Что делать, когда геоданных много, а визуализировать их надо

МЕНЮ


Новости ИИ
Поиск

ТЕМЫ


Внедрение ИИНовости ИИРобототехника, БПЛАТрансгуманизмЛингвистика, рбработка текстаБиология, теория эволюцииВиртулаьная и дополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

АРХИВ


Июнь 2017
Май 2017
Апрель 2017
Март 2017
Февраль 2017
Январь 2017
Декабрь 2016
Ноябрь 2016
Октябрь 2016
Сентябрь 2016
Август 2016
Июль 2016
Июнь 2016
Май 2016
Апрель 2016
Март 2016
Февраль 2016
Январь 2016
0000

RSS


RSS новости
птичий грипп

Новостная лента форума ailab.ru

2017-01-24 12:02

Кластеризация

С ростом объемов данных и необходимости их визуализации зачастую возникает проблема их переполненности и невозможности визуализировать все и везде. James Milner собрал способы визуализировать большое количество геоданных на картах, которые делают их не только более информативными, но и просто красивыми.

Первый способ “улучшить” карту с кучей геоданных - кластеризация. Это довольно классический метод сокращения данных путем группировки точек разного уровня. Например, объединение по определенным атрибутам и кластеризация на основе их.

Также возможно обозначение некоторых географических точек прозрачными лейблами. Например, у вас отмечено много городов, которые при уменьшении масштаба создают целую “ляпистую” карту, то есть смысл делать маленькие лейблы полупрозрачными. Так, в зависимости от размера (например, численность населения города) лейбл мы был более или менее прозрачным и большим/маленьким.

Третий способ - бининг - соединение нескольких мест в одно, беря среднее значение признака данных.Обычно это делается в виде треугольников и шестиугольников.

Хорошим вариантом является использование тепловых карт (например, для плотности) или “чипсов”. Вторые способны показывать сразу несколько точек в одном месте.

Мы постарались собрать наиболее удобные, на наш взгляд, способы. Однако по ссылке вы можете найти чуть больше:


Источник: www.loxodrome.io