tableau地图 tableau地图绘制

数据分析师主要做什么？

厨房，浴室，客厅，我和爸爸妈卧室, la cuisine, la salle de bain, le salon, les deux chambres de moi et de mes parents.

简单理解就是：对业务的改进优化；帮助业务发现机会；创造新的商业价值。具体如下：

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tableau地图 tableau地图绘制

工作中的型分析：指标走势，发现问题

对企业资源的合理化分配利用上，更合理的优化配置企业资源，达到效益化的目的。

其次是利用数据查找人们思维上的盲点，进而发现新的业务机会的过程。

是在数据价值的基础上形成新的商业模式，将数据价值直接转化为金钱模式。

数据分析的工作内容1、分析什么数据

分析什么数据与数据分析的目的有关，通常确定问题后，然后根据问题收集相应的数据，在对应的数据框架体系中形成对应的决策辅助策略。

2、什么时候数据分析

业务运营过程全程数据跟踪。

3、数据获取

内部数据主要是网络日志相关数据、客户信息数据、业务流程数据等，外部数据是第三方监测数据、企业市调数据、行业规模数据等。

4、数据分析、处理

使用的工具取决于公司的需求。

5、如何做数据分析

数据跟着业务走，数据分析的过程就是将业务问题转化为数据问题，然后再还原到业务场景中去的过程。

数据分析是干什么的？

从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：

工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做

工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策

工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

那数据分析是什么的？

数据分析大体上分3步：

并不全是，这个在不同企业，情况不一样。如果公司规模大的话，获取数据经常是数据开发组完成的，他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读，留给“数据分析师”的，其实就是中间的计算数据的一步。

如果想要转行数据分析，就必须知道数据分析岗到底是做什么的，到底需要怎么样的硬技能和软技能，只有定好一个具有针对性的，才能做到快速转行。

数据分析基本上有两个方向，，技术方向，第二，业务方向。

对于大厂而言，职能的划分会非常详细，干技术方向不需要了解太多的业务，相反也是一样的。但是对于小公司，数据分析师需要的技能更加多样，数据分析技能，沟通技能，对业务的了解，presentation等等不一而足。

一. 数据分析岗位介绍

走技术方向需要获得的技能大约分为三个方面，数据获取，数据处理，以及数据可视化。三个方面分别对应三个工具，即sql语言，python和excel，以及tableau。

对机器学习和大数据的的了解和实践会是很好的加分项。比如我现在在干的活要用到大数据的hadoop和impala，但查询取数依然是基于sql语言的。

走技术方向对业务的熟悉程度不需要太深，就像之前说的，大型企业会将技术方向和业务方向分得很细，业务方向的分析师是技术方向的分析师和业务部门的桥梁，而不是业务部门直接与技术沟通，这也是我所在的公司的真实情况。个人觉得虽然增加了一些沟通成本，但是员工确实可以更加专心于自己的工作。

1.2 业务方向

走业务方向的话，对技术的运用不需要特别熟练，我与业务方向的数据分析师聊过，在工作的空闲再深入学习sql语言或者可视化之类的技术都是可以的，但在投递之前，至少需要有一定的基础技能和基本了解，知道柱形图和折线图有什么样的特点这种基本概念。

业务方向的数据分析师需要与业务部门进行更深入的沟通，因此要求对业务有一定的了解，这样才能更好地结合数据和业务，提出有用的结论和建议，因此，是能够在你的本领域内转行。

