Tilpasse et kart

Microsoft Fabric Maps tilbyr et omfattende sett med alternativer for å tilpasse kart og visning. Som standard er kartstilen satt til Grayscale Light, men du kan enkelt endre kartstilen og slå av og på synligheten til ulike kartelementer. Flere tilpasningsalternativer inkluderer å legge til interaktive kontroller, angi den første kartvisningen og velge et visningsspråk som passer best til behovene til kartets publikum.

Forutsetninger

• Et arbeidsområde med en Microsoft Fabric-aktivert kapasitet
• Et kart med redigeringstillatelser og tilknyttede datakilder, enten geoJson-filer i lakehouse eller KQL-databaser.

Endre kartinnstillinger

Kartvisualobjektet i Microsoft Fabric tilbyr et omfattende sett med alternativer for å tilpasse kartet og visningen. Som standard er kartstilen satt til Grayscale Light, men du kan enkelt endre kartstilen og slå av og på synligheten til ulike kartelementer. Flere tilpasningsalternativer inkluderer å legge til interaktive kontroller som zoom, skala, tonehøyde, kompass og verdensbryting, angi den første kartvisningen og velge et visningsspråk som passer best til behovene til kartets publikum.

Følgende skjermbilde viser et kart som bruker "Road"-stilen, sentrert rundt delstaten Washington i USA.

Skjermbildet nedenfor viser det samme kartet som i det forrige eksemplet, men med skjulte etiketter og administrative grenser. I tillegg er alle kartkontroller – som zoom, tonehøyde, kompass og målestokk – aktivert.

Tabellen nedenfor beskriver de tilgjengelige kartinnstillingene og deres tilsvarende egenskaper.

Tilpasse geometridata

Romlige data er vanligvis representert som punkter, linjer eller polygoner. Kart tilbyr ulike visuelle effekter for å fremheve forretningsrelevante mønstre, relasjoner og romlige distribusjoner. Avsnittene nedenfor beskriver hvordan du konfigurerer egenskaper for hver visuelle effekttype for å forbedre kartlesbarheten og analyseverdien.

Generelle innstillinger

Tabellen nedenfor beskriver de generelle innstillingene for datalag.

Innstillinger for dataetiketter

Når de er aktivert, viser dataetiketter tekst hentet fra de valgte feltene i datasettet ditt, slik at hvert kartpunkt kan vise relevant informasjon direkte på det visuelle bildet.

Følgende eksempler illustrerer dataetiketter på kart med ulike geometrier, inkludert punkt, linje og polygon.

Dette eksempelet bruker punktgeometri for å vise offentlige skoler, med dataetiketter som indikerer skolenavn:

Dette eksempelet bruker linjegeometri for å vise stier i National Forest System, med dataetiketter som angir stinavn:

Dette eksempelet bruker polygoner som representerer områder som tidligere var rammet av skogbranner i California, hvor hver polygon er merket med det offisielle brannnavnet:

Tabellen nedenfor beskriver de generelle innstillingene for dataetiketter.

Poenginnstillinger

Boblelag

Et boblevisualobjekt viser individuelle datapunkter som sirkler på et geografisk kart. Hver bobles størrelse, farge og tetthet kan tilpasses for å representere attributter som størrelse, kategori eller intensitet. Denne visualiseringen er ideell for å fremheve forskjeller på tvers av steder, hjelpe brukere med å sammenligne verdier og oppdage mønstre eller uteliggere i romlige datasett. Boblelag er spesielt nyttige for å kartlegge kvantitative data som befolkning, salgsvolum eller hendelsesfrekvens.

Følgende skjermbilde viser plasseringer av ladestasjoner for elbiler over hele Washington State. Et boblelag brukes til å representere dataene, som består av punktfunksjoner. Hver stasjon visualiseres som en boble, med størrelse og ugjennomsiktighet tilpasset for å gjenspeile stasjonsspesifikke attributter.

Tabellen nedenfor viser de tilgjengelige innstillingene for boblevisualobjekter sammen med beskrivelsene.

Aktivere klynger

Følgende skjermbilde viser statistikk over hentested for drosjer i New York City. Aktivering av klynger basert på gjennomsnittlig turavstand kan gi aggregert innsikt i hvilke områder som vanligvis genererer lengre turer.

Når du bruker zoomkontrollen til å zoome inn, vises mer detaljerte klyngevisualobjekter.

Markørlag

Markører lar deg erstatte standard punktbobler med meningsfulle ikoner slik at punktdata blir lettere å tolke og bedre tilpasset forretningskonteksten.

Med en markør kan poeng gjenges enten ved hjelp av innebygde Fluent-ikoner eller egendefinerte ikoner lagret i et innsjøhus. Dette gjør det mulig å visuelt skille ulike typer steder, ressurser eller hendelser på et øyeblikk, i stedet for kun å stole på farge- eller størrelsesvariasjoner.

Markører er spesielt nyttige når punkter representerer kjente enheter – som fasiliteter, kjøretøy, enheter eller hendelsestyper – hvor et ikon formidler mening mer effektivt enn en generisk form.

Egendefinerte markører

For å bruke egendefinerte bilder som markør, bla gjennom filer i en Lakehouse og velg støttede bildeformater som SVG, PNG eller JPG. Når bildet er valgt, brukes det direkte som symbolet som brukes til å representere punktdata på kartet.

Markørinnstillinger

Markører støtter en rekke stylingalternativer, inkludert størrelse, farge, strek, opasitet, rotasjon og plassering. Disse valgene hjelper til med å sikre at markørene forblir lesbare ved ulike zoomnivåer og integreres tydelig med det overordnede kartdesignet.

