159_Power BI 地理分析之形状地图

焦棚子 2022-07-1213:27:02101,7094字数 5828阅读19分25秒阅读模式

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声明以下地图元素仅供学习交流所用,如需地图公开使用请提前做好报审工作。

一、背景

当企业的体量达到一定体量的时候,保持稳定的增长是非常重要的事情。本案例展示如何用 Power BI 的形状地图来寻求业务的增长。

我们先来看结论:

  • 省级市场共计:34 个,已开拓:34 个;占比:100.0%。
  • 地市级市场共计:370 个,已开拓:214 个;占比:57.8%。
  • 区县级市场共计:2875 个,已开拓:356 个;占比:12.4%。

其实从这个三条结论来看,市场层级越下沉,其实我们的空白市场越多;当然要业务能支撑这样的规模才行。

通过三张图,就让各大区领着各自团队回去开会,制定一个空白市场开发的计划及相应的配套预算。

 

Power BI 公共 web 效果:https://demo.jiaopengzi.com/pbi/159-full.html

 

159_Power BI 地理分析之形状地图

159_Power BI 地理分析之形状地图

159_Power BI 地理分析之形状地图

 

二、模型设计

1、地图数据

要分析从 省份>地市>区县 三个层级的地理业务数据,首先要准备的是 省份、地市、区县 三个层级的地理数据。

数据获取可以从阿里云的 DataV.GeoAtlas(https://datav.aliyun.com/portal/school/atlas/area_selector) 获取。

159_Power BI 地理分析之形状地图

 

简单的数据获取直接从这里获取即可,但是我们需要的 省份、地市、区县 三级的数据,那么我们就是用 Python 获取这部分数据。

数据拿到以后还要做相应的清洗,清洗不必要的字段信息;这里获取的数据是 GeoJSON 格式;但是 Power BI 的形状地图(https://docs.microsoft.com/zh-cn/power-bi/visuals/desktop-shape-map)需要使用的是 TopoJSON 格式数据。

GeoJSON 转换为 TopoJSON 我们使用开源的工具 mapshaper (https://github.com/mbloch/mapshaper) 转换即可。数量不是特别多的话可以使用可视化的方式转换将 GeoJson 格式数据导入到 https://mapshaper.org/ 导出即可。

159_Power BI 地理分析之形状地图

 

如果无法打开网站还可以在本地搭建服务,依赖 Node.js ,命令行安装即可。

npm install -g mapshaper

安装好以后,通过命令启动服务;在本地运行 mapshaper Web 界面

mapshaper-gui

也可以通过命令行的方式来进行 GeoJSON 转换为 TopoJSON ; -i 是输入 GeoJSON 路径; -o 是输出 TopoJSON 路径。

mapshaper -i D:\Desktop\map\map_data\geo\country\L0_L1_country.json -o D:\Desktop\map\map_data\topo\country\L0_L1_country.json format=topojson

更多的信息可以参考:https://github.com/mbloch/mapshaper

Python 配合 mapshaper 可以批量地拆分和转换 GeoJSON 数据。

以上工作笔者已经做好了,只需要在附件中获取清洗好的现成数据即可。

159_Power BI 地理分析之形状地图

topo中有三个文件 country、province、city 文件夹中的内容命令规则如下,其中 adcode 代表地区的编码。

这样可满足合并和拆分的地图数据的需求。

# L0-全国 L1-省份 L2-地市 L3-区县 文件夹 文件命名规则
1 country L0_L1_country
2 country L0_L2_country
3 country L0_L3_country
4 province L1_L2_province_adcode
5 province L1_L3_province_adcode
6 city L2_L3_city_adcode

 

2、区域维度数据

如下图,从大区>省份>城市>区县 四个维度的数据分别都整理好了,同时兼容了直辖市、特区、县级市以及湾湾的层级数据。

159_Power BI 地理分析之形状地图

 

3、模型关系

数据基本介绍,请在之前的文章中查阅(https://jiaopengzi.com/1435.html)。

159_Power BI 地理分析之形状地图

 

三、度量值及可视化

1、度量值

 

159_Power BI 地理分析之形状地图

Ⅰ、基础的业务度量值:0001_销售金额。

0001_销售金额 = 
SUM ( 'T05_订单子表'[F_06_产品销售金额] ) / 10000 

 

