Isı Haritası ve Altıgen Yoğunluk Haritası

Isı haritası ve yoğunluk haritası ne işe yarar

Binlerce nokta aynı haritada üst üste biner ve yoğunlaştıkları yer okunamaz. Isı haritası bu noktaları bir yarıçap içinde yumuşatarak sürekli bir yoğunluk yüzeyine dönüştürür; müşteri adresleri, teslimat noktaları, arıza kayıtları, başvurular ya da saha gözlemleri gibi verilerde kümelerin nerede olduğunu ilk bakışta gösterir.

Izgara haritası ise alanı eşit hücrelere böler ve her hücreye düşen noktaları sayar ya da bir değeri toplar. Altıgen hücrelerin merkezleri komşularına eşit uzaklıktadır ve kare hücrelerdeki köşe etkisi görülmez; bu nedenle yoğunluk haritalarında sık tercih edilir. Isı haritasının renkleri görece bir ölçektedir, ızgarada ise her hücrenin sayısı, toplamı ve ortalaması bellidir. Bölgeleri karşılaştırmak, bir panoya aktarmak ya da raporlamak için ızgara daha uygundur.

Nasıl kullanılır

1. Nokta dosyasını kutuya sürükleyin ya da seçin. Denemek için "Örnek veriyi aç" düğmesi, Ankara çevresinde üretilmiş sentetik teslimat noktalarını yükler.
2. Araç enlem ve boylam sütunlarını adlarından tanımaya çalışır. Yanlış eşleştiyse listeden düzeltin. Koordinatlar metre cinsindeyse koordinat sistemini seçin.
3. Her satırın etkisi aynı değilse (sipariş adedi, tutar, arıza süresi gibi) ağırlık sütununu seçin. Ağırlık seçilmezse her nokta 1 sayılır.
4. "Isı haritası" görünümünde yarıçap, bulanıklık ve doygunluk eşiğini kaydırıcılarla ayarlayın.
5. "Izgara" görünümünde H3 altıgen, metre cinsinden altıgen ya da kare hücre seçin; hücrelerde nokta sayısını, ağırlık toplamını, ağırlık ortalamasını ya da km² başına nokta sayısını gösterin.
6. Haritayı PNG olarak, hücreleri GeoJSON ya da CSV olarak indirin. GeoJSON dosyasını CBS yazılımlarında ve web haritalarında, CSV dosyasını tablo programlarında açabilirsiniz.

Ağırlık, toplam ve ortalama

Sayım, bir hücrede kaç kayıt olduğunu söyler. Toplam, kayıtların taşıdığı değeri ölçer: aynı mahallede az sayıda ama yüksek tutarlı sipariş, çok sayıda küçük siparişten daha önemli olabilir. Ortalama ise hücredeki kayıtların tipik değerini gösterir; örneğin arıza başına ortalama onarım süresi. Az noktalı hücrelerde ortalama tek bir aykırı değerden etkilenir; bu hücrelerde nokta sayısına da bakın. Ağırlığı sayısal olmayan satırlar sayımda yer alır, toplam ve ortalamaya girmez. Isı haritasında negatif ağırlıklar kullanılmaz.

Renk sınıflama yöntemleri

• Doğal kırılma (Jenks): Sınıf içindeki farkı en aza, sınıflar arasındaki farkı en çoğa indirir. Verideki doğal grupları öne çıkarır ve çoğu yoğunluk haritası için iyi bir başlangıçtır.
• Quantile: Her sınıfa yaklaşık aynı sayıda hücre düşer. Harita dengeli görünür, ancak birbirine çok yakın değerler farklı renklere ayrılabilir.
• Eşit aralık: En küçük ile en büyük değer arasını eşit genişlikte dilimlere böler. Okuması en kolay yöntemdir; birkaç çok yüksek hücre varsa hücrelerin çoğu ilk sınıfta toplanır.

Aynı veri üç yöntemle oldukça farklı görünebilir; paylaştığınız haritada yöntemi belirtin. Tematik harita türleri ve sınıflama üzerine daha geniş bir anlatım için tematik harita türleri rehberine bakabilirsiniz.

Veri ve yöntem

Dosya tarayıcıda okunur, içeriği hiçbir sunucuya gönderilmez. Isı haritası tarayıcıda çizilir. Noktalar ekrandaki yarıçapın yarısı büyüklüğündeki piksel hücrelerinde birleştirilir ve renkler, görünür alandaki en yoğun hücrenin doygunluk eşiğiyle çarpımına göre ölçeklenir. Ölçek her yakınlaştırmada yeniden hesaplanır, bu yüzden renkler sayıya çevrilemez.

H3 hücreleri Uber tarafından geliştirilen H3 sisteminin h3-js 4.4.0 (Apache-2.0 lisansı) kütüphanesiyle hesaplanır. Metre cinsinden altıgen ve kare hücreler, verinin ortasına yerleştirilen küresel Lambert eşit alanlı azimutal izdüşümde kurulur. Bu izdüşüm alanı koruduğu için hücrelerin yer yüzündeki alanı bütün veri boyunca aynıdır; H3 hücrelerinin alanı ise konuma göre biraz değişir ve her hücre için ayrıca hesaplanır. Doğal kırılmalar Fisher-Jenks yöntemiyle, 1.000'den fazla hücrede sıralı değerlerden eşit aralıklarla alınan 1.000 değerlik örneklemle bulunur.

CSV dosyaları PapaParse 5.4.1 (MIT), Excel dosyaları SheetJS xlsx 0.18.5 (Apache-2.0) ile okunur. Metre cinsinden koordinatlar proj4js 2.9.0 (MIT) ile WGS84'e çevrilir; ED50 için Türkiye'de tanımlı EPSG:1784 (ED50 to WGS 84 (30)) dönüşümü kullanılır. Altlıklar Esri ve OpenStreetMap katkıcılarına aittir, simgeler Lucide (ISC) kütüphanesindendir. İnternetten yalnızca harita karoları ve bu kütüphaneler indirilir. Çerez onayı verdiyseniz, aracın kullanım sayısını ölçmek için yalnızca "analiz tamamlandı" gibi olay adları anonim olarak sayılır. Kullanılan açık kaynak kütüphaneler ve lisansları: Veri Kaynakları.

Doğruluk sınırları

• Harita, girdideki koordinatlar kadar doğrudur. Adresten otomatik üretilmiş koordinatlar mahalle ya da sokak merkezine düşebilir ve yapay kümeler oluşturabilir.
• Hücre boyutu ve ısı haritası yarıçapı sonucu doğrudan etkiler. Aynı veri küçük hücrelerde dağınık, büyük hücrelerde yoğun görünebilir. Bu etki, alan birimi seçiminden kaynaklanan bilinen bir sorundur; farklı boyutları denemek yorumu güçlendirir.
• Nokta sayısı, nüfus ya da iş yeri yoğunluğunu da yansıtır. Kalabalık bir bölgede çok kayıt olması, oranın yüksek olduğu anlamına gelmez. Oran gerekiyorsa sayıyı uygun bir paydaya (nüfus, abone sayısı gibi) bölmek gerekir.

Kurumsal çalışmalar için

Yoğunluk haritalarını düzenli güncellenen bir veri kaynağına bağlayıp göstergelerle birlikte izlemek isteyen ekipler, bu yaklaşımın canlı sistemlerde nasıl kurulduğunu yönetici panoları sayfasında inceleyebilir.