数と量 (色)

数値データがある場合、グラデーション カラーを使用してフィーチャを区別し、数や量を表すことができます。さまざまな種類のカラー ランプを使用できます。たとえば、薄い色から濃い色に変化する単純なカラー ランプは、年齢、収入、比率など、低から高へのデータ値の表示に適しています。このようなカラー ランプは、ポイント、ライン、またはポリゴンに適用できます。たとえば、薄い色から濃い色に変化するカラー ランプを使用して、全体の土地面積に対する農地面積の比率を高から低へ郡別に表すことができます。

色を使用して数と量のスタイルを設定するには、次の手順に従います。

数と量 (サイズ)

このマップ スタイルでは、数値データまたはランク付けされたカテゴリを表すために、順序付けできる異なるサイズの並びを使用します。この方法を使用して、ポイント、ライン、およびエリアをすべて描画できます。ポリゴン フィーチャの場合は、ポリゴン上に比例シンボルが表示されます。この比例シンボル マップでは、シンボルが大きいほど大きい数値を表すという直感的な論理を使用します。伝えたい内容を明確に表すようにシンボルのサイズを調整します。たとえば、比例シンボルを使用して、各都市の総人口を表示できます。

サイズを使用して数と量のスタイルを設定するには、次の手順に従います。

色とサイズ

このスタイルを使用すると、データ内の 2 つの属性を選択し、マップ上のポイント シンボルの色とサイズを決定します。または、同じ属性を 2 回使用して、強調するデータの部分に基づき、シンボルのサイズを設定し、色を設定できます。これは、母子家庭の世帯数などの数情報を、母子家庭の世帯率などの比率で陰影処理して表示する場合に適したスタイルです。

色とサイズを使用して 2 つの属性のスタイルを設定するには、次の手順に従います。

A を B と比較

このスタイルでは、2 つの数値の比率をマッピングして、その関係をパーセンテージ、単純な比率、または全体的なパーセンテージで表現できます。たとえば、2025 年の推計人口を 2015 年の既知の人口のパーセンテージとしてマッピングし、人口移動の傾向を確認できます。

比率のスタイルを設定するには、次の手順に従います。

主要カテゴリ

このマップ スタイルは、レイヤーに比較対象の関連属性が複数含まれており、優位性が最も高い属性、つまり最高値を持つ属性と、レイヤー内の他の属性と比較したその属性の優位性の度合いを表示する場合に有効です。たとえば、レイヤーで、一定の年数にわたる米国の郡別の 1 人あたりの個人所得を表示する場合、各郡で 1 人あたりの個人所得が最も高いのはどの年か、その主要な年の値が他の年と比較してどれだけ高いかを表示することは価値があります。

[主要カテゴリ] スタイルを使用するには、同じ計測単位 (例: 米ドル) を使用する 2 ～ 10 個の数値属性を選択します。これらの属性はそれぞれが、マップの主題 (例: 郡別の 1 人あたりの個人所得) に関連する個別のカテゴリ (例: 2006 年、2007 年、2008 年、2009 年) を表します。属性はそれぞれ異なる色で描画されます (例: 2006 年は赤色、2007 年は青色)。これらの色は、レイヤーに適用されるカラー ランプ、または個々の属性カテゴリにユーザーが適用する色によって定義されます。

このスタイルでは、レイヤー内のフィーチャごとに主要属性の相対強度を表示するために透過表示が使用されます。強度、つまり優位性の度合いは、指定されたフィーチャのすべての属性の合計値に対するパーセンテージとして計算されます。一般に、フィーチャの透明度が高いほど (色が明るいほど)、全体と比較したその主要属性の強度が低くなります。これを 1 人あたりの個人所得の例で言うと、主要な年が 2007 年である郡が、さまざまな青色の陰影で描画されます。これらの青色の陰影は、2007 年の 1 人あたりの個人所得の値が、すべての年における 1 人あたりの所得値の合計に対するパーセンテージとして反映されたものです。

