Jumlah taksi animasi di New York City menurut batas kode pos (simulasi, time-lapse):
Gaya visual berbasis data adalah kemampuan Google Maps Platform yang memungkinkan Anda menggunakan poligon batas administratif Google, menerapkan gaya visual ke poligon tersebut untuk ditampilkan di peta, dan menggabungkan data Anda sendiri untuk membuat peta lengkap yang disesuaikan yang dapat digunakan untuk analisis visual dan pemahaman yang lebih baik tentang data Anda. Dokumen ini akan membahas beberapa kasus penggunaan yang menjelaskan alasan dan cara memvisualisasikan data Anda dengan Gaya visual berbasis data di peta secara hampir real-time dengan mengintegrasikan feed data dinamis.
Gaya visual berbasis data memungkinkan Anda membuat peta yang menampilkan distribusi geografis data, menyesuaikan gaya poligon secara dinamis, dan berinteraksi dengan data Anda melalui peristiwa klik. Fitur ini dapat digunakan untuk membuat peta yang informatif dan menarik untuk berbagai kasus penggunaan dan industri.
Berikut beberapa contoh kasus penggunaan yang dapat diterapkan ke peta yang menampilkan update data dinamis pada Gaya visual berbasis data:
- Ride sharing: Update real-time dapat digunakan untuk mengidentifikasi area dengan permintaan tinggi, yang dalam hal ini beberapa penyedia mungkin memiliki harga yang melonjak.
- Transportasi: Update real-time dapat digunakan untuk mengidentifikasi area kemacetan, yang akan membantu menentukan rute alternatif terbaik.
- Pemilu: Pada malam pemilu, data polling real-time dapat digunakan untuk memvisualisasikan hasil saat terjadi.
- Keselamatan pekerja: Update real-time dapat digunakan untuk melacak peristiwa saat terjadi secara real-time, mengidentifikasi area berisiko tinggi, dan memberikan kesadaran situasional kepada petugas di lapangan.
- Cuaca: Update real-time dapat digunakan untuk melacak pergerakan badai, mengidentifikasi bahaya saat ini, dan memberikan peringatan dan notifikasi.
- Lingkungan: Update real-time dapat digunakan untuk melacak pergerakan abu vulkanik dan polutan lainnya, mengidentifikasi area degradasi lingkungan, dan memantau dampak aktivitas manusia.
Dalam semua situasi ini, pelanggan dapat memperoleh nilai tambahan dengan menggabungkan feed data real-time mereka dengan batas Google untuk memvisualisasikan data mereka di peta dengan cepat dan mudah, sehingga memberi mereka kemampuan untuk mendapatkan insight hampir instan untuk pengambilan keputusan yang lebih tepat.
Pendekatan Arsitektur untuk Solusi
Sekarang, mari kita bahas cara membuat peta menggunakan Gaya visual berbasis data untuk memvisualisasikan data dinamis. Seperti yang diilustrasikan sebelumnya, kasus penggunaannya adalah jumlah taksi NYC yang divisualisasikan menurut kode pos. Hal ini dapat membantu pengguna memahami seberapa mudah mereka dapat memesan taksi.
Berikut diagram arsitektur aplikasi dari pendekatan ini:
Solusi Gaya Visual Berbasis Data Dinamis
Sekarang, mari kita bahas langkah-langkah yang diperlukan untuk menerapkan peta koroplet Gaya visual berbasis data dinamis choropleth map untuk set data Anda.
Solusi ini memungkinkan Anda memvisualisasikan set data hipotetis tentang kepadatan taksi real-time di sekitar New York City menurut kode pos. Meskipun ini mungkin bukan data dunia nyata, data ini memiliki aplikasi dunia nyata dan memberi Anda gambaran tentang kekuatan dan kemampuan data dinamis yang dapat divisualisasikan di peta dengan Gaya visual berbasis data.
Langkah 1: Pilih data untuk divisualisasikan dan gabungkan ke ID Tempat batas
Langkah pertama adalah mengidentifikasi data yang ingin Anda tampilkan dan memastikan data tersebut dapat dicocokkan dengan batas Google. Anda dapat melakukan pencocokan sisi klien ini dengan memanggil metode callback findPlaceFromQuery untuk setiap postalCode. Perhatikan bahwa kode pos di AS memiliki nama yang berbeda, tetapi tingkat administratif lainnya tidak. Anda harus memastikan untuk memilih ID Tempat yang benar untuk kueri Anda jika ada hasil yang ambigu.
const request = {
query: postalCode,
fields: ['place_id'],
};
function findPlaceId() {
placesService.findPlaceFromQuery(request, function (results, status) {
if (status === google.maps.places.PlacesServiceStatus.OK) {
console.log(results[0]);
}
});
}
Jika data Anda memiliki nilai lintang dan bujur, Anda juga dapat menggunakan Geocoding API dengan pemfilteran komponen untuk me-resolve nilai lintang/bujur tersebut ke nilai ID Tempat untuk lapisan fitur yang ingin Anda beri gaya visual. Dalam contoh ini, Anda akan memberi gaya visual pada lapisan fitur POSTAL_CODE.