除此之外，还需要了解数据分析师，数据工程师，和数据科学家的区别。

你可不想本来想转数据分析师，却学了数据工程师的技能。

简单来说，数据分析师主要工作是做取数，清洗和可视化，业务方向则更多专注于数据与业务的结合，可能还需要跟进运营，分析运营结果。

数据工程师，则专注于从每天的公司或用户行为中获取数据，主要做数据获取，数据库的搭建，维护和优化。

数据科学家，则专注于机器学习的算法，因此需要数学好。

二、硬技能学习

2.1 sql语言

sql语言主要用于从数据库中获取数据，公司一般不会让你用爬虫从网络爬取所需要的数据，因此爬虫并不是一个必要技能。

sql语言一定要做到熟练使用，而这个语言的重中之重就是数据查询语言（DQL），从最基础的select，到大数据常用的分区概念对应的partition。

在面试中，面试官通常会给你几张表，让你现场写下取数逻辑，因此写的又快又对，写完了反手就把逻辑给面试官看，战术后仰，岂不帅哉。

其他的sql语言包括数据定义语言（DDL），数据作语言（DML）和数据控制语言（DCL）和数据分析师的关系不大，做到了解和简单使用就好。

sql语言一定要多练，这样才能做到面试时不慌，子查询和各种表连接一般在面试的时候都会面到。

2.2 excel

excel的学习不难，主要学习各类函数，从最基础的聚合函数sum到表查询函数vlookup都要学习。以及各类图怎么做，怎么用数据表等等。

这里说excel学习不难，并不是指excel比python低级，excel要做的好其实非常困难，但不管怎么说，目前公司都在要求比较新的python技术，excel做的再好，不符合职位要求也白搭。

从工作的角度来谈，通过excel对少量的数据做简单处理确实更加方便一些，也经常用excel先做简单的格式转换，排序和可视化。但复杂处理或者大量数据就不是excel力所能及的了。

2.3 python

python是数据分析的大头，当然选择学习r也可以，可是一定不要同时学，用熟一个比用会无数个要重要的多。

对python有一些了解的人应该都听说过numpy,pandas和matplotlib，这三个包是数据分析必会的包，先用熟这三个，之后更进一步可以学习os，seaborn，sklearn等。

2.4 tableau

tableau的基本使用在b站是可以学习到的，但是计算字段和其中的函数的使用仍然需要一定量的练习，并且需要一定的编程基础。

如果你会做那些复杂的图自然更好，说明你对tableau的理解较深，侧面表现了你的能力比别人强。

一是帮助企业看清现状（即通常见的搭建数据指标体系）；

二是临时性分析指标变化原因，这个很常见，但也最头疼，有时还没分析出原因，指标可能又变了，注意识别这里面的伪需求（数据本身有波动，什么样的变化才是异常波动？一般以[均值-2标准，均值+2标准]为参考范围，个别活动则另当别论）；

三是专题分析，这个专题可大可小，根据需求方（也有可能是数据分析师自己）而定，大老板提出的专题分析相对更难、更有水平一些；

四是深层次解释关系和预测未来，这个技术难度和业务理解水平要求相对更高一些。如，影响GMV的关键因子是什么？这里当然不是显而易见的付款用户数和客单价，而是需要探索的隐性因素；再如，预测下一个季度甚至是一年的GMV，以及如何达成？

收集、整理和清理数据：通过各种方式收集数据，整理数据，清理数据，去除重复、缺失、错误等数据。

分析数据：通过数学和统计学知识，对数据进行分析，获得有用信息和知识。

制定数据策略：根据数据分析结果，制定数据策略，并为公司提供有关数据的建议。

提供数据支持：提供数据支持，为公司的业务决策和战略规划提供有效的数据支持。

数据模型建立：建立数据模型，并为公司的业务决策和战略规划提供参考建议

数据预测：利用数据模型和机器学习技术，对未来数据进行预测，为公司提供有关未来发展趋势的分析。

保持技术和工具：保持技术和工具，不断学习和更新知识。

数据分析是指用统计分析方法对收集的数据进行分析，提取有用信息和形成结论。

数据分析是一个偏综合的岗位

（1）数据清洗：80%的精力在处理清洗数据，包括字段提取、整合归一、规范化。数据在现有的商业环境中才开始逐渐重视，故数据采集整理非常重要，许多公司都在开始重视数据背后的重要价值，故会把历史数据拿出来处理加工。

（2）数据进行初加工：这里包含了数据描述性统计（比如极值，最值，均值，方，分布），这种初步加工目的是为了大体了解这些数据的基本概况，这是初始业务必须要做的，从这些数据中一定程度上还能能够反映日常业务变况。

（3）探索性分析：有了对数据大体掌握后我们会做一些分析和预测，譬如相关性分析，主成分分析，回归分析，时间序列预测等等

（5） 数据结论输出，报告撰写。

数据分析师主要工作大概有以下这些:

1、数据采集

数据采集的意义在于真正了解数据的原始相貌，包含数据发生的时间、条件、格局、内容、长度、约束条件等。这会帮助大数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免因为违反数据采集规矩导致的数据问题;对数据采集逻辑的知道增加了数据分析师对数据的了解程度，尤其是数据中的反常变化。

