博客 Uber对高级地理空间探索的开源数据可视化

Uber对高级地理空间探索的开源数据可视化

3.几分钟读
PIC 1:使用来自Data.gov.uk的数据,这3D热图显示了1979年英国的人身伤害次数,到了六边形层的当前。
PIC 2:将光标拖到给定的RADIUS区域上,揭示了实时UBER下降的分布。

我相信以上2个分析演示,也必须对您进行视觉上的吸引力。为什么不,如果想法是通过制作Uber的数据集的视觉探索数据分析工具来提供智能!

不仅仅是关于漂亮照片。许多人都不知道优步已经在开发开源数据可视化工具方面投入了很大投资,这使得这是巨大的生产价值。优步使用其软件来帮助用户从数据开发新的洞察力,结果可能是值得注意的。

开源数据可视化

2016年11月,优步使其数据可视化软件Deck.Gl.开源。DECK.GL是一个专门用于以尺度探索和可视化数据集的WebGL供电的框架。上个月,该公司推出了一个更新的版本Deck.gl 4.0。它允许用户从大型复杂数据集中提取历史和实时洞察力,允许在3D中思考。

“Personally, I’m a very big advocate for open source, so I think that open source can help the business in many other ways, and those ways are immediately more valuable than someone paying for this software,” Nicolas Garcia Belmonte, Head of Data Visualization, Uber. “I would say this is more about trying to reach out to developers and seeing what they can come up with in creative ways.” Uber’s goal for 4.0 is threefold:

高级地理空间可视化

Deck.GL 4.0在可视化地理空间数据时特别强大。它带来了一套强大的层数到目录,能够从映射世界中覆盖更多用例。

例如,网格和六边形层 - 这些层在其小区的颜色或高度中通过正方形或六边形编码位置数据的聚集结果,提供2D热图或3D高度地图可视化数据。在PIC 1(上图)中,自1979年以来,来自数据的数据,以描述基于英国的位置的个人伤害数量。该模型演示了用于分组数据的变量粒度,六边形的可变半径,以及从整体分布中选择百分比的简单方法。

外面的地图

但它并非关于地理空间数据。Uber的数据科学团队也使用该软件来可视化机器学习模型,以获得更直观的方式。该团队还致力于从Deck.GL解耦Mercator投影viewPort,以便用户可以采用任何类型的视口,包括标准的3D透视图和拼写视口。

例如:3D表面层可用于呈现像机器学习模型的部分依赖性图,突出显示两个变量之间的相关性及其对预测的影响。

使deck.gl更容易使用

除了添加新图层和功能外,Deck.GL 4.0还使框架更可访问新的和经验丰富的用户。响应用户反馈,文档已被广泛改进和重新组织。特别地,每层现在具有交互式层浏览器,允许用户在读取文档时与层的所有属性一起播放。这使得了解提供的Deck.GL层的工作以及确定它们是否为您的用例工作得多。

“这个图书馆背后的主要想法是它是一个WebGL供电的框架,它专为探索和可视化数据资产而在规模中,”Belmonte解释说。“我们在这里有很多地理空间的东西,因为你可以从核心业务中想象力,所以我们在地图上可视化大量数据。”

评论被关闭。