Verwenden von Style-Optionen (Map Viewer)

Mit Mit Map Viewer (zuvor war dies eine separate Beta-Installation, die nun jedoch standardmäßig Bestandteil des Portals ist) können Sie Daten mithilfe verschiedener Smart-Mapping-Styles auf unterschiedliche Weise verwenden. Wenn Sie in Map Viewer Karten-Layer stylen, bestimmt die Art der Daten die standardmäßigen Styling-Optionen. Sie können mit Grafikelementen wie Symbolen, Farbverläufen und Linienstärken sowie mit Rotation, Klassifizierung und Designs experimentieren und unmittelbar sehen, wie sich die Änderungen auf der Karte widerspiegeln.

Den Symbol-Style ändern

Beim Stylen eines Layers können Sie aus einer Vielzahl von Symboloptionen auswählen. Die verfügbaren Optionen hängen vom Smart-Mapping-Style ab, der auf den Layer angewendet wird, und vom Typ der Layer-Features (Punkt-, Linien- oder Polygon-Feature). Sie hängen auch davon ab, ob Sie einen Bilddaten-Layer gestalten.

Gehen Sie wie folgt vor, um den Symbol-Style für alle Features in einem Layer zu ändern:

1. Führen Sie die ersten vier Schritte im Abschnitt Anwenden von Styles aus.
2. Klicken Sie im Bereich Styles unter Symbol-Style auf das Symbol oder den Farbverlauf.
3. Wenn der Layer Punkt-Features umfasst, wählen Sie einen Symbolsatz aus dem Dropdown-Menü aus.
   • Bei Verwendung einer Grundform wie Kreis oder Quadrat, wählen Sie die Form aus, passen optional die Größe an und geben die Optionen für die Füllung und den Umriss an (wie unten beschrieben).
   • Bei Verwendung von Symbolen aus Symbolsätzen klicken Sie auf das Symbol und dann optional auf Hintergrundfarbe umkehren, um das Symbol für dunkle Hintergründe zu optimieren. Passen Sie ggf. die Größe an.
4. Wählen Sie für die Füllung eine Farbe aus, oder geben Sie eine benutzerdefinierte Farbe mit RGB- oder Hexadezimalwerten an. Verwenden Sie optional den Schieberegler Fülltransparenz, um die Transparenz der Füllung festzulegen. Wählen Sie für Styles mit Farbverläufen wie Heatmap und Anzahl und Mengen (Farbe) einen Farbverlauf aus.

   Um die Optionen für den Farbverlauf zu filtern, wählen Sie eine Farbverlaufskategorie aus dem Dropdown-Menü aus, beispielsweise Optimal für dunkle Hintergründe oder Farbenblindfreundlich, und klicken Sie optional auf Farbverläufe umkehren, um den Verlauf umzukehren.

   Tipp:

   Zeigen Sie auf ein Farbverlauf, um den Namen anzuzeigen.

5. Definieren Sie optional den Symbol-Style weiter, indem Sie je nach Feature-Typ Folgendes angeben:
   • Wählen Sie für Punkt- und Polygon-Features für den Umriss eine Farbe aus, oder geben Sie eine benutzerdefinierte Farbe mit RGB- oder Hexadezimalwerten an. Verwenden Sie den Schieberegler Umrisslinientransparenz, um die Transparenz des Umrisses festzulegen. Wählen Sie unter Strich ein Muster für den Umriss aus, und ändern Sie mit dem Schieberegler Breite die Umrissbreite. Für Polygone können Sie auch das Kontrollkästchen Breite automatisch anpassen aktivieren, um die Umrissbreite anzupassen.

     Tipp:

     Um den Umriss auszublenden, deaktivieren Sie die Umschaltfläche Umriss aktivieren.

   • Wählen Sie für Linien-Features eine Farbe aus, oder geben Sie eine benutzerdefinierte Farbe mit RGB- oder Hexadezimalwerten an. Verwenden Sie den Schieberegler Linientransparenz, um die Transparenz der Linie festzulegen. Wählen Sie unter Strich ein Linienmuster aus, und fügen Sie nach Bedarf einen Pfeil hinzu. Ändern Sie mit dem Schieberegler Breite die Linienbreite. Sie können auch das Kontrollkästchen Breite automatisch anpassen aktivieren, um die Linienbreite automatisch anzupassen.
6. Wenn Sie den Style Punktdichte verwenden, wählen Sie einen Farbverlauf aus (wählen Sie zuvor ggf. eine Farbverlaufskategorie aus), und verwenden Sie optional den Schieberegler Transparenz, um die Transparenz der Punkte festzulegen.
7. Klicken Sie im Bereich Styles auf Fertig, um die Änderungen auf den Layer anzuwenden.

