Kepler.gl का उपयोग करके मास्को पार्किंग स्थल का नक्शा कैसे बनाएं

कुछ महीने पहले, केप्लर.लग का पहला संस्करण जारी किया गया था - जो जियो-डेटा के बड़े सेट की कल्पना और विश्लेषण के लिए एक नया ओपन सोर्स टूल है।

इस अनुच्छेद में, मेरा सुझाव है कि आप आवेदन की मुख्य विशेषताओं से परिचित हों और इसे दो कार्टोग्राफिक विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके बनाएं जो हमें मॉस्को में भुगतान की गई पार्किंग के बारे में कुछ दिलचस्प तथ्यों का पता लगाने की अनुमति देगा।

लेकिन सबसे पहले, केप्लेर.ग्लू को किसने और क्यों बनाया इसके बारे में कुछ शब्द

प्रारंभ में, केप्लर.ग्ल कंपनी के विश्लेषकों के लिए उबेर इंजीनियरिंग टीम द्वारा बनाया गया था, जो दुनिया भर के विभिन्न शहरों में हजारों "यूबर" द्वारा एकत्र किए गए भू-सूचना यातायात डेटा की एक बड़ी मात्रा का उपयोग करते हुए, "शहर कैसे आगे बढ़ रहा है" को बेहतर ढंग से समझना चाहता था।

हालांकि, इस साल के मई में, कंपनी ने इस एप्लिकेशन के लिए खुली पहुंच की घोषणा की और किथबूब पर केप्लर.लग के सभी स्रोत कोड पोस्ट किए।

Kepler.gl की मुख्य विशेषताएं

चयनित डेटा विश्लेषण टूल, उपयोग की गई मानचित्र सेवाओं या रूपरेखाओं के साथ-साथ विभिन्न विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए पुस्तकालयों के बावजूद, उन पर काम करने की प्रक्रिया 4 मुख्य चरणों तक कम हो जाती है:

• जानकारी जुटाना
• डाटा प्रोसेसिंग
• अनुसंधान और तैयार डेटा का विश्लेषण (निर्भरता की पहचान करने के लिए, विसंगतियों के लिए खोज, आदि)
• दृश्य निर्माण

चित्रा 1. एक दृश्य बनाने के बुनियादी चरणों

केप्लर.लग 4 सूचीबद्ध चरणों में से 3 को आंशिक रूप से स्वचालित करता है और सरल करता है, जो बड़े डेटा सेटों के विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन की पूरी प्रक्रिया को सरल करता है और एक सूचनात्मक, और सबसे महत्वपूर्ण, रंगीन, इंटरेक्टिव मानचित्र बनाने में मदद करता है, जो केवल आधे घंटे में आपके स्वयं के भू-डेटा सेट पर आधारित है।

उसी समय, प्रोग्रामिंग या डिज़ाइन अनुभव की बिल्कुल आवश्यकता नहीं होती है, क्योंकि फ़िल्टरिंग और डेटा एकत्रीकरण, अध्ययन की जा रही वस्तुओं के विभिन्न मापदंडों के आधार पर डेटा प्रदर्शित करने का एक तरीका चुनना, विभिन्न स्रोतों से जानकारी ओवरले करना, 2 डी और 3 डी मोड के बीच स्विच करना और यूआई पैनल का उपयोग करके बहुत अधिक कॉन्फ़िगर किया गया है।

डेटा विश्लेषण के लिए केपलर का उपयोग कैसे करें

सबसे आसान तरीका है कि आप अपने ऑनलाइन संस्करण का उपयोग करके केप्लर के साथ अपने परिचित को शुरू करें। केप्लेर पर उपलब्ध है। या, यदि आप तीसरे पक्ष के सर्वर पर भरोसा नहीं करते हैं, तो आप गीथहब के निर्देशों का पालन करते हुए, अपने लिए एक स्थानीय संस्करण तैनात कर सकते हैं।

