数据点亮城市：如何玩转时空地理数据可视化
2018-07-20 来源：raincent
从城市规划开始理解的数据可视化
城市规划专业的学习中经常接触的是平面设计、产业规划这些不是很“数据”的东西，但是也会去做一些数据方面的尝试，比如收集政府的数据来做人口方面的研究。最开始做的是偏向于手工的、传统的、启蒙性的数据分析，从中更多体现的是用图说话的能力。
在城市设计学习阶段，渐渐接触到了更多“非主流”的数据分析神器，比如遥感技术方面，有一个来自美国的公开数据源，可以根据不同波段信息渲染地图得到不同的效果，有了这些数据就可以做一些城市方面的研究。比如将2014年和2017年城市规划用地的数据进行对比，出现的这些红色的点就是这几年的变化，这跟用人工的方式去画出来的效果是很不一样的。
原来世界上有很多“成型的”可视化工具，掌握各种技能可以做出更多类型的可视化。
在城市数据团主要做一些原创的城市研究的阶段，做城市数据可视化有了不同的方式。以前我认为做数据新闻会有自己的数据库，需要什么数据就去拿，但后来发现不是这样的，有各种各样的数据源，比如政府数据、开源数据、企业数据、众筹数据。
做可视化最开始的构思和设计是最重要的，既要能表现数据规律，又要做好设计。举个例子，《钱都去了哪些城市?——资本也用脚投票》这篇文章中，最开始拿到的数据是各个城市的投资数，最开始做成了柱状图，接着结合地理信息做成了点状图，虽然可以看出一些投资数比较大的城市群，但信息量不多，最后尝试用OD图(注：OD是源点-终点的英文缩写)的形式来表现，可以发现北上广深加上重庆四川那一块，组成了钻石形状的关系图。
再举个例子，研究各省人口流入流出情况，比较常见的是用柱状图，但是也可以用可爱一点的方式，用AI画出来，表现出北上广有非常强大的人口吸纳能力。
总结一下，数据可视化最重要的不是技术，更重要的是创意、数据、经验方面的东西。
城市数据可视化的几种类型
接下来要讲的是城市数据可视化的几种类型。那么到底什么是城市数据呢?从狭义上来讲是具有空间性的数据，可以很快地放在地图上，从中观宏观的角度来看就是数据的集合。
往坐标轴上丢——体现两者关系
比如共享单车的数据，把共享单车一天的数据整合起来，就可以看出一座城市是如何苏醒的。
进一步把这些数据往坐标轴上丢，比如将共享单车的数据做成散点图的形式，就可以知道工作日与节假日、早高峰和晚高峰共享单车的使用情况。
还可以加上地铁的使用数据，可以对比出共享单车和地铁的使用之间是否具有相关性。
往地图上丢——体现地域关系
而把数据往地图上丢，就可以体现地域的关系。地图可视化的表现形式有点、板块、热力、OD、缓冲区、花式等。
点图适合数据量大的地图，可以直接用Excel做出来。
图片说明：全国高校分布
进一步延伸到地域，将点做一些聚类，可以比较全国各地区的消费力情况。
第二种是板块图，将不同板块用不同颜色标记出来，可以研究各省在上海购房者人数的情况
进一步细分到城市，可以看到来上海买房的新上海人原籍分布城市。(注：此处“新上海人”指的是原户籍不在上海、已在上海购房的人。该定义来自城市数据团。)
第三种是热力图。比如研究在上海的不同区工作的人是居住在哪里的，可以看到在静安区工作的人来自全上海，而在五角场工作的人大多住在杨浦。
第四种是OD图。百度提供了一个非常好用的API，可以用来规划路线，当我们知道起点和终点以后，比如从静安寺到人民广场，可以知道这一路线各个节点的位置和坐标。
比如要研究从小区走15分钟可以到达哪些地方，做一个小区15分钟生活圈的研究，看这个生活圈里面有多少设施，足够满足人们的生活，通过评分来评估各小区的公共服务水平。
最后一种是比较花式的地图。变成3D地图，或者加上时间的维度，比如下面这张是大众点评上从2003年开始的的商店分布地图，可以看到商店数量不断增多。
往互动上丢——大家都参与的数据可视化
前段时间刷屏的足迹地图，就是用很简单的互动方式让大家参与进来，得到很好的传播。
城市数据团之前做过一个“颜值地图”。用户往地图上传自己的照片，让周围的人给照片评分，得到颜值的分布情况。
图片说明：城市数据团“颜值地图”
从图中可以看到，同济大学的高颜值人群集中分布在南校区和大学生活动中心(红色地区)，而在图书馆和南北楼则均匀分布着低颜值的童鞋(绿色地区)。果然好看的人都爱玩，人丑只能多读书啊!
往产品上丢——datamap
与政府或者地产企业合作的时候，会需要做成产品，比如上海市产业园区的综合评价项目，还有和金地极驰合作的大数据平台。
避免对数据可视化的误解
大众其实对于数据可视化是有一些误解的，比如认为有了数据就可以搞个大新闻，或者可以用数据去发现新的东西，但其实数据可视化有时是将大家已有的认知去进行量化的过程，这就要求数据工作者需要耐心、细心，有基本的社会认知。
再有一个误解就是认为那些图可以用软件一键生成。但其实数据可视化是一种设计，并非一蹴而就，往往需要借助多种工具来实现。
注：本文图片与案例研究均来自城市数据团。
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