2、数据存取

数据存取分为存储和提取两个部分。数据存储，大数据分析师需求了解数据存储内部的作业机制和流程，最核心在于，知道原始数据基础上需求经过哪些加工处理，最终得到了怎样的数据。

3、数据提取

大数据分析师首先需求具有数据提取才能。层是从单张数据库中按条件提取数据的才能;第二层是把握跨库表提取数据的才能;第三层是优化SQL句子，经过优化嵌套、挑选的逻辑层次和遍历次数等，减少个人时间糟蹋和系统资源消耗。

4、数据发1.1技术方向掘

在这个阶段，大数据分析师要把握，一是数据发掘、统计学、数学基本原理和知识;二是熟练运用一门数据发掘东西，Python或R都是可选项;三是需求了解常用的数据发掘算法以及每种算法的使用场景和优劣异点。

5、数据分析

数据分析相关于数据发掘而言，更多的是偏向业务使用和解读，当数据发掘算法得出结论后，怎么解说算法在结果、可信度、明显程度等方面关于业务的实践意义。

6、数据可视化

这部分，大数据分析师除遵循各公司统一标准原则外，具体形式还要根据实践需求和场景而定。数据可视化辅助于数据内容，有价值的数据报告才是关键。

更多大数据专业可以咨询一下CDA认证机构，CDA（Certified Data Analyst），是大数据和人工智能时代面向范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

CDA——数据分析师主要是在企业中扮演战略参谋的角色，对企业各类运营、销售、管理、战略等数据进行分析，可以有效的规避运营风险和提升成本利用率。

数据分析师工作的流程简单分为两部分，部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。那么怎么获得数据呢？首先，我们要知道，获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。

获得了数据以后，才能够进行数据处理工作。获取数据，把数据处理成自己想要的东西，是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。

如何用tableau制作一个小范围的地图

Tableau制作地图的方法，和同是自助式BI的帆软商业智能FineBI类似，都可以简单拖拽然后生成地图的。之前试用的Tableau到期了，没办法演示，这里以FineBI为例展示一下，思想原理都相同的。

1、当确定要使用的图表类型之后，需要在新建分析上选择对应的组件图表并拖拽至dashbroad需3、地理空间数据可视化：常见类库如 Leaflet、Turf、Polymaps 等等；要显示的位置，然使用折线图描述1952~2007与美国人口增长趋势图后会自动跳转至组件配置界面。

2、先选择需要使用的地图类型，我们现在需要使用的是地图。

3、当进入到组件详细配置界面时，从数据选择区域中，选择签约事实表，选择合拓展：制作地图热力图时，可以根据需求选择适当的单位级别，从、省份、城市、区县，甚至到村庄等不同的精度级别。选择最小单位到村的精度时，可以更准确地展示不同村庄的数据分布和异，有助于进行更精细化的分析和决策。然而，需要注意的是，如果数据量非常大，绘制最小单位到村的热力图可能会导致图形过于拥挤，不易观察和分析。在这种情况下，可以考虑对数据进行聚合或采样，以降低图形的复杂度和提高可读性。同总价添加至指标区域，选择城市地区维度表，点击选择省字段添加至地区名区域，此时可以看到如图所示的展示结果，区域颜色深浅随指标值的不同而不同。

哪个数据可视化工具比较好？

与团队成员和其他部门合作：与团队成员和其他部门合作，共同完成项目和任务。

1.seaborn：这是一个基于matplotlib的可视化包，是对matplotlib更高级的API封装，绘制的图形种类繁多，包括常见的折线图、柱状图、饼状图、箱型图、热力图等，所需的代码量更少，使用起来更方便，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：

二．报表、BI类

2.pyecharts：这个是echarts提供给python的一个接口，在前端的数据可视化中，可能会用到这个echarts包，借助pyecharts，我们不仅可以绘制出漂亮的柱状图、折线图等，还可以绘制3D图形、地图、雷达图、极坐标系图等，简单好用，非常值得学习，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：

补充一个Python 新数据可视化模块——Plotly Express 。

Plotly Express

Plotly Express是一个新的高级Python数据可视化库，它是Plotly.py的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。只需一次导入，大多数绘图只要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，就可以创建丰富的交互式绘图。

