今天给各位分享gis热力地图的知识，其中也会对arcmap热力图进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
目录一览：
- 1、数据分析 地图 热力图 什么软件
- 2、如何用GIS把热力图处理成灰阶图
- 3、热力图原理及ArcGIS Pro 制作热力图
- 4、利用数据分析工具BDP，如何制作地图热力图？
- 5、城市人口热力地图找哪个部门
- 6、这31个高颜值的数据图表，学会了不得了！
数据分析 地图 热力图 什么软件
百度地图、高德地图、谷歌地图、腾讯地图、Arcgis软件提供数据分析、地图、热力图。
1、百度地图：
百度地图热力图功能，展示该地区人员密度。在这部分中，关键就是数据的获取(坐标信息)。热力图能告诉用户页面的哪些部分吸引了大多数访客的注意，这对web数据分析非常有用。
2、高德地图：
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高德热力图是利用获取的手机基站定位该区域的用户数量,通过用户数量渲染地图颜色。实现展示该地区人的密度，关键就是数据的获取(坐标信息)。
3、谷歌地图：
提供包括局部详细的卫星照片，此款服务可以提供含有全球城市政区和交通以及商业信息的矢量地图、不同分辨率的卫星照片和可以用来显示地形和等高线地形视图。
4、腾讯地图：
这是由腾讯公司推出的一种互联网地图服务。用户可以从地图中看到普通的矩形地图、卫星地图和街景地图以及室内景(详见下面)。用户可以使用地图查询银行、医院、宾馆、公园等地理位置，有助用户的平时生活出行所需。
5、Arcgis：
ArcGIS产品线为用户提供一个可伸缩的，全面的GIS平台。ArcObjects包含了许多的可编程组件，从细粒度的对象（例如单个的几何对象）到粗粒度的对象（例如与现有ArcMap文档交互的地图对象）涉及面极广，这些对象为开发者集成了全面的GIS功能。
如何用GIS把热力图处理成灰阶图
1、首先通过GIS是地理信息系统设置进行视化的灰阶图。
2、其次在地图编辑器，点击工具菜单，进行选择转换的热力图。
3、最后点击转换功能成灰阶图即可。
热力图原理及ArcGIS Pro 制作热力图
热力图（Heat Map）是通过密度函数进行可视化用于表示地图中点的密度的热图。它使人们能够独立于缩放因子感知点的密度。
(Heat Map):一般是基于离散点、线或面的分析与表达，或者基于连续表面的密度分析得到的热力图或热度图。强调空间位置和基本的空间分布特征。
MH370 location probability heat map
这里主要以ArcGIS中点要素 核密度分析说明
核密度分析工具用于计算要素在其周围邻域中的密度，通过离散点数据进行内插，落入搜索区的点具有不同的权重，靠近搜索中心的点或线会被赋予较大的权重，反之，权重较小，它的计算结果分布较平滑。
点要素核密度分析用于计算每个输出栅格像元周围的点要素的密度。每个点上方均覆盖着一个平滑曲面。在点所在位置处表面值更高，随着与点的距离的增大表面值逐渐减小，在与点的距离等于搜索半径的位置处表面值为零。仅允许使用圆形邻域。
每个输出栅格像元的密度均为叠加在栅格像元中心的所有核表面的值之和。核函数以 Silverman 的著作（1986 年版，第 76 页，equation 4.5）中描述的四次核函数为基础。
ArcGIS默认搜索半径（带宽）算法
1. 计算输入点的平均中心。如果所选的 Population 字段使用的值不是 None，则此计算以下所有计算都将通过该字段中的值进行加权。
2. 计算与所有点的（加权）平均中心之间的距离。
3. 计算这些距离的（加权）中值 Dm。
4. 计算（加权）标准距离 SD。
5. 使用以下公式计算带宽：
其中：
• SD 是标准距离
• Dm 是中值距离
• 如果未使用 population 字段，则 n 是点数；反之，n 则是 population 字段值的总和
注:
请注意，方程的 min 部分表示将使用两选项中计算得出值较小者。
打开ArcGIS Pro 新建一个空的工程
新建工程后的界面
插入》新建地图
新建地图后界面
shp添加数据
选择符号系统》热点图符号渲染
大功告成
更改底图地效果
参考资料
1.Silverman, B. W. Density Estimation for Statistics and Data Analysis.New York:Chapman and Hall, 1986.
2.Perrot, A.; Bourqui, R.; Hanusse, N.; Lalanne, F.; Auber, D (2015). "Large interactive visualization of density functions on big data infrastructure". IEEE 5th Symposium on Large Data Analysis and Visualization (LDAV), 2015: 99–106. doi:10.1109/LDAV.2015.7348077. ISBN 978-1-4673-8517-6.
3.