Langkah 2: Terhubung ke data real-time
Ada berbagai cara untuk terhubung ke sumber data, dan penerapan terbaik akan bergantung pada kebutuhan spesifik dan infrastruktur teknis Anda. Dalam hal ini, asumsikan bahwa data Anda berada dalam tabel BigQuery dengan dua kolom: “zip_code” dan “taxi_count”, dan Anda akan membuat kueri melalui Firebase Cloud Function.
async function queryNycTaxis() {
// Queries the NYC Taxis dataset.
// Create a client
const bigqueryClient = new BigQuery();
// The SQL query to run
const sqlQuery = 'SELECT zip_code, taxi_count
FROM \'YOUR_DATASET_ID.TABLE\' LIMIT 100';
const options = {
query: sqlQuery,
// Location must match that of the dataset(s)
// referenced in the query.
location: 'US',
};
// Run the query
const [rows] = await bigqueryClient.query(options);
rows.forEach(row => {
const postalCode = row['zip_code'];
const taxiCount = row['taxi_count'];
});
}
Selanjutnya, Anda harus memastikan data tetap baru. Salah satu cara untuk melakukannya adalah dengan memanggil kueri di atas menggunakan pekerja web, dan menetapkan timer untuk memperbarui data menggunakan fungsi setInterval. Anda dapat menetapkan interval ke nilai yang sesuai, seperti memperbarui peta setiap 15 detik. Setiap kali waktu interval berlalu, pekerja web akan meminta nilai taxiCount yang diperbarui per postalCode.
Setelah kita dapat membuat kueri dan memperbarui data, mari kita pastikan tampilan poligon peta mencerminkan perubahan ini.
Langkah 3: Beri gaya visual pada peta Anda dengan gaya visual berbasis data
Setelah Anda memiliki nilai data dinamis yang diperlukan untuk membuat dan menerapkan gaya visual ke batas kode pos di instance Maps JavaScript Anda sebagai objek JSON, kini saatnya memberi gaya visual sebagai peta koroplet.
Dalam contoh ini, Anda akan memberi gaya visual pada peta berdasarkan jumlah taksi di setiap kode pos, sehingga pengguna Anda dapat mengetahui kepadatan dan ketersediaan taksi di area mereka. Gaya visual akan bervariasi bergantung pada nilai jumlah taksi. Area dengan taksi paling sedikit akan memiliki gaya visual ungu, dan gradien warna akan bergerak melalui merah, oranye, dan berakhir di kuning taksi NYC untuk area dengan kepadatan tertinggi. Untuk skema warna ini, Anda akan menerapkan nilai warna ini ke fillColor dan strokeColor. Menetapkan fillOpacity ke 0,5 memungkinkan pengguna melihat peta yang mendasarinya, dan menetapkan strokeOpacity ke 1,0 memungkinkan mereka membedakan antara batas poligon dengan warna yang sama:
const featureLayer = map.getFeatureLayer(
google.maps.FeatureType.POSTAL_CODE
);
featureLayer.style = (featureStyleFunctionOptions) => {
const placeFeature = featureStyleFunctionOptions.feature;
// taxiCount per (postal_code) PlaceID
const taxiCount = zips[placeFeature.placeId];
let fillColor;
let strokeColor;
// Apply colors to features based on taxiCount values
if (taxiCount < 8) {
fillColor = "#571845";
strokeColor = "#571845";
} else if (taxiCount < 13) {
fillColor = "#900c3e";
strokeColor = "#900c3e";
} else if (taxiCount < 21) {
fillColor = "#c60039";
strokeColor = "#c60039";
} else if (taxiCount < 34) {
fillColor = "#fe5733";
strokeColor = "#fe5733";
// keep else if or the whole map gets this style with else
} else if (taxiCount >= 34) {
fillColor = "#fec30f";
strokeColor = "#fec30f";
}
return {
fillColor,
strokeColor,
fillOpacity: 0.5,
strokeOpacity: 1.0,
};
Kesimpulan
Gaya visual berbasis data untuk batas Google memungkinkan Anda menggunakan data untuk memberi gaya visual pada peta Anda untuk berbagai penerapan di seluruh industri dan segmen. Menghubungkan ke data real-time memungkinkan Anda mengomunikasikan apa yang terjadi, di mana hal itu terjadi, dan saat hal itu terjadi. Kemampuan ini berpotensi untuk meningkatkan nilai data real-time Anda dan membantu pengguna Anda memahaminya dengan lebih baik secara real-time, di dunia nyata.
Tindakan Berikutnya
- Tonton webinar Cara menggunakan Gaya visual berbasis data untuk memberi gaya visual pada batas peta Google.
- Tingkatkan visualisasi Anda dengan peristiwa klik untuk Gaya visual berbasis data.
- Pertimbangkan untuk menambahkan Penanda Lanjutan ke peta Anda.
Kontributor
Penulis utama:
Jim Leflar | Google Maps Platform Solutions Engineer