इसके बाद, मैं मॉस्को सरकार के "ओपन डेटा पोर्टल" द्वारा प्रदान की गई "मॉस्को में पेड पार्किंग" पर डेटा का उपयोग करूंगा। इस सेट में सड़क नेटवर्क पर स्थित 9 हजार से अधिक वस्तुओं के बारे में जानकारी शामिल है, जिसमें पार्किंग स्थानों की लागत और संख्या के बारे में जानकारी शामिल है।

चरण 1. डेटा लोड हो रहा है

आज तक, Kepler.gl 3 स्रोत डेटा स्वरूपों का समर्थन करता है: जियोजोन, जसन और सीएसवी। संकेतित स्वरूपों में से एक में डेटा को सहेजने के बाद (इस उदाहरण में मैं .csv का उपयोग करता हूं), हम बस उन्हें एप्लिकेशन में लोड करते हैं। वैसे, यहां, डाउनलोड डायलॉग में, एप्लिकेशन के साथ खुद को परिचित करने के लिए, आप दर्जनों पूर्वनिर्धारित परीक्षण डेटा सेटों में से एक का भी उपयोग कर सकते हैं।

नोट। Chrome के लिए, अधिकतम अपलोड फ़ाइल का आकार 250Mb से अधिक नहीं होना चाहिए। यदि आप एक बड़ी फ़ाइल डाउनलोड करने की आवश्यकता है, तो केप्लर.लग के निर्माता सफारी का उपयोग करने का सुझाव देते हैं। हालांकि, किसी भी मामले में, आपको यह याद रखना होगा कि एप्लिकेशन का प्रदर्शन उस डिवाइस पर निर्भर करता है जिस पर वह चल रहा है। सब के बाद, एकत्रीकरण, फ़िल्टरिंग और डेटा प्रदर्शित करने से जुड़े सभी जोड़तोड़ क्लाइंट पर होते हैं।

चरण 2. एक मानचित्र पर डेटा प्रदर्शित करना

अनुप्रयोग विज़ुअलाइज़ेशन की 9 प्रकार की परतों (डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की परत) का समर्थन करता है, जो अनुकूलन मापदंडों के सेट में एक दूसरे से भिन्न होते हैं:

• बिंदु परत
• आर्क्स की परत (आर्क)
• लाइनों की परत (लाइन)
• ग्रिड (ग्रिड)
• हेक्सागोनल ग्रिड (हेक्सबिन)
• परत बहुभुज (पॉलीगॉन)
• क्लस्टर लेयर (Claster)
• आइकन परत (चिह्न)
• हीटमैप (हीटमैप)

इसके अलावा, एक ही प्रकार की परतें, समान डेटा सेट प्रदर्शित करना, चयनित कॉन्फ़िगरेशन के आधार पर नाटकीय रूप से भिन्न हो सकते हैं।



चित्रा 2. विभिन्न प्रकार की परतों का उपयोग करके केप्लेर.ग्ल में बनाए गए मानचित्र

टेस्ट डेटा सेट प्रदर्शित करते समय केप्लर.लग उपयोग की गई परतों की संख्या को सीमित नहीं करता है। परतों को उसी क्रम में मानचित्र पर तैयार किया जाता है जिसमें वे साइड पैनल में परत सूची में स्थित होते हैं। यह क्रम आसानी से लेयर टैब पर एक दूसरे के सापेक्ष संबंधित परतों को खींचकर आसानी से बदला जा सकता है।

कई परतों का उपयोग करते समय, "लेयर ब्लेंडिंग" पैरामीटर पर ध्यान दें, जो परतों के ओवरलैप होने के लिए जिम्मेदार है। यह पूरे दृश्य में समान है, जो विभिन्न परतों के लिए विभिन्न प्रकार के सम्मिश्रण का उपयोग करना असंभव बनाता है।

वर्तमान में, इस पैरामीटर के लिए तीन मान उपलब्ध हैं:

• साधारण
  इस मामले में, निचली परतें ऊपरी परतों के डॉट्स (या अन्य तत्वों) के रंग को प्रभावित नहीं करती हैं।
  
• additive
  इस प्रकार के ओवरले के साथ, मेल खाने वाले तत्वों के रंग मूल्य जुड़ जाते हैं। यह उच्च घनत्व वाले क्षेत्रों की पहचान करने के लिए सुविधाजनक है, जो इस मामले में उज्जवल होगा।
• subtractive
  एडिटिव के विपरीत, यह नहीं जोड़ता है, लेकिन इंटरसेक्टिंग क्षेत्रों में रंगों के अर्थ को घटाता है। अंधेरा नहीं, बल्कि हल्का कार्ड का उपयोग करते समय यह सुविधाजनक है।
  

इस प्रकार, मानचित्र पर हमारे डेटा को देखने के लिए, उनका उपयोग करके कम से कम एक परत बनाना आवश्यक है। यह ध्यान देने योग्य है कि फ़ाइल को डाउनलोड करने के बाद, केप्लर.गेल जियोलोकेशन जानकारी वाले क्षेत्रों की पहचान करने और उन्हें तुरंत प्रदर्शित करने की कोशिश करेगा, स्वचालित रूप से संबंधित प्रकार (आमतौर पर बिंदु या बहुभुज) की परतें बनाता है।

हालांकि, हमारे मामले में, अपेक्षित और उपयोग किए गए डेटा प्रारूपों में अंतर के कारण, आपको स्वयं को समन्वित स्रोत निर्दिष्ट करना होगा। ऐसा करने के लिए, पहले केप्लर.ग्लग द्वारा बनाई गई बहुभुज परतों को हटाएं, और फिर मैन्युअल रूप से एक नई बिंदु प्रकार परत जोड़ें। निर्देशांक के स्रोत के रूप में, हम मानचित्र पर डेटा रेंडर करने के लिए एप्लिकेशन द्वारा स्वचालित रूप से चयनित निर्देशांक फ़ील्ड के बजाय अक्षांश_ WGS84 और देशांतर_WGS84 फ़ील्ड का उपयोग करते हैं।

चित्र 3. मॉस्को पार्किंग स्थल प्रदर्शित करने के लिए केपलर.ग्ल स्पॉट लेयर का उपयोग करना

इस अवतार में, कार्ड बहुत जानकारीपूर्ण नहीं है। केवल एक चीज जो उसे देखते हुए कहा जा सकता है, वह यह है कि बाहरी इलाकों की तुलना में केंद्र में अधिक पार्किंग स्थल हैं।

इसलिए, यह अधिक विस्तृत विश्लेषण के लिए अध्ययन की गई वस्तुओं के बारे में अन्य जानकारी का उपयोग करने और दिलचस्प तथ्यों और / या पैटर्न की खोज करने का समय है।

चरण 3. प्रदर्शित वस्तुओं पर संबंधित डेटा के आधार पर मानचित्र की उपस्थिति का संशोधन

ओपन डेटा पोर्टल से डाउनलोड किए गए सेट में प्रत्येक पार्किंग स्थल के बारे में बहुत सारी जानकारी है, हालांकि, दो पैरामीटर मुझे सबसे दिलचस्प लगे - एक घंटे की पार्किंग की लागत और उपलब्ध रिक्त स्थान की संख्या।

मॉस्को में सबसे महंगी पार्किंग स्थल कहां हैं? क्या पार्किंग का आकार और उसकी दूरी का प्रतिशत के बीच संबंध है? गार्डन रिंग के अंदर और बाहर पार्किंग की एक घंटे की लागत में कितना अंतर है? इन सवालों का जवाब देने के लिए, यह हमारे लिए पहले से बनाई गई बिंदु परत की प्रदर्शन सेटिंग्स को थोड़ा बदलने और फिर से मानचित्र को देखने के लिए पर्याप्त है।