Designs

Map Viewer bietet verschiedene Designs, die Sie anwenden können, um Muster in den Daten aufzuzeigen. Wie bei einer Kamera mit verschiedenen Objektiven haben Sie mit Designs die Möglichkeit, mit verschiedenen Ansichten der Daten zu experimentieren. Wenn Sie numerische Werte oder Datums- und Uhrzeitwerte stylen, können Sie aus einer Reihe von Designs auswählen und das Design anwenden, das am besten zu den Daten und den Informationen passt, die Sie vermitteln möchten. Die Verfügbarkeit der folgenden Designs hängt vom ausgewählten Smart-Mapping-Style ab:

• Hoch zu niedrig: Zeigt den Wertebereich von hoch zu niedrig an. Sie definieren mit einem Schwellenwert, welche Werte als hoch bzw. als niedrig gelten. Auf diese Weise können Sie die Aufmerksamkeit auf die hohen oder die niedrigen Werte lenken. Auf der Karte variiert das Symbol in Abhängigkeit davon, wie nahe der jeweilige Wert an Ihrer Definition für hoch und niedrig liegt. Mit diesem Design werden die höchsten bzw. niedrigsten Werte in den Daten hervorgehoben, je nachdem, wie Sie den Farbverlauf (für Polygone) oder die Größe (für Punkte und Linien) anwenden. Standardmäßig ist bei diesem Design "hoch" als 1 Standardabweichung über dem Mittelwert und "niedrig" als 1 Standardabweichung unter dem Mittelwert definiert. Sie können diese Einstellungen basierend auf Ihrem Wissen zu den Daten, gängigen Standards oder anderen Faktoren anpassen.

  Für Polygone werden bei den Farbverläufen dieses Styles lediglich eine oder zwei Farben verwendet. Dies hat den Effekt, dass die Aufmerksamkeit nur auf die höchsten bzw. niedrigsten Werte gelenkt wird. Für Punkte und Linien wird die Variation von hoch zu niedrig durch die Größe angezeigt, sodass die Aufmerksamkeit eher bei den größeren Features liegt. Wählen Sie dieses Design, wenn nur die hohen bzw. nur die niedrigen Werte hervorgehoben werden sollen. Wenn Sie beispielsweise eine Karte mit Impfraten erstellen, können Sie mit diesem Design die Gebiete mit den höchsten Raten hervorheben, um Gebiete mit gutem Impferfolg zu identifizieren. Alternativ können Sie die Gebiete mit den niedrigsten Raten hervorheben und auf diese Weise Gebiete mit Unterstützungsbedarf identifizieren.

  Tipp:

  Wenn Sie mit den Daten besser vertraut sind, legen Sie als hohen Wert den Maximalwert im Dataset und als niedrigen Wert den Minimalwert fest, um die Gesamtverteilung oder den Gesamtbereich von Werten in den Daten darzustellen. Damit entsteht zwar nicht die beste Karte, es zeigt Ihnen jedoch, wie sich die Bedeutung der Karte durch Ihre Einstellungen ändert.

• Oberhalb und unterhalb: Zeigt Werte über und unter einem Schlüsselwert an. Dies kann beispielsweise Null, der Mittelwert der Daten oder ein anderer Ihnen bekannter signifikanter Wert sein. Sie definieren mit einem Schwellenwert, welche Werte als normal bzw. als hoch und niedrig gelten. Auf diese Weise können Sie die Aufmerksamkeit auf Werte außerhalb des Normalbereichs – also auf die hohen und die niedrigen Werte – lenken.

  Bei diesem Design wird die Kartensymbolisierung standardmäßig um den statistischen Durchschnitt zentriert; "hoch" ist als 1 Standardabweichung über dem Mittelwert und "niedrig" als 1 Standardabweichung unter dem Mittelwert definiert. Für Polygone sind die besten Farbverläufe für dieses Design dreifarbig. Dadurch wird die Aufmerksamkeit auf die hohen und niedrigen Werte gelenkt, während näher am Normalbereich liegende Werte in den Hintergrund treten. Für Punkte und Linien werden Variationen vom Mittelwert durch die Größe angezeigt, sodass die Aufmerksamkeit sowohl bei den hohen als auch bei den niedrigen Werten auf größere Features gelenkt wird. Sie können statt des statistischen Durchschnitts auch einen anderen Wert auswählen.

