如何使用 Tableau 中的地图解答数据问题

创建优秀数据可视化的第一步是，找出最适合讲述数据故事的可视化图表类型。本文将探索 Tableau 中的地图，了解其是否适用以及何时适用于数据可视化，以及如何使其更加有效。如果您认为需要使用地图，了解这种需要的原因很重要。

地图可帮助您发现、验证或传达数据中的空间模式。使用数据地图时，始终应该先考虑空间问题。空间问题可以确保地图能够帮助您以最有效的方式找到答案。

让我们试着练习使用数据地图来解答这一问题：

美国哪个县/市的肥胖率最高？

您解答这一问题花了多长时间？如果不将鼠标悬停在每个深色的县/市上，您能快速找到正确的位置吗？我猜不能。这个地图本身可能不是解答这一空间问题的正确途径。

现在，请尝试使用下面的条形图再次解答同一个问题。

这次可能更容易找到答案。

再进一步，考虑可以如何结合使用地图和条形图，帮助您更快解答空间问题。

通常，地图有助于解答以下两种类型的空间问题：

1. 地图上特定位置或标记有多大的价值？
2. 各个位置、区域或属性的模式比较情况如何？

以下提示可以帮助您更好地解答这些问题。

如果希望使用地图评估特定位置的价值，可通过使用和改进工具提示来提高标记的可读性，从而更快获得答案。通过工具提示，将鼠标悬停在标记上，就可以方便地查看展现的所有基础维度和度量的列表。

可编辑工具提示以添加静态和动态文本。借此，您可以通过编辑工具提示来提高地图的效力，以便讲述故事 - 请务必删除不能提升价值的部分。

例如，以下哪个工具提示清晰地展现了日本地震的情况？

工具提示还可提高获取此类问题相关见解的速度，因为地图查看者能够找到自己要了解的独特位置。某些实例比其他实例更容易找到，因为搜索动机的在于地理（例如国家/地区和州/省）。

例如，乌干达的互联网使用率是多少？

有时，查找特定位置的行为动机在于数据中的可视化模式。 例如，用户进行搜索可能是由于他/她进行了这样的思考：“那边那个标记看起来比其他标记更大，挺有趣的，它代表什么呢？”对于这些问题，请务必确保地图上的各个标记能够相互区分开来。

在这个关于地震的可视化中，通过调整标记大小并增强基础地图、标记颜色、标记轮廓和不透明度之间的对比度，提高了可发现性。这样，用户就能够快速识别出异常值。（请注意，根据读者更可能放大地图进行近距离观看（如下例所示）还是探索全世界的常规模式，可能需要调整具体设置）。

若要利用地图解答此类问题，选择的数据、符号甚至颜色都必须允许进行直接比较。例如，比较这两组失业数据时，默认的颜色编码不能为直接比较创造价值，因为深红色在两个地图中表示不同的值。对不了解数据详细信息的用户而言，这可能非常让人困惑。这些可视化给人留下了错误印象：2015 年 7 月内华达州的失业率与 2009 年 7 月密歇根州的失业率一样高。 

快速解决办法是，确保两个地图中的颜色梯度使用相同的范围。  仪表板现在只需要一个图例，因为两个地图中的颜色梯度完全相同。

使数据更易于比较的另一种方法是调整配色方案，使不同的颜色组具有相同语义。有语义共鸣的颜色可帮助人们更快地处理信息，因此您可以使用黄色来表示香蕉、用红色表示热，或用蓝色表示冷。

在另一个示例中，这些可视化显示了食物环境指数和肥胖患病率，但难以对二者进行比较，因为其原始数据值的范围不同 - 一个是 10.7% 到 46.6%，另一个是 0.5 到 10。  要了解县/市之间的相对比率，就需要找到方法令其可比较。  

通过将值转换为百分位数，然后按四分位数（每组排列 25% 的县/市）绘制数据地图，就可以根据县/市是位于前 25%、中间范围还是后 25% 来比较其间的模式。Tableau 表计算中的许多资源都可用于对数据进行此类调整。

有时，空间问题和模式并非地图的推动因素。例如，地理位置通常可使您更容易找到感兴趣的数据。比如，如果您希望查看华盛顿、俄勒冈和加利福利亚 3 个州的销售额，那么与使用突出显示操作在地图上执行快速多选相比，从筛选器中的列表选择这些数据更为耗时。      

如需深入了解如何在 Tableau 中使用地图，请查看本免费教程。您将学习如何开始使用地理数据，了解如何使用标记卡和其他地图选项来增强分析。