सबसे पहले, इस जगह में पार्किंग की एक घंटे की लागत के आधार पर डॉट्स का रंग बदलें। ऐसा करने के लिए, "रंग पर आधारित" ड्रॉप-डाउन सूची में , रंग चुनने के आधार के रूप में, हम मूल डेटा सेट के "मूल्य" पैरामीटर को इंगित करते हैं।

चित्रा 4. पार्किंग घंटे की लागत की जानकारी प्रदर्शित करने के लिए रंग का उपयोग करना

पहले से ही इस स्तर पर, कई दिलचस्प अवलोकन किए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, कि पूरा केंद्र मोटर चालकों के लिए समान रूप से महंगा नहीं है, लेकिन टावर्सकाया पर पैदल चलना बेहतर है

अब चलो पार्किंग स्थल की क्षमता को देखें। इसके लिए, हम एक बिंदु की त्रिज्या (एक बिंदु परत की "त्रिज्या आधारित" विशेषता " ) के निर्धारण के लिए मूल पैरामीटर के रूप में " CarCapacity " फ़ील्ड का उपयोग करेंगे। 0 से 30px तक त्रिज्या सीमा निर्धारित करें।

चित्रा 5. पार्किंग स्थानों की संख्या के आधार पर अंकों के आकार का अनुकूलन

इस प्रकार, बस कुछ ही मिनटों में, हमारे पार्किंग मानचित्र काफ़ी अधिक जानकारीपूर्ण हो गया है। अब इस पर एक सरसरी निगाह न केवल शहर के विभिन्न क्षेत्रों की मूल्य निर्धारण नीति की तुलना करने की अनुमति देती है, बल्कि आसपास के क्षेत्र में न केवल पार्किंग स्थल की संख्या को देखते हुए, बल्कि उनकी विशालता को देखते हुए एक मुक्त स्थान खोजने की आपकी संभावनाओं का भी मोटे तौर पर मूल्यांकन करती है।

चरण 4. केप्लर के साथ डेटा एकत्र करना

9000 से अधिक पार्किंग लॉटों में से प्रत्येक को प्रदर्शित करने के लिए एक बिंदु परत का उपयोग करना हमें पहले से ही कुछ दिलचस्प टिप्पणियों को बनाने की अनुमति देता है, लेकिन मानचित्र हमें आसानी से "जैसे प्रति यूनिट क्षेत्र में सबसे अधिक पार्किंग स्थान कहां हैं?" जैसे सवालों के जवाब देने की अनुमति नहीं देता है। इसका उत्तर देने के लिए, हमें एकत्रीकरण परतों में से एक का उपयोग करने की आवश्यकता है।

वर्तमान में, केप्लर.ग्ल इस प्रकार की 4 परतों का समर्थन करता है: ग्रिड (ग्रिड), हेक्सागोनल ग्रिड (हेक्सबिन), हीटमैप (हीटमैप) और क्लस्टर (क्लस्टर)। अंतिम दो प्रकार (क्लस्टर और हीटमैप) सुविधाजनक होते हैं जब आपको केवल एक पैरामीटर द्वारा डेटा एकत्र करने की आवश्यकता होती है। ग्रिड और हेक्सागोनल ग्रिड एक साथ कई मापदंडों द्वारा एकत्रित मूल्यों का विश्लेषण करने की अनुमति देते हैं।

पहले से पूछे गए प्रश्न का उत्तर देने के लिए, हम उस बिंदु परत के प्रकार को बदलेंगे, जिसे हमने पहले "ग्रिड" (ग्रिड) में बनाया था, यह न केवल प्रति यूनिट पार्किंग क्षेत्र की कुल संख्या का मूल्यांकन करेगा, बल्कि इस स्थान पर पार्किंग की एक घंटे की औसत लागत के बारे में जानकारी भी बचाएगा।

ग्रिड का आकार 1 किमी 2 (केपलर में उपलब्ध न्यूनतम) सेट करें। कवरेज पैरामीटर का मान 1 से 0.7 तक कम हो जाता है ताकि कोशिकाओं के बीच एक छोटी सी जगह दिखाई दे, जो अंतिम नक्शे की पठनीयता में सुधार करती है।