優位性を使用したスマート マッピングの詳細については、このストーリー マップでご確認ください。

主要カテゴリによってフィーチャのスタイルを設定するには、次の手順に従います。

主要カテゴリおよびサイズ

このマップ スタイルは、同じ計測単位を使用する複数の関連属性を比較するために使用します。[主要カテゴリ] スタイルと同様に、このスタイルでは、主要属性の表示に色が使用され、他の属性と比較したその属性の優位性の度合いの表示に透過表示が使用されます。加えて、[主要カテゴリおよびサイズ] スタイルでは、フィーチャごとの属性の合計を表すために、3 つ目の要素であるサイズが使用されます。たとえば、レイヤーで、米国の郡別に作物の収穫量を表示する場合は、このスタイルを適用して、各郡で値が最も高いのはどの作物 (小麦、とうもろこし、大豆など) か、その主要な作物の値が他の作物と比較してどれだけ高いかを表示することができます。加えて、レイヤーに比例シンボルを適用することで、郡間で作物の総収穫量を比較し、作物の収穫量が高い郡と収穫量が低い郡を視覚化できます。

[主要カテゴリおよびサイズ] スタイルを使用するには、同じ計測単位 (例: エーカー) を使用する 2 ～ 10 個の数値属性を選択します。これらの属性はそれぞれが、マップの主題 (例: 作物の収穫高) に関連する別個のカテゴリ (例: 小麦、綿花、大豆) を表します。属性はそれぞれ異なる色で描画されます。これらの色は、レイヤーに適用されるカラー ランプ、または個々の属性カテゴリにユーザーが適用する色によって定義されます。[主要カテゴリ] スタイルと同様に、このスタイルでは、合計と比較した主要属性 (例: 小麦) の相対強度を表示するために透過表示が使用されます。一般に、透明度が高いほど、強度が低くなります (つまり、すべての属性の合計値に対するパーセンテージが低くなります)。このスタイルのサイズ要素として、比例シンボルが、カテゴリの合計 (例: 郡別の作物の総収穫高) を表示するために使用されます。シンボルのサイズが大きいほど、数値が大きいことを表します。

主要カテゴリとサイズによってフィーチャのスタイルを設定するには、次の手順に従います。

関連性

[関連性] スマート マッピング スタイルを使用すると、ポイント、ライン、またはポリゴン フィーチャ データの 2 つの属性値の関係を視覚化できます。たとえば、米国の喫煙率と過剰飲酒率との間に相関関係があるかどうか、また、国内でその関係が特に顕著に見られる地域を確認することができます。[関連性] スタイルは、二変数コロプレス マッピング技法に基づき、属性ごとの分類データにそれぞれ個別のグラデーション カラー ランプを適用し、カラー ランプを組み合わせます。これによって、属性の相関関係の有無を示します。さまざまなフォーカス オプションを使用して関係を調べることができます。たとえば、喫煙率と過剰飲酒率がいずれも高い地域にフォーカスしたり、あるいはどちらも低い地域にフォーカスを移してハイライトしたりすることもできます。分類方法やオプションを変更することもできます。

関連性とサイズ

[関連性とサイズ] マップ スタイルを使用すると、ポイント、ライン、またはポリゴン フィーチャ データの 2 つの属性値の関係を視覚化できます。[関連性] スタイルと同様、このスタイルも 2 つの属性の分類データにそれぞれ個別のグラデーション カラー ランプを適用し、カラー ランプを組み合わせて属性の相関関係を示します。[関連性とサイズ] スタイルでは、これに加えて、サイズの異なるシンボルを使用して、3 つ目の属性値を表すことができます。たとえば、米国の肥満率と糖尿病の発症率との間に相関関係があるかどうか、運動不足がこのパターンに寄与しているかどうかを確認できます。このマップ スタイルを使用すると、国内においてこの関係性が最も顕著な、あるいは最も薄い地域を視覚的に把握することができます。[関連性とサイズ] では、さまざまなフォーカス オプション、分類方法、その他のオプションを使用してデータの関係を探ることができます。