Heatmap-lag

Varmekart, eller punkttetthetskart, bruker fargegraderinger til å visualisere hvor datapunktene er mest konsentrert. De fremhever områder med høy tetthet ("hot spots") og gjør romlige mønstre lettere å oppdage. Denne metoden er spesielt effektiv for store datasett, og konverterer rådata til en jevn, kontinuerlig overflate som avslører både absolutte og relative tettheter på tvers av geografiske regioner.

Tabellen nedenfor beskriver de tilgjengelige visuelle innstillingene for varmekart.

Påfør vekt

Følgende skjermbilde illustrerer et varmekart over New York City. Hver tur er representert som et datapunkt, med fare_amount brukt som vekt, noe som betyr at områder med høyere priser bidrar med mer intensitet til varmekartet. For å forbedre lesbarheten brukes lavere opasitet, slik at kartet og overlappende data forblir synlige.

Aktivere klynger

Skjermbildet nedenfor illustrerer et gruppert varmekart som visualiserer romlig datatetthet. Ved å finjustere parametere som radius og intensitet avslører kartet mer effektivt mønstre som er skjult av overlappende datapunkter.

Linjeinnstillinger

Linjelag

Linjelag brukes til å visualisere lineære geografiske trekk som veier, stier, ruter eller grenser på et kart. Den kobler sammen en rekke koordinater for å danne linjer, som kan styles med forskjellige attributter som farge, strekbredde. Denne typen visualobjekt er spesielt nyttig for å representere bevegelse, retning eller forbindelser mellom steder, og brukes ofte i scenarioer som ruteplanlegging, infrastrukturkartlegging eller nettverksvisualisering.

Følgende skjermbilde viser nasjonalskogstier nær Mount Rainier.

Tabellen nedenfor beskriver den tilgjengelige innstillingen og beskrivelsen av linjevisualobjektet.

Polygoninnstillinger

Polygonlag

Polygonlag brukes til å visualisere områder eller regioner ved å koble sammen flere geografiske koordinater for å danne innelukkede former. Disse polygonene kan representere grenser som bygrenser, soner eller regioner av interesse. Du kan tilpasse utseendet til disse figurene ved hjelp av attributter som lagfarge og tetthet. Dette visualobjektet er nyttig for å utheve bestemte geografiske områder og analysere romlige relasjoner eller dekning.

Følgende skjermbilde viser et historisk brannperimeterkart over California, som viser den geografiske utstrekningen av tidligere skogbranner ved hjelp av røde polygoner. Hver polygon representerer en distinkt brannhendelse og inkluderer metadata som år, årsak og GIS-beregnet areal. Denne visualiseringen gjør det mulig for brukere å raskt identifisere brannutsatte områder, analysere historiske brannmønstre og støtte skogbrannreduksjon og arealforvaltningsplanlegging.

Tabellen nedenfor beskriver den tilgjengelige visuelle innstillingen og beskrivelsen av polygonen.

Aktiver ekstrudering

Følgende skjermbilde viser en 3D-kartvisualisering av Seattle-området, som viser bygningsekstrudering. Hver bygning gjengis med varierende høyder basert på de faktiske høydedataene, noe som skaper et realistisk bylandskap.

Datadrevet styling for kartlag

Datadrevet styling lar deg kontrollere hvordan kartlagene farges basert på verdier i underliggende data, i stedet for å bruke én fast farge. Ved å anvende visuelle regler på lagegenskaper kan du fremheve mønstre, trender og avvik direkte på kartet og presentere data med klar forretningsbetydning. Datadrevet styling støttes for følgende vektorlagstyper:

• Linje
• Polygon
• Boble
• Markør

Fabric Maps støtter farge etter kategori datadrevet stylingmodus for lagegenskaper, som beskrevet i tabellen nedenfor.

En tilsvarende data-legende vises på kartet for å hjelpe seerne å forstå hvordan verdier samsvarer med farger.

Bruk datadrevet styling på et kartlag

Du aktiverer og konfigurerer datadrevet styling fra laginnstillingspanelet mens du redigerer et kart.

Muliggjør datadrevet styling

1. Åpne kartet i redigeringsmodus .

2. Velg et vektordatalag (linje, polygon, boble eller markør).

3. I panelet for laginnstillinger velger du Aktiver datadrevet styling.

   

4. I feltet Farge etter feltet velger du en dataegenskap for å styre stylingen.

Konfigurer stylingmodusen

• Fargelegging etter kategori

  • Velg en kategorisk eiendom.

  • Velg en innebygd fargepalett eller tilpass individuelle kategorifarger ved hjelp av fargevelgeren.

    

    Velg fargen ved siden av et kategorinavn for å tilordne en egendefinert farge til den kategorien:

    

  • Kartet viser en forklaring i Datalagspanelet som viser hver kategori og dens tildelte farge.

    

  • Kartet viser en forklaring i Datalagspanelet som viser hver kategori og dens tildelte farge.

Ytterligere atferd og hensyn

• Legender kollapser automatisk når mer enn 10 gjenstander vises; velg Vis mer for å utvide.
• Maksimalt 100 kategorier støttes. Tilleggsverdier vises som Annet.
• Datadrevet styling fungerer sammen med andre lagfunksjoner som filtre,etiketter og innebygde tusj-lag.
• Eksisterende lag som brukte seriegruppering oppgraderes automatisk til Farge etter kategori, slik at eksisterende fargetildelinger bevares.