नोट। अनुकूलन के लिए उपलब्ध विकल्पों की सूची चयनित प्रकार की परत के आधार पर भिन्न होती है। आप केपलर.गल के आधिकारिक दस्तावेज में उनमें से प्रत्येक द्वारा समर्थित विशेषताओं के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

नए दृश्य में प्रत्येक सेल का रंग, पहले की तरह, पार्किंग की एक घंटे की लागत पर निर्भर करेगा। हालांकि, अब, उपयोग किए गए डेटा सेट में फ़ील्ड के नाम के अलावा, हमें यह भी इंगित करने की आवश्यकता है कि केप्लर.gl इस जानकारी को कैसे एकत्र करेगा। एकत्रीकरण के तरीके चयनित क्षेत्र के प्रकार पर निर्भर करते हैं। हमारे मामले में, "मूल्य" एक संख्यात्मक प्रकार (इंट) है और आवेदन 5 विकल्पों में से एक प्रदान करता है:

• उच्चतम मूल्य (न्यूनतम)
• सबसे छोटा मान (अधिकतम)
• राशि (राशि)
• औसत मूल्य (औसत)
• मंझला (मंझला)

ग्रिड के प्रत्येक कॉलम की ऊंचाई इस क्षेत्र में पार्किंग की कुल संख्या को दर्शाएगी। ऐसा करने के लिए, नक्शे को देखने के 3 डी-मोड पर जाएं। फिर, साइड पैनल के "लेयर्स" टैब पर , हमारे एकत्रीकरण परत के लिए "ऊँचाई सक्षम करें" चुनें , और बेस पैरामीटर के रूप में "CarCapacity" फ़ील्ड चुनें।

चित्रा 6. पार्किंग की लागत और क्षमता पर सामान्य जानकारी

इस प्रकार, एकत्रीकरण परत की स्थापना पर कुछ और मिनट बिताने के बाद, हम आत्मविश्वास से कह सकते हैं कि गार्डन रिंग के अंदर न केवल पार्किंग स्थल की संख्या, बल्कि पार्किंग स्थलों की वास्तविक संख्या भी बाहर से बहुत बड़ी है।

निष्कर्ष

इस लेख में, एक विशिष्ट उदाहरण का उपयोग करते हुए, केप्लर.गेल की क्षमताओं का केवल एक हिस्सा विभिन्न भू-आंकड़ों के विज़ुअलाइज़ेशन और बुनियादी विश्लेषण के लिए एक आधुनिक उपकरण के रूप में माना गया था। यदि आप इस एप्लिकेशन में रुचि रखते हैं, तो मेरा सुझाव है कि आप नीचे दिए गए लेखों और ट्यूटोरियल्स से भी परिचित हों, साथ ही अपने आप को फ़िल्टर करने वाले डेटा के साथ प्रयोग करें, टूलटिप्स और मैप शैलियों और इस एप्लिकेशन की अन्य विशेषताओं को कॉन्फ़िगर करें।

और अगले लेख में मैं आपको आपके द्वारा बनाए गए विज़ुअलाइज़ेशन और मैप्स को साझा करने के तरीकों के बारे में बताऊंगा, साथ ही आपके वेब एप्लिकेशन के लिए एक रिएक्ट घटक के रूप में केप्लर का उपयोग करने के बारे में।

उपयोगी लिंक

• गिटहब पर केपलर.ग्लो रिपॉजिटरी
• उबेर पर इसके निर्माता से केप्लर.लग का विवरण : "सुंदर नक्शों से लेकर क्रियात्मक अंतर्दृष्टि: कीपलर का परिचय। उबर का ओपन सोर्स जियोस्पेशियल टूलबॉक्स"
  
• केप्लर.ग्ल डेवलपर शेन ही के साथ साक्षात्कार