Trực quan hóa bản đồ

Trực quan hóa dữ liệu trong Databricks

Gang Wang

Senior Data Scientist

Trực quan hóa bản đồ là gì?

   

  • Biểu diễn dữ liệu trên bản đồ
  • Công cụ chính để phân tích dữ liệu địa lý
  • Hữu ích để phát hiện mẫu và xu hướng không gian

    Một trực quan hóa bản đồ thể hiện mật độ dân số của các quốc gia trên thế giới.

1 Our World in Data
Trực quan hóa dữ liệu trong Databricks

Ví dụ - Bản đồ Choropleth

   

Bản đồ Choropleth

  • Dùng dải màu để biểu diễn mật độ hoặc giá trị
  • Lý tưởng để so sánh dữ liệu giữa các vùng
  • Làm nổi bật khác biệt theo vùng rõ ràng

   

Bản đồ Choropleth hiển thị tổng doanh thu theo quốc gia, sắc độ đậm hơn biểu thị doanh thu cao hơn.

Trực quan hóa dữ liệu trong Databricks

Ví dụ - Bản đồ Marker

   

Bản đồ Marker

  • Biểu diễn từng điểm dữ liệu bằng marker
  • Lý tưởng để hiển thị vị trí cụ thể
  • Cung cấp thông tin theo vị trí rõ ràng

   

Bản đồ Marker hiển thị các vụ phạm tội tại San Francisco, mỗi vòng tròn cho biết tổng số vụ trong khu vực đó.

Trực quan hóa dữ liệu trong Databricks

Tìm hiểu tập dữ liệu

Tập dữ liệu: Dữ liệu bán lẻ trực tuyến từ Databricks

Tên cột Chi tiết
InvoiceNo Mã định danh duy nhất cho mỗi hóa đơn
StockCode Mã định danh mặt hàng
Quantity Số lượng mặt hàng trong giao dịch
InvoiceDate Ngày giờ giao dịch diễn ra
UnitPrice Đơn giá của mặt hàng
CustomerID Mã định danh duy nhất của khách hàng
Country Quốc gia nơi mua hàng
Latitude/Longitude Tọa độ vĩ độ/kinh độ của nơi giao dịch
Trực quan hóa dữ liệu trong Databricks

Hãy thực hành!

Trực quan hóa dữ liệu trong Databricks

Preparing Video For Download...