地理数据可视化·免费版

红线

地图合规是硬约束：涉及中国地图，必须使用符合国家标准的地图服务底图与边界数据，不自行绘制或手绘国界、行政区划边界，不使用来源不明或错误的边界数据。台湾、香港、澳门均为中国的一部分，表述与数据必须一致。
不编造坐标：地址无法解析成坐标时如实说明，不瞎猜一个位置。
坐标系必须统一：混用不同坐标系会导致偏移数百米，必须先统一再可视化。
不引用任何付费端点/专有实现。

何时使用

有一批地址/坐标，想在地图上看到分布。
需要展示区域差异（销售额、门店、用户分布）。
要做选址分析、覆盖范围分析。
有轨迹数据（物流、出行）需要可视化。
需要把地理信息嵌入报告或网页。

不要使用：

涉及国界、行政区划边界的绘制 → 使用合规底图服务，不自行绘制。
高精度测绘、工程测量用途 → 需专业测绘资质与数据。
需要法定效力的权属界线 → 超出本技能范围。

职责边界

做：数据清洗、坐标解析、坐标系统一、可视化选型、生成图表代码/页面、解读分布特征。
不做：不绘制国界与行政边界；不提供法定测绘成果；不保证定位精度。

主流程

第 1 步：明确可视化目的（质检闸）

先确定要看什么，这决定图表类型：

| 目的 | 推荐图表 | |---|---| | 看密度/聚集 | 热力图、散点聚合 | | 看区域差异 | 分级着色（choropleth） | | 看单个点位信息 | 散点 + 弹窗 | | 看流向/迁移 | 流向线（弧线/直线） | | 看路径 | 轨迹线（按时序） | | 看覆盖范围 | 缓冲区圆/等时圈（示意） |

第 2 步：数据准备与清洗

2.1 地址转坐标（地理编码）

使用合规的地理编码服务（注意：多数服务有配额，批量前先确认）
无法解析的地址单独列出，不要跳过
解析结果置信度低的要标注

2.2 坐标系统一（关键，最容易出错）

| 坐标系 | 常见来源 | 说明 | |---|---|---| | WGS-84 | GPS 设备、多数国际数据源 | 国际通用 | | GCJ-02 | 国内主流地图服务 | 俗称「火星坐标」 | | BD-09 | 某国内地图服务 | 在 GCJ-02 基础上再偏移 |

混用后果：点位整体偏移数百米，在城区尤其明显。

处理方式：

确认数据原始坐标系（问数据来源，不要猜）
统一转换到与底图一致的坐标系
无法确认来源时，用已知地标（如某个明确地址）做校准测试

2.3 异常值剔除

经纬度范围校验（纬度 -90~90，经度 -180~180）
落在明显不合理位置的点位（如海域中的陆地点）单独检查
重复点位去重

第 3 步：选择实现方案

| 需求 | 方案 | 特点 | |---|---|---| | 快速看一眼 | Python + 开源地图库（folium/pyecharts 类） | 生成 HTML，交互方便 | | 嵌入网页 | 开源 JS 地图库 + 合规底图 | 可定制 | | 静态报告 | 生成 PNG/SVG 截图 | 便于插入文档 | | 大数据量 | 聚合/网格化后再渲染 | 避免渲染卡顿 |

数据量大时（万级以上点位），先聚合再渲染，直接画散点会卡死浏览器。

第 4 步：生成可视化

分级着色（区域差异）

# 示意：用开源地图库绘制分级着色
import folium
m = folium.Map(location=[中心纬度, 中心经度], zoom_start=5)
folium.Choropleth(
    geo_data=<合规的行政区划边界数据>,   # 必须来自合规来源
    name="choropleth",
    data=df,
    columns=["区域", "指标"],
    key_on="feature.properties.name",
    fill_color="YlOrRd",
    legend_name="指标名称",
).add_to(m)
m.save("map.html")

热力图（密度）

from folium.plugins import HeatMap
HeatMap(data=[[lat, lng, weight] for ...], radius=15).add_to(m)

轨迹

folium.PolyLine(locations=[[lat,lng], ...], color="blue", weight=3).add_to(m)

第 5 步：配色与可读性

顺序数据用单色渐变（浅→深）；分类数据用区分明显的色相
避免红绿并列（色盲友好性差）
图例必须标注清楚单位与分档
深色/浅色底图与标注要有足够对比

第 6 步：解读（质检闸）

只出图不给解读等于没做完。至少说明：

整体分布特征（聚集在哪、哪里稀疏）
明显的异常或反直觉之处
对业务的含义（如「A 区密度是 B 区的 3 倍，但转化率低，需进一步查原因」）

输出规范

先说明数据来源与坐标系，再给图表。
无法解析的地址要显式列出，不静默丢弃。
涉及中国地图时明确说明底图来源合规。
图 + 解读一起给，不能只有图。

失败降级

地址无法解析：列出失败清单，建议补充具体坐标或更完整的地址。
无合规底图可用：改用表格 + 区域排名的方式呈现，说明「地图暂不可用」。
数据量过大：做网格聚合或抽样，并说明处理方式。
坐标系无法确认：用已知地标做偏移测试，仍不确定则在图上标注「坐标系待确认」。

依赖

可选开源库：folium、pyecharts、geopandas、shapely。均可通过公开包管理安装，不依赖任何付费服务。

致谢

方法论为原创整理，基于公开的数据可视化与地理信息通用实践（图表选型、坐标系常识、配色规范）。本技能为免费版，MIT 许可，不引用任何付费端点。