Plotly Express 安装

惯例，使用 pip进行安装。

Plotly Express支持构建图表类型 gapminder数据集说明

我们使用gapminder数据集进行体验 Plotly Express 。

gapminder数据集显示2007年按/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势：包含1952~2007年世界各人口、GDP发展与/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势。

常用参数说明：

使用散点图描述人口与GDP增长趋势图

地理散点图scatter_geo

使用地理散点图描述全球人口与GDP

折线图（line）

条形图(bar)

使用条形图描述1952~2007与美国人口增长趋势图

等值区域图（choropl）

使用等值区域图描述评价： 类似于excel的桌面bi工具，功能比excel更加强大。支持多种数据源。价格便宜。但是只能作为单独的bi工具使用，没办法和现有的系统结合到一起。各个人口数量

目前国内数据可视化工具或产品很多，到底那个工具或者产品是的？看了很多数据可视化产品，总结下来分为几大类。

下面我将一一分别进行工具介绍：

一．数据可视化库类

一个纯jascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。

评价： 非常好的一个可视化库，图表种类多，可选的主题。Echarts中主要还是以图表为主，没有提供文本和表格方面的展现库，如果有相关需求还需要引入表格和文本方面的其他可视化库。

与echarts相似，同样是可视化库，不过是国外的产品，商用需要付费，文档详尽。

评价： 同样是非常好的一个可视化库，图表种类多。但是同样需要进行二次开发，,没有提供文本和表格方面的展现库。而且因为商用付费，所以能选择echarts肯定不会选择highcharts。

Antv是蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，是国内个才用the grammar of Graphics这套理论的可视化库。在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。

评价： 是一个的可视化库，需要进行二次开发。因为采用的是the grammar of Graphics 语法，和echarts相比各有千秋。

由echarts衍生出来的子产品，同样继承了echarts的特点，图表种类多，没有提供文本和表格方面的展现库。Echarts接受json格式的数据，百度图说把数据格式进行了封装，可以通过表格的形式组织数据。

评价：可以把表格数据转换成图表展现形式的工具，支持excel数据导入 ，适合做静态的BI报告。因为数据偏静态，没看到与数据库结合的部分，很难和第三方系统结合展现动态变化的数据，如日报表、月报表、周报表等。

FineReport报表软件是一款纯Ja编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和理念，仅需简单的拖拽作便可以设计复杂的式报表，搭建数据决策分析系统。

评价： FineReport可以直连数据库，方便快捷的定制各种复杂表样，用来做出固定格式的周报、月报等。它的格式类似于excel界面，特色功能报表制作，报表权限分配，报表管理还有填报，支持多种数据库。

Tableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，Tableau 没有用户编写自定义代码，新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上，不仅能够监测信息，而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活，具有高度的动态性。

评价： 全球知名的BI工具，价格6000元/年/人左右，但是国外产品不花钱不会为你做任何定制化改动，售后很有问题。

FineBI与FineReport都是帆软的产品。首先FineReport作为一款报表工具，主要用于解决提升IT部门的常规/复杂报表开发效率问题；而FineBI是商业智能BI工具，在IT信息部门分类准备好数据业务包的前提下，给与数据，让业务人员或自行分析，满足即席数据分析需求，是分析型产品。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的 探索 性分析，有点像加强版的数据表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

评价：FineBI做到了自助式分析，图表类型丰富，数据分析功能较强大，钻取，筛选，分组等功能都有。但是对于普通没有IT基础的人来说，要想真正熟练地掌握finebi，还是有一定的难度的，需要花上几天，但是这个难度相比Excel的VBA学习还是低不少的。

Power BI 是一套商业分析工具，用于在组织中提供见解。可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。生成美观的报表并进行发布，供组织在 Web 和移动设备上使用。每个人都可创建个性化仪表板，获取针对其业务的全方位独特见解。在企业内实现扩展，内置管理和安全性。

