数据可视化组件.docx

数据可视化组件 近日，腾讯位置服务推出数据可视化组件，通过丰富的组件类型和灵活简便的配置，满足开发者多种场景的需求，并预留定制化空间，提供灵活的配置参数选项，结合强大的数据处理能力和卓越的底层渲染引擎，帮助地图开发者轻松实现数据可视化与地图的结合，为用户真正开启“上帝视角”。 在这个数据大爆炸的时代，把数据以可视化的方式呈现出来，将让用户更快地发现数据规律，提升业务决策的效率。而数据可视化与地图的结合，将赋予数据空间属性，对用户来说好比是开启了“上帝视角”，在特定地域范围内的相关信息一览无余。对此，腾讯位置服务近期推出了数据可视化组件，满足开发者们对这一功能的强烈需求。 针对地图开发中多种多样的业务场景，腾讯位置服务精心提炼了4个最常用的可视化类型：散点图、热力图、迁徙图、区域图，涵盖点、线、面多种类型，确保可以满足开发者大部分场景的需要。 散点图是把一系列离散的数据点按照位置信息标注在地图上，适合需要把大量具有相同属性的地址信息同时展示在地图上的业务场景，比如展示连锁店分布、加油站分布、银行网点分布等。假如想展示的数据点不是同一个属性，还可以通过分组功能，将这些点同时展示在一张地图上并通过不同的颜色进行区分。 热力图通过指定的半径范围进行数据叠加计算，然后与梯度颜色进行数据映射，不同的颜色深度代表不同的数据密度。通常适用于数据量比较多且在一定地域范围内相对密集的业务场景，比如展示某个商圈的人流分布、某个景区的客流分布、某个区域的车流分布等。 迁徙图是在两点之间绘制弧线进行连接，并配以动画呈现移动效果的图像，主要用于展示不同地点之间人员、物品、车辆等流动的方向，具体场景如春节期间返乡人员迁徙图、某水产市场商品销售流向图等。 区域图是对不同的区域划分分别进行区面着色展示的可视化类型。开发者可以先把离散的数据会按照相应的区域进行聚合，然后再根据聚合的数值映射成不同的区面颜色。通常这种地图适合按区域展示各类指标的场景，比如展示中国各省的人口密度、北京市各区的平均房价等。 为了满足不同开发者在不同业务场景下的绘图诉求，可视化组件的4个类型分别为开发者提供了灵活的配置参数选项，给开发者预留了定制化空间。以热力图为例，开发者可以在创建时通过radius参数来改变热力辐射的绘制半径，通过gradient参数改变热力辐射的渐变颜色，通过opacity参数改变透明度。其他的可视化组件同样提供了灵活的参数配置，比如可以改变迁徙路线的宽度、颜色，用以表示两地联系的紧密程度。 不仅如此，借助强大的数据处理和底层渲染能力，可视化组件可以进行大数据量的快速处理，并且在web端进行流畅的展现。目前散点图和热力图支持10万条数据量、迁徙图和区域图支持1万条数据量的展现。 为了更好地助力开发者，腾讯位置服务在官网上开放了全部代码示例和开发文档，开发者可进入官网通过“产品JavaScriptAPI数据可视化”的路径参看。 截至目前，腾讯位置服务日均全球定位请求已经超过600亿次，支持日均1亿次的POI检索，通过支持近百家行业企业的应用，每天向10亿用户提供着相关的位置服务，范围遍及全球200多个国家。在此基础上，腾讯位置服务未来将开放更多能力支持，开发更多亮眼的功能，进一步助力地图开发者，共建位置服务生态体系。 第 3 页 共 3 页