  Wählen Sie dieses Design aus, um einen aussagekräftigen Wert zum Ankerpunkt der Karte zu machen, damit kommuniziert werden kann, welche Gebiete oberhalb bzw. unterhalb dieses bestimmten Wertes liegen. Wenn Sie beispielsweise eine Karte des Verkehrsaufkommens erstellen, können Sie mit diesem Design Gebiete mit über- bzw. unterdurchschnittlichem Verkehr hervorheben.

• Oberhalb: Hebt Daten über einem Schlüsselwert hervor. Dies kann beispielsweise Null, der Mittelwert der Daten oder ein anderer Ihnen bekannter signifikanter Wert sein. Sie definieren mit einem Schwellenwert, welche Werte als normal bzw. als hoch gelten. Auf diese Weise können Sie die Aufmerksamkeit auf Werte oberhalb eines Normalwertes lenken. Werte über dem angegebenen Schlüsselwert werden je nach ausgewähltem Style mit einer kräftigeren Farbe oder einem größeren Symbol gestylt. Wenn Sie beispielsweise die Umsätze von Einzelhandelsgeschäften auf einer Karte darstellen, wählen Sie dieses Design, um Werte oberhalb eines Schlüsselwertes (Beispiel: Zielumsatz für Elektronikgeschäfte) hervorzuheben. Filialen, die das Umsatzziel übertreffen, werden auf der Karte größer dargestellt.
• Unterhalb: Hebt Daten unter einem Schlüsselwert hervor. Dies kann beispielsweise Null, der Mittelwert der Daten oder ein anderer Ihnen bekannter signifikanter Wert sein. Sie definieren mit einem Schwellenwert, welche Werte als normal bzw. als niedrig gelten. Auf diese Weise können Sie die Aufmerksamkeit auf Werte unterhalb eines Normalwertes lenken. Werte unter dem angegebenen Schlüsselwert werden je nach ausgewähltem Style mit einer kräftigeren Farbe oder einem größeren Symbol gestylt. Wählen Sie dieses Design, um Werte unterhalb eines Schlüsselwertes (Beispiel: Zielumsatz für Elektronikgeschäfte) hervorzuheben. Filialen, die das Umsatzziel nicht erreichen, werden auf der Karte größer dargestellt.
• Zentriert auf: Zentriert die Karte auf einen Wertebereich nahe eines Schlüsselwertes und hebt diesen hervor. Mit diesem Design werden Werte innerhalb von 1 Standardabweichung vom Mittelwert hervorgehoben. Der Fokus liegt auf Features, die diesem Schlüsselwert am nächsten liegen. Für die übrigen Werte wird Transparenz hinzugefügt. Wählen Sie dieses Design, um Werte nahe eines Schlüsselwertes (Beispiel: Zielwert für Verluste aus Diebstahl oder Beschädigung für Elektronikgeschäfte) hervorzuheben. Filialen, die leicht über oder unter dem jeweiligen Zielwert für Verluste liegen, werden auf der Karte hervorgehoben.
• Extremwerte: Hebt Extremwerte in den Daten hervor. Mit diesem Design können Sie die statistischen Extremwerte der Daten hervorheben, indem Sie die Werte betonen, die außerhalb der Standardabweichung von +-1 liegen. Beispielsweise können Sie mit diesem Design die höchsten und niedrigsten Datenwerte hervorheben, z. B. den günstigsten und den teuersten Wohnraum in einem Gebiet. Wählen Sie dieses Design, um Werte hervorzuheben, die ungewöhnlich weit entfernt von einem Schlüsselwert (Beispiel: Zielwert für Verluste aus Diebstahl oder Beschädigung für Elektronikgeschäfte) liegen. Filialen, die weit über oder unter dem jeweiligen Zielwert für Verluste liegen, werden auf der Karte hervorgehoben.
• Neu zu alt: Zeigt den Bereich von Daten von aktuell zu weniger aktuell. Mit diesem Design werden die aktuellsten und die ältesten Datumsangaben in den Daten hervorgehoben. Dabei werden Farbschattierungen von dunkel zu hell oder von hell zu dunkel verwendet. Wählen Sie dieses Design aus, um die Gesamtverteilung oder den Gesamtbereich von Datums- oder Zeitwerten in den Daten darzustellen. Sie können dieses Design beispielsweise verwenden, um die Straßenabschnitte in Ihrer Stadt darzustellen, die zuletzt überprüft wurden und die demnächst wieder überprüft werden. Wählen Sie Datumsangaben aus, um zu definieren, welche Werte als neu bzw. alt gelten.
• Vor und nach: Zeigt Datumsangaben vor und nach einem bestimmten Datum bzw. einer Uhrzeit. Bei diesem Design ist der Mittelpunkt der Karte ein bestimmtes Datum. Alle Datumsangaben vor diesem Datum erhalten in der Karte eine Farbe, und allen danach wird eine andere Farbe zugewiesen. Verwenden Sie dieses Design, wenn ein bestimmtes Datum Ankerpunkt der Karte sein soll. Mit diesem Design können Sie z. B. Hausverkäufe vor und nach einem bestimmten Datum vergleichen.

