今天給各位分享gis熱力地圖的知識，其中也會對arcmap熱力圖進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！
目錄一覽：
- 1、數據分析 地圖 熱力圖 什么軟件
- 2、如何用GIS把熱力圖處理成灰階圖
- 3、熱力圖原理及ArcGIS Pro 制作熱力圖
- 4、利用數據分析工具BDP，如何制作地圖熱力圖？
- 5、城市人口熱力地圖找哪個部門
- 6、這31個高顏值的數據圖表，學會了不得了！
數據分析 地圖 熱力圖 什么軟件
百度地圖、高德地圖、谷歌地圖、騰訊地圖、Arcgis軟件提供數據分析、地圖、熱力圖。
1、百度地圖：
百度地圖熱力圖功能，展示該地區人員密度。在這部分中，關鍵就是數據的獲取(坐標信息)。熱力圖能告訴用戶頁面的哪些部分吸引了大多數訪客的注意，這對web數據分析非常有用。
2、高德地圖：
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高德熱力圖是利用獲取的手機基站定位該區域的用戶數量,通過用戶數量渲染地圖顏色。實現展示該地區人的密度，關鍵就是數據的獲取(坐標信息)。
3、谷歌地圖：
提供包括局部詳細的衛星照片，此款服務可以提供含有全球城市政區和交通以及商業信息的矢量地圖、不同分辨率的衛星照片和可以用來顯示地形和等高線地形視圖。
4、騰訊地圖：
這是由騰訊公司推出的一種互聯網地圖服務。用戶可以從地圖中看到普通的矩形地圖、衛星地圖和街景地圖以及室內景(詳見下面)。用戶可以使用地圖查詢銀行、醫院、賓館、公園等地理位置，有助用戶的平時生活出行所需。
5、Arcgis：
ArcGIS產品線為用戶提供一個可伸縮的，全面的GIS平臺。ArcObjects包含了許多的可編程組件，從細粒度的對象（例如單個的幾何對象）到粗粒度的對象（例如與現有ArcMap文檔交互的地圖對象）涉及面極廣，這些對象為開發者集成了全面的GIS功能。
如何用GIS把熱力圖處理成灰階圖
1、首先通過GIS是地理信息系統設置進行視化的灰階圖。
2、其次在地圖編輯器，點擊工具菜單，進行選擇轉換的熱力圖。
3、最后點擊轉換功能成灰階圖即可。
熱力圖原理及ArcGIS Pro 制作熱力圖
? ? ? ? 熱力圖（Heat Map）是通過密度函數進行可視化用于表示地圖中點的密度的熱圖。它使人們能夠獨立于縮放因子感知點的密度。
? ? ? ? (Heat Map):一般是基于離散點、線或面的分析與表達，或者基于連續表面的密度分析得到的熱力圖或熱度圖。強調空間位置和基本的空間分布特征。
MH370 location probability heat map
? 這里主要以ArcGIS中點要素 核密度分析說明
??核密度分析工具用于計算要素在其周圍鄰域中的密度，通過離散點數據進行內插，落入搜索區的點具有不同的權重，靠近搜索中心的點或線會被賦予較大的權重，反之，權重較小，它的計算結果分布較平滑。
??點要素核密度分析用于計算每個輸出柵格像元周圍的點要素的密度。每個點上方均覆蓋著一個平滑曲面。在點所在位置處表面值更高，隨著與點的距離的增大表面值逐漸減小，在與點的距離等于搜索半徑的位置處表面值為零。僅允許使用圓形鄰域。
??每個輸出柵格像元的密度均為疊加在柵格像元中心的所有核表面的值之和。核函數以 Silverman 的著作（1986 年版，第 76 頁，equation 4.5）中描述的四次核函數為基礎。
ArcGIS默認搜索半徑（帶寬）算法
1. 計算輸入點的平均中心。如果所選的 Population 字段使用的值不是 None，則此計算以下所有計算都將通過該字段中的值進行加權。
2. 計算與所有點的（加權）平均中心之間的距離。
3. 計算這些距離的（加權）中值 Dm。
4. 計算（加權）標準距離 SD。
5. 使用以下公式計算帶寬：
其中：
? SD 是標準距離
? Dm?是中值距離
? 如果未使用 population 字段，則 n 是點數；反之，n 則是 population 字段值的總和
注:
請注意，方程的?min?部分表示將使用兩選項中計算得出值較小者。
打開ArcGIS Pro 新建一個空的工程
新建工程后的界面
插入》新建地圖
新建地圖后界面
shp添加數據
選擇符號系統》熱點圖符號渲染
大功告成
更改底圖地效果
參考資料
1.Silverman, B. W.?Density Estimation for Statistics and Data Analysis.New York:Chapman and Hall, 1986.