利用数据分析工具BDP，如何制作地图热力图？
BDP个人版中，GIS地图的制作一般分为3个过程，即上传数据—拖拽成图—润色完成。
1、上传数据：数据上传后，在工作表右上方点击“添加图表”—“新建图表”—“地图图表”，选择需要的工作数据（可选择多个工作表数据哦）；
注：单纯的行政地图直接选择“普通图表”哈~~~
2、拖拽成图：先拖拽工作表至图层，再拖拽经纬度、维度数值，然后选择热力图即可；
注：若只有省份地址，没有具体的经纬度数据，可以用BDP的“地址转经纬度”功能，瞬间就把地址转成具体的经纬度，分析也很精确~注：若只有省份地址，没有具体的经纬度数据，可以用BDP的“地址转经纬度”功能，瞬间就把地址转成具体的经纬度，分析也很精确~
3、热力图“润色”
可设置颜色、尺寸，也可以对地图进行放大缩小（鼠标滑动即可），操作很简单；
通过链接分享给好友，也可以直接分享到各大社区，如下图~做好的地图能通过链接分享给好友，也可以直接分享到各大社区，如下图~
城市人口热力地图找哪个部门
城市人口热力地图通常是由国家统计局、城市规划局、社会科学研究机构等机构制作的。它可以帮助我们发现城市人口分布的特点和趋势，为城市规划和发展提供重要的参考依据。
这31个高颜值的数据图表，学会了不得了！
日常工作中，好多人都面对一堆数据，但却不知道如何更直观展示效果，或者不知道用什么图表展示更好！花了一些时间整理了工作中常用的数据图表，希望对大家有用， 不再是单纯给领导、用户展示干瘪的数据~~~ 本文除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图，散点图，旭日图，漏斗图等等。
1.柱状图（堆积柱状图、百分比堆积柱状图）
2.条形图（堆积条形图、百分比堆积条形图）
3.折线图
4.各种数据地图（一共有6种类型）
5.饼图（环图）
6.雷达图
7.漏斗图
8.词云
9.散点图（气泡图）
10.面积图（堆积面积图、百分比堆积面积图）
11.指标卡
12.计量图
13.瀑布图
14.桑基图
15.旭日图
16.双轴图（柱状+折线、柱状+柱状、折线+折线）
虽然看似就16种图表，其实一共有31种图表啦，可以认真数一数哈~那就一起了解下不同图表的使用场景、优劣势 ！
1.柱状图
适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。适用于枚举的数据，比如地域之间的关系，数据没有必然的连续性。
优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。
劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图
不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。
（堆积柱状图）
（百分比堆积柱状图）
2.条形图
适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用；
优势：每个条都清晰表示数据，直观；
延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图
（堆积条形图）
（百分比堆积条形图）
3.折线图
适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。一般用来表示趋势的变化，横轴一般为日期字段。
优势：容易反应出数据变化的趋势。
4.各种数据地图（一共有6种类型）
适用场景：适用于有 空间位置 的数据集，一般分成行政地图（气泡图、面积图）和GIS地图。 行政地图一般有省份、城市数据就够了（比如福建-泉州）；而GIS地图则需要经纬度数据，更细化到具体区域 ，只要有数据，可做区域、全国甚至全球的地图。
优劣势：特殊状况下使用，涉及行政区域；
（1）行政地图（面积图）
（2）行政地图（气泡图）
（3）GIS地图：点状图
（4）GIS地图：热力图
（5）GIS地图：（北京某区域）散点图
Ps：区域地图，通过放大镜可以放大或缩小区域
（6）GIS地图：地图+柱状/饼图/条形
5.饼图（环图）
适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。
优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。
劣势：肉眼对面积大小不敏感。
饼图、环图你喜欢那个呢，可以直接设置~
6.雷达图
适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。
优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。
劣势：理解成本较高。
7.漏斗图
适用场景：漏斗图适用于业务流程多的流程分析，显示各流程的 转化率 。
优势:在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。
劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。
8.词云
适用场景： 显示词频，可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。
优势：很酷炫、很直观的图表。劣势：使用场景单一，一般用来做词频。
9.散点图
适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。
优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是更佳图表类型。
劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。
延伸图表：气泡图（调整尺寸大小就成气泡图了）
10.面积图
适用场景：强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。
延伸图表：堆积面积图、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体之间（或者几个数据变量之间）的关系。
11.指标卡
适用场景：显示某个数据结果同环比数据。
优势：适用场景很多，很直观告诉看图者数据的最终结果，一般是昨天、上周等，还可以看不同时间维度的同环比情况。
劣势：只是单一的数据展示，最多有同环比，但是不能对比其他数据。
12.计量图
适用场景：一般用来显示项目的完成进度。
优势：很直观展示项目的进度情况，类似于进度条。
劣势：表达效果很明确，数据场景比较单一。
13.瀑布图
适用场景：采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计值。
优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可以展示数据是如何累计的。
劣势：没有柱状图、条形图的使用场景多。
14.桑基图
适用场景：一种特定类型的流程图，始末端的分支宽度总各相等，一个数据从始至终的流程很清晰，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的 大小 ，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。
15.旭日图
适用场景：旭日图可以表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况，旭日图能便于细分溯源分析数据，真正了解数据的具体构成。
优势：分层看数据很直观，逐层下钻看数据。
16.双轴图
适用场景：柱状图+折线图的结合，适用情况很多，数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。
优势：特别通用，是柱状图+折线图的结合，图表很直观。
劣势：这个好像没什么劣势，个人感觉。
当然，当你分析数据的时候一定不会只用一种图表，尤其是数据报告中，每次都会用到多个图表，那各种图表的结合效果图也简单展示一下：
（销售业绩分析）
（公司员工信息分析）
下面是深色背景（星空蓝）下的图表效果：
所有的图表均来自有爱的数据工具 BDP个人版 ，大家赶紧把图表用起来！！！
gis热力地图的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于arcmap热力图、gis热力地图的信息别忘了在本站进行查找喔。