Drehen nach Attribut

Drehen Sie Symbole mit einem Winkel, der über ein ausgewähltes Feld festgelegt wird, wenn das Symbol eine Richtung anzeigen soll; beispielsweise die Windrichtung oder die Richtung, in die sich ein Fahrzeug bewegt. Wenn Sie einen Symbol-Style auswählen, sollte dieser nach Norden zeigen, sodass die Drehung mit der resultierenden Richtung des Symbols übereinstimmt.

Gehen Sie zum Drehen von Symbolen folgendermaßen vor:

1. Führen Sie die ersten fünf Schritte unter Anwenden eines Styles aus.
2. Wählen Sie im Bereich Styles einen Style aus, und klicken Sie auf Style-Optionen.
3. Klicken Sie im Bereich Style-Optionen auf Drehen nach Attribut, und aktivieren Sie die Umschaltfläche Symbole nach Datenwert drehen.
4. Wählen Sie im Dropdown-Menü Attribut einen Attributwert aus, der die Rotation darstellen soll.

   Tipp:

   Anstelle eines Attributfelds können Sie einen in Arcade geschriebenen benutzerdefinierten Attributausdruck verwenden. Klicken Sie auf Ausdruck verwenden , und erstellen Sie im Editor-Fenster den Ausdruck.

   Sie können neue Ausdrücke auch aus vorhandenen Ausdrücken erstellen. Einige Variablen können jedoch möglicherweise nicht in allen Profilen verwendet werden. So funktionieren beispielsweise Ausdrücke, die für Pop-ups erstellt wurden, bei Styles möglicherweise nicht. Um einen vorhandenen Ausdruck zu verwenden, wählen Sie ihn im Editor-Fenster auf der Registerkarte Vorhandene aus.

5. Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

   Geographisch	Winkel werden im Uhrzeigersinn von der 12-Uhr-Position aus gemessen (geographische Rotation).
   Arithmetisch	Winkel werden gegen den Uhrzeigersinn von der 3-Uhr-Position aus gemessen (arithmetische Rotation). Hinweis: Bei der arithmetischen Rotation wird das Symbol, von dem angenommen wird, dass es nach Norden zeigt, zunächst um 90 Grad im Uhrzeigersinn gedreht, um auf 0 Grad ausgerichtet zu werden, bevor die Rotation gegen den Uhrzeigersinn über das Feldattribut angewendet wird.

6. Klicken Sie auf Fertig, um die Änderungen anzuwenden.

Klassifizierungsmethoden

Wenn Sie einen Layer mittels Farbe oder Größe zum Anzeigen numerischer Daten formatieren, wird der Layer standardmäßig mithilfe eines fortlaufenden Farbverlaufs (siehe Anzahl und Mengen (Farbe)) oder einer Sequenz von proportionalen Symbolen gestylt (siehe Anzahl und Mengen (Größe)). Sie können die Daten auch klassifizieren, d. h. in Klassen oder Gruppen unterteilen, und die Bereiche und Unterbrechungen für die Klassen definieren. Beispielsweise können Sie das Alter von Personen in Klassen von 10 (0–9, 10–19, 20–29 usw.) oder Pixelwerte der Höhe in Risikobereiche gruppieren. Mittels Klassifizierung können Sie ein generalisierteres (weniger detailliertes) Bild der Daten erstellen, um Ihre Informationen zu vermitteln.