提供丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。整体来说是一款很好的大屏的产品。

评价： 产品不错，就是价格服务版每年5100元/年，本地部署竟然要110万，每年续费也要37万。

前文有介绍过，finereport是一个企业级的报表工具，同时也提供大屏的服务。通过布局、色彩、绑定数据等环节完成大屏的制作。拥有很多自助开发的可视化插件库。

评价： 很的软件，性价比高。学习方面，掌握FineReport的dashboard制作，应该也比较简单的。

五 .专业类（地图、科学计算、机器学习）

很多工具都能实现数据地图，比如echarts，finereport，tableau等。

ggplot2是R语言的第三方扩展包，是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品，是R相比其他语言一个独领的特点。包名中“gg”是grammar of graphics的简称，是一套优雅的绘图语法。主要用于机器学习绘图。

评价： 机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。

评价： 机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。

R-ggplot2

ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。

技术相关

这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中 探索 的信息与图形要素对应起来的过程。

ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似ja的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。

2. 图层式的开发逻辑

在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定 探索 一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定区分地区，拆成东中西三幅小图；决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。

3. 各种图形要素的自由组合

由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力

基本开发步骤

1. 初始化 – ggplot()

给点用法语介绍家的语句..

在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。

我家有五个房间，Il y a cinq chambresPython是一门编成语言,其周边的绘图库也比较丰富比如pandas和matplotlib ,pandas能够绘制线图、柱图、饼图、密度图、散点图等； matplotlib主要是绘制数学函数相关的图如三角函数图、概率模型图等。 chez moi.

客厅里面有一个沙发和一个电视 il y a un canape et un evision dans le salon.

我房间里面有一张床和一个写字台，写字台上放着我的电脑 il y a un lit et un bureau dans ma chambre, mon ordinateur est sur le bureau.

我喜欢在家里面。因为在家里人们自由自在做自己想做的事。我可以按我喜欢的方式装饰我的房间。在我自己的这个小世界里我感觉十分放松自在。在自己的房间里一边喝着热咖啡一边看一部好的电影，生活真是美好啊。j'aime beaucoup etre chez moi. Parce que c'est chez soi qu'on peut faire ce qu'on veut. Je peux decorer ma chambre selon mes voeux. Je suis totalement a l'aise dans ce petit monde de moi. Regarder un bon film en buvant un cafe chaud dans 在Excel中，你可以使用插入图表功能来创建热力图。你可以将村级数据与经纬度坐标进行关联，并使用颜色分级来表示不同区域的热度。这样可以在地图上呈现出热力图效果。然而，需要注意的是，如果村级数据过于密集或数量过多，可能会导致地图过于拥挤，难以清晰显示。ma propre chambre, comme la vie est belle.

chez moi il y a XX chambres, on a des immobles dans les chembres et j'aime bien chez moi car il est tres confortable.

excel地图热力图制作最小单位到村可以吗

可视化数据：将数据可视化，通过图表、图像等方式展示数据。

Excel地图热力图制作最小单位到村是可以的。在Excel中，可以使用各种图表工具来制作热力图，包括地图热力图。对于地理位置层级最小为村的情况，我们可以将每个村作为数据点，通过颜色的深浅来表示不同的数值或指标。

有27所211大学，其他省份；

拓展：

1.高考报考人数与录取率趋势分析

除了Excel，还有其他专业的GIS软件可以更好地制作地图热力图，如ArcGIS、QGIS等。这些软件提供了更多的地理空间分析功能和图表定制选项，可以满足更复杂的需求。此外，还可以结合地图数据源，如地理信息系统数据、遥感影像等，来进一步丰富地图热力图的内容。

对于Excel制作地图热力图，最小单位到村是可以的，但需要注意以下几点原因：

3. 可视化展示：通过热力图功能，Excel可以根据每个村的热力值在地图上呈现不同的颜色深浅，从而形成热力图的效果。可以根据具体需求，调整颜色映射、热力图的分级等参数，以获得更好的可视化效果。

需要注意的是，Excel的地图热力图功能相对简单，适用于简单的数据可视化需求。如果需要更高级的地图热力图功能或更多的定制化需求，可能需要借助专业的地理信息系统（GIS）软件或在线地图制作工具。

此外，现代的数据可视化技术和工具也提供了更多的选择，如Python的Matplotlib、Tableau等，它们能够提供更丰富的地图热力图制作功能和更灵活的数据处理能力。因此，在选择制作地图热力图的工具时，可以根据具体需求和技术能力做出合适的选择。

