分区统计图法与定位符号法的区别

分区统计图法和定位符号法都是地理信息系统（GIS）中用于数据可视化的方法，但它们在表现形式和用途上有显著的区别：

一、分区统计图法

分区统计图法是一种在预定义地理区域（如国家、州或市）内用不同的颜色或图案来表示统计数据的方法。这种方法通常用于展示比率或比例数据，如人口密度、失业率等。

每个区域根据其数据值被填充以不同的颜色或图案。颜色的深浅通常表示数值的大小。

优势：

1、直观的地理区域比较：分区统计图法通过不同颜色或阴影的使用，使得比较不同地理区域内数据的比率或密度变得非常直观。观众可以轻松地识别出数据分布的地理模式，例如哪些地区的人口密度高或哪些地区的收入水平较低。

2、展示空间关系和模式：这种方法能有效地展现数据在空间上的分布关系和模式。例如，它可以展示疾病发生率的地理分布、不同区域的经济发展水平差异等。这有助于识别特定现象或问题的地理集聚区域，为地理区域性的决策提供支持。

3、易于理解和解释：分区统计图法产生的视觉效果通常非常直观，易于公众理解，即使是对于那些没有专业地理或统计背景的人。这使得它成为政策制定者、教育工作者和媒体在传达复杂数据时的一种有效工具。

局限性：难以表示绝对数量，且高度依赖于地理区域的选择和划分。

二、定位符号法

定位符号法是在地图上用小点来表示数据的一种方法，其中每个点代表特定数量的观察单位（如人口、事件等）。数据类型：这种方法适用于表示绝对数量，如总人数、事件计数等。

地图上的每个点代表一个确定的数量，点的分布直观地展示了数据的地理分布。

优势：

1、精确展示数据的地理分布：定位符号法通过在地图上直接放置代表数据的点，能够精确地显示数据在特定地理位置的分布。这种方法特别适用于展示数据点的确切位置，如人口分布、犯罪事件或疾病案例的地理位置。

2、展示数据的密度和集聚：这种方法使得观察者可以直观地看到数据在空间上的集中或分散趋势。通过观察点的密集程度，可以容易地识别出高密度区域和低密度区域，这对于理解空间模式和地理现象非常有帮助。

3、适用于大规模数据集：定位符号法非常适合处理大量数据点。在处理大规模数据集时，这种方法能够有效地展示数据的整体趋势和模式，而不会因为数据量大而失去可读性。

局限性：在数据量极大或极密集的情况下可能难以阅读，且难以表示较小的数据变化。

三、分区统计图法怎么做

1.准备数据：收集和整理您想要可视化的地理区域数据，这可以是每个地理区域的数据值，如人口数量、销售、温度等。获取与您的数据相关的地理区域地图数据。您可以使用现成的地图数据文件。

2.数据关联：将您的数据与地图数据联系起来。通常，您需要使用某个标志符来将数据与地图上的区域相对应。将数据值分为几个不同的类别或范围。例如，您可以将人口数量分为不同的范围，如0-1万、100,001-500,000、500、001-1、000、000等。每个范围对应一种颜色。

3.选择颜色方案：选择颜色方案来表示不同的数据范围。常见的方案包括渐变色、颜色梯度等。

4.绘制地图：使用地图绘制工具创建地图，例如ChartCool，并根据数据的分类和值为每个区域分配颜色。在地图上添加图例，以帮助观察者理解颜色与数据范围之间的关系。图例通常包括颜色示例和相应的数据值范围。标记地图上的关键信息，如地名、数据值、数据源等，以便观察者能够理解地图。根据需要对地图的风格和布局进行微调，以确保信息传输清晰。

5.导出与共享：将制作好的分区统计图导出为图像文件或交互式地图，并与观众共享。

四、定位符号法制作方法

1.准备数据：收集和整理您要可视化的数据，这可以是不同地点的数据值，例如城市的人口、商店的销售额、学校的学生人数等。确保数据与特定地点相对应。

2.选择符号类型：根据您的数据性质选择符号类型。符号可以是圆圈、方块、图标等，其大小或数量将代表数据值。根据数据的数值，为每个地点选择符号的大小或数量。通常，您可以使用比例来映射数据值到符号的大小，例如，较大的数据值对应较大的符号。

3.选择颜色方案：选择一种颜色方案，以表示符号的不同数据值。颜色可以用于进一步区分数据，尤其是当使用相同符号类型时。

4.绘制地图：使用地图绘制工具（例如ChartCool）创建地图，并在适当的地点上放置符号，其大小或数量表示数据值。在地图上添加图例，以帮助观察者理解符号的大小或数量与数据值之间的关系。

5.标注和注释：标注地图上的关键信息，例如地名、数据值、数据源等，以便观察者理解地图。根据需要对地图进行样式和布局的微调，以确保信息传达清晰。

6.导出和共享：最后，保存或导出分享。