Je nachdem, wie viele Daten in einem Layer enthalten sind, können Sie auch die Anzahl der Klassen, 1 bis 10, auswählen. Je höher die Anzahl der Daten, desto mehr Klassen sind zulässig. Die Art, in der Klassenbereiche und Grenzwerte (die Minimum- und Maximumwerte zur Unterteilung der Klassen) festgelegt werden, bestimmt, welche Features welcher Klasse zugeordnet sind und wie die Karte dargestellt wird. Wenn Sie die Klassen mit verschiedenen Klassifizierungsmethoden ändern, können Sie Karten mit unterschiedlichem Aussehen erstellen. Das Ziel besteht im Allgemeinen darin, Features mit ähnlichen Werten der gleichen Klasse zuzuordnen.

Gleiches Intervall

Mit der Klassifizierung "Gleiches Intervall" wird der Bereich der Attributwerte in gleich große Teilbereiche unterteilt. Mit dieser Klassifizierungsmethode geben Sie die Anzahl der Intervalle (oder Teilbereiche) an; und die Daten werden automatisch unterteilt. Wenn Sie beispielsweise drei Klassen für ein Attributfeld oder für Pixel mit Werten im Bereich von 0 bis 300 angeben, werden drei Klassen mit den Bereichen 0 bis 100, 101 bis 200 und 201 bis 300 erstellt.

Gleiches Intervall eignet sich besonders für geläufige Datenbereiche wie Prozentsätze und Temperaturen. Diese Methode hebt die Menge eines Attributwertes im Verhältnis zu anderen Werten hervor. Damit kann gezeigt werden, dass ein Laden zu einer Ladengruppe gehört, die für ein Drittel aller Verkäufe verantwortlich ist.

Natürliche Unterbrechungen

Klassen vom Typ "Natürliche Unterbrechungen" (auch als "Jenks Optimal" bezeichnet) basieren auf natürlichen Gruppierungen innerhalb der Daten. Es werden Klassengrenzen identifiziert, die ähnliche Werte möglichst gut gruppieren und die Unterschiede zwischen den Klassen maximieren (z. B. Baumhöhe in einem Staatsforst) werden identifiziert. Es werden Grenzen an den Stellen gesetzt, wo die Daten relativ große Unterschiede aufweisen.

Da die Klassifizierung "Natürliche Unterbrechungen" geclusterte Werte in der gleichen Klasse platziert, ist diese Methode für die Darstellung von ungleich verteilten Datenwerten geeignet.

Standardabweichung

Standardabweichungsklassifizierung zeigt die Abweichung eines Werts vom Mittelwert an. Durch die Verdeutlichung der Werte oberhalb und unterhalb des Mittelwertes wird anhand der Standardabweichungsklassifizierung angezeigt, welche Features oder Pixelwerte oberhalb oder unterhalb eines Durchschnittswertes liegen. Verwenden Sie diese Klassifizierungsmethode, wenn es wichtig ist, die Beziehung zwischen Werten und dem Mittelwert zu kennen, z. B. wenn die Bevölkerungsdichte eines angegebenen Gebiets oder Zwangsvollstreckungsanteile in einem Land ermittelt werden. Für eine detailliertere Anzeige in einer Karte können Sie die Klassengröße der Standardabweichung von "1" in "0,5" ändern.

Quantil

Mit der Klassifizierung "Quantil" enthält jede Klasse eine gleiche Anzahl von Features oder Pixeln, z. B. 10 pro Klasse oder 20 pro Klasse. Es gibt keine leeren Klassen oder Klassen mit zu wenigen oder zu vielen Werten. Eine Klassifizierung nach Quantilen eignet sich gut zur Darstellung linear (gleich) verteilter Daten. Verwenden Sie die Klassifizierung "Quantil", wenn jede Klasse dieselbe Anzahl von Features oder Werten enthalten muss.

Da Features in allen Klassen in gleicher Anzahl gruppiert werden, ist die resultierende Karte oft irreführend. Dadurch können sowohl sehr ähnliche Features in verschiedene Klassen als auch sehr unterschiedliche Features in die gleiche Klasse eingeteilt werden. Je mehr Klassen gewählt werden, desto geringer sind solche Effekte.

Manuelle Unterbrechungen

Um eigene Klassen zu bestimmen, können Sie Klassengrenzen setzen und die für die Daten passenden Klassenbereiche festlegen. Alternativ können Sie eine Standardklassifizierungsmethode auswählen und diese bei Bedarf dann anpassen. Für die Darstellung Ihrer Daten können bereits Standards oder Richtlinien festgelegt sein – eine Behörde kann beispielsweise Standardklassen oder Unterbrechungen für alle Karten verwenden, wie etwa die Fujita-Skala (F-Skala) zum Klassifizieren der Tornadostärke.