Ⅱ、市场占有结论语句度量值:Map_Area_Count ;L1-L3分别代表省份、地市、区县。

Map_Area_Count_L1 = 
VAR Table_ID =
    VALUES ( 'D01_省份表'[F_02_省ID] )
VAR Table_All =
    ADDCOLUMNS ( Table_ID, "@value", [0001_销售金额] )
VAR Table_Sale = FILTER( Table_All ,[@value] <> BLANK())
VAR FZ =
    COUNTROWS ( Table_Sale )
VAR FM =
    COUNTROWS ( 'D01_省份表' )
VAR Format_1 =
    FORMAT ( DIVIDE ( FZ, FM, BLANK () ), "#0,0.0%" )
RETURN
    "省级市场共计:" & FM & "个,已开拓:" & FZ & "个;占比:" & Format_1

 

Ⅲ、数据向下钻取后标题名称:Map_Area_Title ;L1-L2分别代表省份、地市。

Map_Area_Title_L1 = SELECTEDVALUE('D01_省份表'[F_05_省简称2])

 

Ⅳ、数据向下钻取后,形状地图的色彩饱和度度量值:Map_Drill ;L2-L3分别代表地市、区县。这里需要兼容一个形状地图不显示没有数据的区域,那么我们需要构造下钻后的所有区域的数据,没有的数据就是 0 。

Map_Drill_L2 = 
VAR PARENT_ID =
    SELECTEDVALUE ( 'D02_城市表'[F_01_省ID] )
VAR TABLEY =
    ADDCOLUMNS (
        'D02_城市表',
        "@VALUE",
            VAR p = [F_01_省ID]
            RETURN
                IF ( p = PARENT_ID, '00_Measure'[0001_销售金额] + 0, '00_Measure'[0001_销售金额] )
    )
VAR TABLEZ =
    FILTER ( TABLEY, [F_01_省ID] = PARENT_ID )
RETURN
    SUMX ( TABLEZ, [@VALUE] )

 

Ⅴ、由于 Power BI 目前是图例来显示数据的多少的,我们用 SVG 构造一个图例:SVG_Html_Legend ;L1-L3分别代表省份、地市、区县。

SVG_Html_Legend_L1 = 
VAR table_all =
    CALCULATETABLE ( 'D01_省份表', ALL ( 'D01_省份表'[F_02_省ID] ) )
VAR table_add =
    ADDCOLUMNS ( table_all, "@value", [0001_销售金额] )
VAR value_max =
    FORMAT ( MAXX ( table_add, [@value] ), "#,0" )
VAR value_min =
    FORMAT ( MINX ( table_add, [@value] ), "#,0" )
VAR value_ac =
    FORMAT ( [0001_销售金额], "#,0" )
VAR FM =
    MAXX ( table_add, [@value] ) - MINX ( table_add, [@value] )
VAR FZ =
    MAXX ( table_add, [@value] ) - [0001_销售金额]
VAR path_y = 160 * FZ / FM + 20
VAR TF0 =
    HASONEVALUE ( 'D01_省份表'[F_02_省ID] )
VAR TF1 =
    HASONEFILTER ( 'D01_省份表'[F_04_省简称1] ) 
VAR SVG_start_image = "data:image/svg+xml;utf8," //SVG 图像类型头部。
VAR SVG_start_html = "<svg id='jiaopengzi' width='100' height='200' viewBox='0 0 100 200' xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' version='1.1'>" //SVG html类型头部。
VAR SVG_end = "</svg>"//SVG 结束标签。
VAR SVG_defs = "
	<defs>
		<linearGradient id='jiaopengzi-linear' x1='0%' y1='100%' x2='0%' y2='0%'>
			<stop offset='0%' stop-color='#FFFFDD' />
			<stop offset='100%' stop-color='#C19220' />
		</linearGradient>
	</defs>
" 
VAR SVG_content_0 = "
	<rect x='0' y='20' width='32' height='160' fill='url(#jiaopengzi-linear)' />
	<g fill='#1E2F56' font-family='Microsoft Yahei' font-size='10' text-anchor='start' font-weight='bold'>
		<text x='32' y='20' dominant-baseline='text-after-edge'>" & value_max & "</text>
		<text x='32' y='180' dominant-baseline='text-before-edge'>" & value_min & "</text>
	</g>
"// 当没有筛选的时候,path 中间的 text 不出现。
VAR SVG_content_1 = "
	<rect x='0' y='20' width='32' height='160' fill='url(#jiaopengzi-linear)' />
	<path fill='red' stroke='' d='M0 0 L-10 -5 L-10 5 Z' transform='translate(32," & path_y & ")' />
	<g fill='#1E2F56' font-family='Microsoft Yahei' font-size='10' text-anchor='start' font-weight='bold'>
		<text x='32' y='20' dominant-baseline='text-after-edge'>" & value_max & "</text>
		<text x='32' y='" & path_y & "' dominant-baseline='middle'>" & value_ac & "</text>
		<text x='32' y='180' dominant-baseline='text-before-edge'>" & value_min & "</text>
	</g>
"
VAR SVG_content1 =
    IF ( TF0 * TF1, SVG_content_1, SVG_content_0 )
VAR SVG_content =
    SWITCH ( TRUE (), TF0 && TF1, SVG_content_0, TF0, SVG_content_1, SVG_content_0 )
VAR SVG_html = SVG_start_html & SVG_defs & SVG_content & SVG_end
VAR SVG_image = SVG_start_image & SVG_html
RETURN
    SVG_html