2.Perrot, A.; Bourqui, R.; Hanusse, N.; Lalanne, F.; Auber, D (2015). "Large interactive visualization of density functions on big data infrastructure". IEEE 5th Symposium on Large Data Analysis and Visualization (LDAV), 2015: 99–106. doi:10.1109/LDAV.2015.7348077. ISBN 978-1-4673-8517-6.
3.
利用數據分析工具BDP，如何制作地圖熱力圖？
BDP個人版中，GIS地圖的制作一般分為3個過程，即上傳數據—拖拽成圖—潤色完成。
1、上傳數據：數據上傳后，在工作表右上方點擊“添加圖表”—“新建圖表”—“地圖圖表”，選擇需要的工作數據（可選擇多個工作表數據哦）；
注：單純的行政地圖直接選擇“普通圖表”哈~~~
2、拖拽成圖：先拖拽工作表至圖層，再拖拽經緯度、維度數值，然后選擇熱力圖即可；
注：若只有省份地址，沒有具體的經緯度數據，可以用BDP的“地址轉經緯度”功能，瞬間就把地址轉成具體的經緯度，分析也很精確~注：若只有省份地址，沒有具體的經緯度數據，可以用BDP的“地址轉經緯度”功能，瞬間就把地址轉成具體的經緯度，分析也很精確~
3、熱力圖“潤色”
可設置顏色、尺寸，也可以對地圖進行放大縮小（鼠標滑動即可），操作很簡單；
通過鏈接分享給好友，也可以直接分享到各大社區，如下圖~做好的地圖能通過鏈接分享給好友，也可以直接分享到各大社區，如下圖~
城市人口熱力地圖找哪個部門
城市人口熱力地圖通常是由國家統計局、城市規劃局、社會科學研究機構等機構制作的。它可以幫助我們發現城市人口分布的特點和趨勢，為城市規劃和發展提供重要的參考依據。
這31個高顏值的數據圖表，學會了不得了！
日常工作中，好多人都面對一堆數據，但卻不知道如何更直觀展示效果，或者不知道用什么圖表展示更好！花了一些時間整理了工作中常用的數據圖表，希望對大家有用， 不再是單純給領導、用戶展示干癟的數據~~~ 本文除了柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖等常用圖表之外，還有數據地圖、瀑布圖，散點圖，旭日圖，漏斗圖等等。
1.柱狀圖（堆積柱狀圖、百分比堆積柱狀圖）
2.條形圖（堆積條形圖、百分比堆積條形圖）
3.折線圖
4.各種數據地圖（一共有6種類型）
5.餅圖（環圖）
6.雷達圖
7.漏斗圖
8.詞云
9.散點圖（氣泡圖）
10.面積圖（堆積面積圖、百分比堆積面積圖）
11.指標卡
12.計量圖
13.瀑布圖
14.桑基圖
15.旭日圖
16.雙軸圖（柱狀+折線、柱狀+柱狀、折線+折線）
雖然看似就16種圖表，其實一共有31種圖表啦，可以認真數一數哈~那就一起了解下不同圖表的使用場景、優劣勢 ！
1.柱狀圖
適用場景：適用場合是二維數據集（每個數據點包括兩個值x和y），但只有一個維度需要比較，用于顯示一段時間內的數據變化或顯示各項之間的比較情況。適用于枚舉的數據，比如地域之間的關系，數據沒有必然的連續性。
優勢：柱狀圖利用柱子的高度，反映數據的差異，肉眼對高度差異很敏感。
劣勢：柱狀圖的局限在于只適用中小規模的數據集。
延伸圖表：堆積柱狀圖、百分比堆積柱狀圖
不僅可以直觀的看出每個系列的值，還能夠反映出系列的總和，尤其是當需要看某一單位的綜合以及各系列值的比重時，最適合。
（堆積柱狀圖）
（百分比堆積柱狀圖）
2.條形圖
適用場景：顯示各個項目之間的比較情況，和柱狀圖類似的作用；
優勢：每個條都清晰表示數據，直觀；
延伸圖表：堆積條形圖、百分比堆積條形圖
（堆積條形圖）
（百分比堆積條形圖）
3.折線圖
適用場景: 折線圖適合二維的大數據集，還適合多個二維數據集的比較。一般用來表示趨勢的變化，橫軸一般為日期字段。
優勢：容易反應出數據變化的趨勢。
4.各種數據地圖（一共有6種類型）
