tableau的骑行路线地理数据可视化

tableau作为一个拖拽式的可视化软件,可以轻松做出美观实用的数据图像。

并且不需要进行复杂的编程操作,或者下载额外的软件包。

另外对于地理数据来说,tableau有很好的支持。可以识别全国各地的省市区名称,并且根据经纬度在地图上展现出来,从而更好的体现数据的区域特征。

本文搜集了全国最美的8条骑行路线数据,使用tableau软件从不同角度对其进行了分析,提出了自己的看法分享给大家,全是纸上谈兵,并无实地骑行,欢迎批评指正。

从旅游骑行路线地图中,可以直观的看出,全国各个省的骑行线路的记录量,其中以海南和台湾为代表的东部沿海地区骑行量最大,西北和西南部的骑行量最小,可以看出中国东部和西部的骑行环境存在明显差异。也就是说东南部的骑行环境较好,骑行人数更多,路线更热门。

具体时间路线访问量的序列中,我们可以看出骑行在不同月份具有完全不同的热门程度情况。8到10月份的旅游路线骑行量相比4到7月份增加很多,说明不同月份的旅游路线骑行量有很大区别,8到10月份属于秋季,气温和日照程度相比较4到7月份更适合骑行,又由于大部分骑行热门路线在南部,因此气温相对较高,因此大部分骑友会选择8到10月份出行。

从散点图中,我们可以看出,消费性价比是总体呈上升趋势,说明8月份到10月份的性价比是不断加强。从性价比高的站点可以看出,这部分站点大部分在西北地区,而东南部的骑行路线相对较低,说明南方骑行路线的消费水平较高,因此导致性价比较低,而西北地区的消费水平较低,因此,性价比相对较高。因此,从总体性价比来说,中西部的骑行路线相对南部沿海路线更高。


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关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

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