Ⅵ、最后在形状地图工具提示中增加区域层级显示。

Tips_Org_Map = 
VAR L0 =
    CALCULATE ( SELECTEDVALUE ( 'D00_大区表'[F_02_大区] ), 'D03_区县表' )
VAR L1 =
    CALCULATE ( SELECTEDVALUE ( 'D01_省份表'[F_05_省简称2] ), 'D03_区县表' )
VAR L2 =
    CALCULATE ( SELECTEDVALUE ( 'D02_城市表'[F_03_城市] ), 'D03_区县表' )
VAR L3 =
    SELECTEDVALUE ( 'D03_区县表'[F_03_区县] )
VAR TF1 =
    HASONEVALUE ( 'D01_省份表'[F_05_省简称2] )
VAR TF2 =
    HASONEVALUE ( 'D02_城市表'[F_03_城市] )
VAR TF3 =
    HASONEVALUE ( 'D03_区县表'[F_03_区县] )
VAR ORG =
    SWITCH (
        TRUE (),
        TF3,
            L0 & "|" & L1 & "|" & L2 & "|" & L3,
        TF2,
            L0 & "|" & L1 & "|" & L2,
        TF1,
            L0 & "|" & L1,
        L0 & "|" & L1
    )
RETURN
    ORG

 

2、可视化

我们重点介绍案例中的形状地图,其它的内容可以在附件中查看。

159_Power BI 地理分析之形状地图

 

在设置视觉对象格式下面,打开地图设置,映射类型选择:自定义地图;添加上文提到的 TopoJSON 格式的地图,投影根据自身需要选择,一般选择 Mercator 。

注意这里的映射字段,形状地图 TopoJSON 数据清洗过后,只有两个关键字段,一个 adcode 另外一个是 name ,我们使用 adcode 作为唯一表示,因为 name 可能会重复。

省市县分别对应到我们的维度表里面省市县的 ID 。

159_Power BI 地理分析之形状地图

 

图例,根据条件创建度量值,使用三方视觉对象 HTML Content 制作最大值和最小值的颜色过渡图例,当选中地图元素可以显示具体位置。

159_Power BI 地理分析之形状地图

 

在形状地图中可以钻取到下层数据。

159_Power BI 地理分析之形状地图

 

下钻后的页面以及度量值关系,区县的数据同理。

159_Power BI 地理分析之形状地图

 

四、总结

1、形状地图目前还是预览的状态,必须在 Power BI Desktop 中启用。 若要启用“形状地图”,请选择“文件”>“选项和设置”>“选项”>“预览功能”,然后选中“形状地图视觉对象”复选框。

2、目前形状地图还有很多不灵活的地方,比如不能在地图上显示文本标签,地图填充颜色还是写死的,不能通过 DAX 来动态驱动。

3、当前区县一级的 TopoJson 比较大,使用的时候及时保存,避免不要的麻烦。

4、由于历史原因,当前地图数据对于湾湾的数据只有一个大致的,没有更细粒度的数据。更细粒度的数据应该在不远的将来可以使用了。

 

 

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