淺談【數據地圖】在數據分析中的作用

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和以前用Excel制作數據地圖相比，使用R語言確實便捷了許多，而且將鼠標懸停在地圖上方時能夠顯示數據明細，通過拖動鼠標能夠改變最大最小值，相應的地圖區域會動態顯示或隱藏，這些特點要在Excel中實現估計相當麻煩。

自從用了recharts3包以后，做數據地圖只需要3行R語言：

library(recharts3)

dts = read.csv("E:\\data.csv")

mapc(dts, titletext="各省KPI完成率")

其中保存在E盤的data.csv文件總共有2列，第一列是省份的名稱，第二列是各省份KPI完成率數據。mapc函數封裝了數據地圖的實現代碼，數據化分析在寫這個函數時，參考了 //echarts.baidu.com/demo.html#map-china-dataRange 并做了大量的簡化處理，由于Echarts 3將地圖的js文件分離出來了，所以需要將 china.js 引入到 echarts3.yaml 文件中。

和以前用Excel制作數據地圖相比，使用R語言確實便捷了許多，而且將鼠標懸停在地圖上方時能夠顯示數據明細，通過拖動鼠標能夠改變最大最小值，相應的地圖區域會動態顯示或隱藏，這些特點要在Excel中實現估計相當麻煩。

下面這個是我以前利用Excel制作的數據地圖應用案例，主要功能：

(1)熱力數據地圖的分檔填色

(2)地圖選擇的動態圖表展現

(3)條形圖源數據的自動排序

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