適用場景：適用于有 空間位置 的數據集，一般分成行政地圖（氣泡圖、面積圖）和GIS地圖。 行政地圖一般有省份、城市數據就夠了（比如福建-泉州）；而GIS地圖則需要經緯度數據，更細化到具體區域 ，只要有數據，可做區域、全國甚至全球的地圖。
優劣勢：特殊狀況下使用，涉及行政區域；
（1）行政地圖（面積圖）
（2）行政地圖（氣泡圖）
（3）GIS地圖：點狀圖
（4）GIS地圖：熱力圖
（5）GIS地圖：（北京某區域）散點圖
Ps：區域地圖，通過放大鏡可以放大或縮小區域
（6）GIS地圖：地圖+柱狀/餅圖/條形
5.餅圖（環圖）
適用場景：顯示各項的大小與各項總和的比例。適用簡單的占比比例圖，在不要求數據精細的情況適用。
優勢：明確顯示數據的比例情況，尤其合適渠道來源等場景。
劣勢：肉眼對面積大小不敏感。
餅圖、環圖你喜歡那個呢，可以直接設置~
6.雷達圖
適用場景：雷達圖適用于多維數據（四維以上），且每個維度必須可以排序，數據點一般6個左右，太多的話辨別起來有困難。
優勢：主要用來了解公司各項數據指標的變動情形及其好壞趨向。
劣勢：理解成本較高。
7.漏斗圖
適用場景：漏斗圖適用于業務流程多的流程分析，顯示各流程的 轉化率 。
優勢:在網站分析中，通常用于轉化率比較，它不僅能展示用戶從進入網站到實現購買的最終轉化率，還可以展示每個步驟的轉化率，能夠直觀地發現和說明問題所在。
劣勢:單一漏斗圖無法評價網站某個關鍵流程中各步驟轉化率的好壞。
8.詞云
適用場景： 顯示詞頻，可以用來做一些用戶畫像、用戶標簽的工作。
優勢：很酷炫、很直觀的圖表。劣勢：使用場景單一，一般用來做詞頻。
9.散點圖
適用場景：顯示若干數據系列中各數值之間的關系，類似XY軸，判斷兩變量之間是否存在某種關聯。散點圖適用于三維數據集，但其中只有兩維需要比較。
優勢：對于處理值的分布和數據點的分簇，散點圖都很理想。如果數據集中包含非常多的點，那么散點圖便是更佳圖表類型。
劣勢：在點狀圖中顯示多個序列看上去非常混亂。
延伸圖表：氣泡圖（調整尺寸大小就成氣泡圖了）
10.面積圖
適用場景：強調數量隨時間而變化的程度，也可用于引起人們對總值趨勢的注意。
延伸圖表：堆積面積圖、百分比堆積面積圖還可以顯示部分與整體之間（或者幾個數據變量之間）的關系。
11.指標卡
適用場景：顯示某個數據結果同環比數據。
優勢：適用場景很多，很直觀告訴看圖者數據的最終結果，一般是昨天、上周等，還可以看不同時間維度的同環比情況。
劣勢：只是單一的數據展示，最多有同環比，但是不能對比其他數據。
12.計量圖
適用場景：一般用來顯示項目的完成進度。
優勢：很直觀展示項目的進度情況，類似于進度條。
劣勢：表達效果很明確，數據場景比較單一。
13.瀑布圖
適用場景：采用絕對值與相對值結合的方式，適用于表達數個特定數值之間的數量變化關系，最終展示一個累計值。
優勢：展示兩個數據點之間的演變過程，還可以展示數據是如何累計的。
劣勢：沒有柱狀圖、條形圖的使用場景多。
14.桑基圖
適用場景：一種特定類型的流程圖，始末端的分支寬度總各相等，一個數據從始至終的流程很清晰，圖中延伸的分支的寬度對應數據流量的 大小 ，通常應用于能源、材料成分、金融等數據的可視化分析。
15.旭日圖
適用場景：旭日圖可以表達清晰的層級和歸屬關系，以父子層次結構來顯示數據構成情況，旭日圖能便于細分溯源分析數據，真正了解數據的具體構成。
優勢：分層看數據很直觀，逐層下鉆看數據。
16.雙軸圖
適用場景：柱狀圖+折線圖的結合，適用情況很多，數據走勢、數據同環比對比等情況都能適用。
優勢：特別通用，是柱狀圖+折線圖的結合，圖表很直觀。
劣勢：這個好像沒什么劣勢，個人感覺。
當然，當你分析數據的時候一定不會只用一種圖表，尤其是數據報告中，每次都會用到多個圖表，那各種圖表的結合效果圖也簡單展示一下：
（銷售業績分析）
（公司員工信息分析）
下面是深色背景（星空藍）下的圖表效果：
所有的圖表均來自有愛的數據工具 BDP個人版 ，大家趕緊把圖表用起來！！！
gis熱力地圖的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內容，更多關于arcmap熱力圖、gis熱力地圖的信息別忘了在本站進行查找喔。