对于Excel地图热力图制作，最小单位到村的情况可以实现，但存在一些限制。首先，Excel本身并不是专门用于地图制作的软件，因此在绘制复杂地图时可能会面临一些困难。然而，如果村级数据已经准备好并且与相应的经纬度坐标关联，你可以使用一些辅助工具和技巧来实现这个目标。

如果你希望制作更复杂、的地图，建议考虑使用专业的地图制作软件或在线地图制作工具，这些工具通常具有更多的功能和定制选项，可以更好地满足你的需求。

总之，Excel可以用于制作简单的地图热力图，包括最小单位到村的情况。但对于复杂的地图制作需求，建议使用专业的地图制作软件或在线工具，以获得更好的效果和更大的灵活性。

对于Excel地图热力图制作，最小单位到村是可以的。原因是Excel提供了丰富的数据处理和可视化功能，可以根据数据的经纬度信息将热力图绘制在地图上。通过将每个村庄的经纬度和相应的数据进行匹配，可以将热力图绘制到具体的村庄位置上，反映不同村庄的数据异。

对于Excel地图热力图制作，最小单位到村的可行性取决于数据的准确性和村级数据的可获得性。以下是对该问题的回答和解释：

在Excel中制作地图热力图时，最小单位通常是基于行政区划的，例如、省、市或区县。这是因为Excel本身并不提供直接的功能来绘制村级地图热力图。因此，从Excel的角度来看，将最小单位设定为村级可能会面临一些挑战。

首先，村级数据的获取可能是一个问题。村级数据通常需要从专门的统计机构或相关部门获得，而这些数据可能不易获取或者需要额外的工作来整理和导入Excel中。如果没有准确和完整的村级数据，制作的村级地图热力图可能会受到限制。

其次，绘制村级地图热力图需要更加详细的地理信息数据，包括村级边界、地理坐标等。Excel本身并不是专注于地理信息处理的工具，因此可能无法提供足够的功能和数据支持来制作的村级地图。

在拓展方面，如果你需要制作村级地图热力图，可以考虑使用专业的地理信息系统（GIS）软件，如ArcGIS或QGIS。这些软件提供了更多强大的地理信息处理和制图功能，可以更好地支持村级地图的制作。

另外，如果你只是想在Excel中展示村级数据，并进行热力图分析，可以考虑将村级数据与行政区划数据进行关联，以行政区划为单位制作热力图。这样可以在Excel中利用行政区划级别的地图来展示热力图，并通过其他方式将村级数据进行分析和呈现。

总之，Excel在处理村级地图热力图时可能会面临一些限制，包括数据获取和地理信息处理方面的限制。根据具体需求，可以考虑使用专业的GIS软件或在Excel中利用行政区划数据进行分析和呈现。

如何用数据分析工具生成一个炫酷的3d地图？

您可以使用一些数据分析工具来生成炫酷的3D地图。以下是一些可能有用的工具：

1.Tableau：Tableau是一款流行的数据可开始从做出的四个工作表中拖放表到图表布局区域视化工具，可以帮助您创建各种类型的图表和地图。它提供了许多预设的主题和样式，以帮例如QGIS、MapInfo等地图编辑软件，可以用来制作各种类型的地图，并添加自定义的数据，例如地名、地形等。助您快速创建漂亮的3D地图。

2.QlikView：QlikView是另一款流行的数据可视化工具，可以帮助您创建各种类型的图表和地图。它提供了许多预设的主题和样式，以帮助您快速创建漂亮的3D地图。

3.PowerBI：PowerBI是Micro请点击输入描述soft提供的一款商业智能工具，可以帮助您创建各种类型的图表和地图。它提供了许多预设的主题和样式，以帮助您快速创建漂亮的3D地图。

黑板的结构黑板的结构是什么

常用参数说明

黑板的结构是：黑(上下结构)板(左右结构)。拼音是：hēibǎn。词性是：名词。注音是：ㄏㄟㄅㄢˇ。

黑板的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：

一、词语解释【点此查看详细内容】

黑板hēibǎn。(1)一块表面光滑的坚硬材料制成的板，常涂黑色。

二、引证解释

⒈黑色木板。引《明会典·礼部二十·房屋器用等第》：“门用金漆及兽面摆锡环，家庙三间五架，俱用黑板。瓦盖屋脊用花样瓦兽。”⒉学校教具。用木头或玻璃等制成的可以在上面用粉笔书写的黑色平板。引丁玲《母亲》三：“她们走过了教室，看见上边挂的黑板，和侧边的地图。”

