Scribble Maps Blog
Agregacja danych według regionu
Często potrzebną funkcją jest możliwość łączenia lub agregowania danych dla danego regionu. Na przykład możliwość znalezienia łącznej sprzedaży lub średniej sprzedaży sprzedawców w określonym regionie. W Scribble Maps można to łatwo zrobić za pomocą operacji.
Aby rozpocząć, potrzebujesz dwóch rzeczy na swoich mapach.
Najpierw przejdź do panelu operacji, a następnie wybierz „In region” (W regionie) lub „In multiple regions” (W wielu regionach) w kolumnie agregacji.
Następnie wybierz grupę zawierającą regiony, dla których chcesz zagregować dane, a następnie określ, które atrybuty chcesz zagregować i w jaki sposób. Możesz wybrać sumę (sum), średnią (average) lub liczbę (count). Na koniec kliknij przycisk „Aggregate Data” (Agreguj dane).
Na koniec zobaczysz wyniki swojej operacji, którymi w tym przykładzie jest suma sprzedaży dla każdego regionu.
Aby rozpocząć, potrzebujesz dwóch rzeczy na swoich mapach.
#1 Znaczniki z atrybutami
Możesz przesłać te znaczniki za pomocą naszej funkcji importu listy, a wartości kolumn zostaną automatycznie dodane do każdego znacznika jako atrybuty. Możesz także ręcznie dodawać atrybuty bezpośrednio do znaczników, ale nie jest to zalecane w przypadku korzystania z dużych zbiorów danych.
#2 Region(y)
Region to nic innego jak kształt (wielokąt). Możesz narysować go bezpośrednio na mapie, dodać za pomocą pliku KML lub użyć naszego narzędzia do wyróżniania regionów.
Agreguj te dane!
Najpierw przejdź do panelu operacji, a następnie wybierz „In region” (W regionie) lub „In multiple regions” (W wielu regionach) w kolumnie agregacji.
Następnie wybierz grupę zawierającą regiony, dla których chcesz zagregować dane, a następnie określ, które atrybuty chcesz zagregować i w jaki sposób. Możesz wybrać sumę (sum), średnią (average) lub liczbę (count). Na koniec kliknij przycisk „Aggregate Data” (Agreguj dane).
Na koniec zobaczysz wyniki swojej operacji, którymi w tym przykładzie jest suma sprzedaży dla każdego regionu.
To wszystko, co musisz zrobić, aby zacząć agregować dane według regionu. Mamy nadzieję, że pomoże Ci to w analizie danych przestrzennych!