색합니다.

더 많은 공간 함수가 발표될 2019.3 베타에 조기 테스트를 위한 많은 관심을 부탁드립니다. 그때까지 멋진 맵을 만들어 보십시오.