三、国语词典

一种教学用具。以木头制成，可用粉笔书写、绘画的黑色板子，多用于学校教师授课时使用。词语翻译英语blackboard,CL:德语Schreibtafel法语tableaunoir

四、网络解释

黑板黑板：书写用物品黑板：伊朗电影黑板：2012年日本电视剧黑板：抽象艺术汤伯利作品黑板：1986年新藤兼人执导的电影黑板：《Minecraft》中的一种方块

关于黑板的近义词

白板

关于黑板地理位置图生成方法有使用在线地图工具、使用地图编辑软件、使用可视化工具、使用在线绘图工具等。的成语

铁板不易板板六十四拍板成交正经八板板上砸钉拍板定案尺板斗食后台老板铁板钉钉

关于黑板的词语

板上砸钉正经八板拍板定案铁板不易后台老板一抹黑拍板成交一板正经离弦走板尺板斗食

关于对企业用户体验的改进方面，优化原有业务流程，为用户提供更好的用户体验。黑板的造句

1、张三毛上课老是做小动作，老师居然没有叫他站黑板。

2、教室的前面有块黑板，不，那并非黑板，那是播种知识的沃土。

3、老师让我们仿照黑板上的图画一幅画。

4、同学们上课非常专心，目不斜视地盯着黑板。

5、老师故意用粉笔敲敲黑板，以引起大家的注意。

如何在tableau中导入自定义地理编码文件

有些公司（一般是做电商的），数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的，然后基于这些数据做分析。有些公司（一般是传统企业），数据是直接用的大型的BI产品，然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小，就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。

tableau导入自定义地理编码文件非常简单

客户分析案例将通过四个图表来分析客户：客户交易次数，客户贡献利润额，客户四点此查看更多关于黑板的详细信息象限分析，客户交易量排行。组合四个图表完成客户分析仪表板。

地图->地理编码->导入自定义地理编码即可导入，当然具体的实现步骤可以看看：Tableau 微课堂（82）：自定义地理编码

一般用哪些工具做大数据可视化分析？

黑板的结构是：黑(上下结构)板(左右结构)。

ThingJS 基于 HTML5 和 WebGL 技术，可方便地在主流浏览器上进行浏览和调试，支持 PC 和移动设备。ThingJS

ThingJS

ThingJS提供程序运行截图如下：如下相关组件和工具供用户使用：

CityBuilder：聚焦城市的 3D 地图搭建工具，打造你的 3D 城市地图。

CamBuilder：简单、好用、免费的 3D 场景搭建工具。

ThingPano：全景图制作工具，轻松制作并开发全景图应用，实现 3D 宏观场景和全景微观场景的无缝融合。

ThingDepot：上万种模型，数十个行业，自主挑选，一次制作多次复用。

1、统计数据可视化：用于对统计数据进行展示、分析，一般都是以数据库表的形式提供，常见的有 HighCharts、ECharts、G2、Chart.js 、FineBI等等；

2、关系数据可视化：主要表现为和边的关系，比如流程图、网络图、UML 图、力导图等。常见的关系可视化类库有 mxGraph、JointJS、GoJS、G6 等；

4、还有时间序列数据可视化（如 timeline）、文本数据可视化（如 worldcloud）等等；

echarts

这个是js，1. 数据准备：首先，需要准备好每个村的经纬度坐标数据。可以通过地理位置信息、等方式获取到每个村的经纬度。里面有信息可视化用到的各种图形，只要你把数据算好放进去就可以展示了，当然还要js页面编程的。

其他有一体化工具，比如tableau之类的，但是这个收费

酷屏是亿信华辰的数据可视化产品，内置上百种可视化元素和六十余种风格各异的表格、导航、统计图等组件及SVG可供用户选择，通过设计与搭配，可衍生出成千上万种可视化效果。在提供传统的柱状图、饼图、仪表盘等基础图表组件的基础上，还提供了光晕图、泡泡图、流向地图等十余种新颖夺目的个性化图表，更有独特的3D全景视角，自由快捷制作各类交互式常规屏和大屏报表。

几款超级实用的数据可视化工具,帮助数据分析一招亮眼