你知道地圖在我們的生活有多重要嗎？當週休二日的生活節奏，搭配著4G上網的行動裝置，身為生活忙碌的上班族或學生族，你不難發現，許多像是：寶可夢、個人地圖導航、停車場搜尋、台北等公車、手機叫車、FB打卡…各式各樣的手機App 就像雨後春筍般的出現在主流的手機應用程式市集中，並且取得相對亮眼的成績！
相對於想要把報表做的美美的使用者來說，要如何應用地址資訊，來繪製精美的報表，來協助企業，在了解銷售數字在地理上的分佈狀況，以利相關資源的調度。
前言、基礎於各式各樣的地理資訊落實在我們的生活應用上，例如個人導航、POI(Point Of Interest)搜尋、氣象播報、廣告推播、緊急救援、行動追蹤、即時影音導覽、叫車服務、旅遊行程規畫、虛擬實際線上遊戲和社交網路…等。所以我們要趕快擁抱它、學好它。所以，我們接續上一篇，本文將會更進一步的介紹該如何用地址來查找經緯度，以及相關的應用技巧…
複習一下，二大陣營的標準地圖功能，包含了 Symbol map 與 Filled map，其使用時機，前者是，當你想在特定的地理位置上以形狀的大小來呈現資料的「大小」時；後者是，當你想在特定的地理位置上呈現「有沒有」的資訊時，當你看到高雄與基隆在地圖中都填滿色彩時，高雄的值並不保證比基隆大，因為高雄先天上就比基隆面積大。
若你的需求就是，一定要在 Filled map上以顏色深淺來呈現數值的大小，在 Power BI 上你就是在右下角找到 Format頁籤中，裡面有一個 Data colors，然後對裡面的值進行逐一的客製化修改
至於在 Tableau中它有提供自由挑選或是漸層二種方式，我會建議你選擇後者速度會快很多。以下我就選擇了企業最愛的紅綠燈(漸層)，然後你就能在地圖中透過顏色，一目瞭然成績的好壞。
其中有三個州(綠色)表現的比較好，若你覺得畫面太紅了，還可以透過修改雙色漸層的階層數，或是直接換成三色漸層並調整其漸層階層數，甚至是用 Log 函數來處理，都是可以再繼續(快速地)客製化調整的…
好了！言歸正傳，以下我們將來解析，地址要如何轉換為經緯度？
一、地理資訊 encoding：這個由地址轉換為座標的動作看似簡單，但它並不只是很單純的查表而己，裡面可是包含了許多學問。其實地理資訊取決於你的應用情境與打算投入的成本，有分成高/中/低…三種精度的解決方案，另外在現有的 Meta data中，主流的編碼包含了有：五大洲區域、全球國家、CBSA Core-based statistical area/ MSA Metropolitan statistical area、美國區域碼、美國國會選區、全球州郡、全球城市、郵遞區號…等，最後才是街道地址。除了街道地址，如果你的資料集中能夠有這些資訊，在不用煩惱批次、分散式、負載平衡的架構設計下(BI 工具已經解決了這一段)，繪製地圖透過API 查表的功能，速度會相當的快。若沒有，待會將會解析，這個要怎麼做？
至於，所謂的 Latitude緯度，其數值是表示所在地點與赤道上下的距離，也就是南北的座標；至於 Logitude經度，其數值則是表示所在地點與子午線左右的距離，也就是東西的座標；當我們把經度與緯度綜合起來時就是二維的座標點，結合以 0為起點的XY軸，就能透過電腦繪製成地圖，進而表達出數據集中已知點與真實世界的對應關係。
換個角度想，當我們在 X軸置入經度 Longitude，在Y軸置入緯度 Latitude，繪製散佈圖，然後再加上一個背景圖，在技術上，就已經把航向偉大旅程的地理籃圖畫了出來，剩下的，只是你的商業應用情境而己。不禁讓人讚嘆，人類的科技所能帶來的生活便利，與可以蘊育更多創新的無限可能…
二、地址轉經緯度工具網站：其中最著名的工具網站自然是 Google map，以下圖為例，當你在 POI上面按下右鍵，選擇「這裡是哪裡？」就會出現經緯度的資訊。只是這樣子一次只能查找一筆，有點太慢…
以我之前用 Python去爬蟲全台量販店來做 Machine learning 房價預測為例，就是先去申請 Google map 的 API，然後你就可以批次的查找，取得所需的經緯度，進而計算出某個房屋物件，方圓百里有多少便利的生活設施，來增加可以「預測出房價」的有效「特徵值」。
**若對如何用 Python 來呼叫 Google map有興趣者，這裡提供一個 Github 連結給有需要的朋友…
或者是坊間還有許多免費/付費的工具網站也有提供單筆/批次查找的功能，你可以用「geocoder」或是「地址定位」去搜尋。在下圖中，就是把資料集(Excel)中的：街道、地址、城市、州郡、郵遞區號，複製貼上後，按下geocode
運算後的結果，就能將經度與緯度貼回資料集(Excel) 以利地圖的繪製
三、在BI報表工具使用經/緯度：
1、在使用之前，我們需要先談「彙總」與「關聯」，在二大陣營中，在 Power BI將會使用 Group by，而 Tableau 則是用 Blending來處理。
2、在 Power BI的地圖元件中 Fields頁籤中，本來就有設計 Latitude 與 Logitude這二個欄位，只是它們跟 Location是 either ...or的關係。只是直覺地拖進入，大多數並不是我們想要的結果。在當前的資料集中就有229間據點，但我們並不是要把所有明細畫出來，通常主管要的是16縣市的統合報表，所以要把經緯度以平均的方式，並且用行政區做 group by。例如彰化縣有7個門市，將過平均處理後，地圖上就會在彰化縣繪製出一個，由七個門市之間的地理中心點。
以下是 Power BI Group by的作法：原理為新增一個彙總後僅有16筆資料的 Table，裡面包含了行政區、經度、緯度。然後以「一對多」對「分店資料」Table做關聯
我們先透過 Transform data的功能，把 Query editor 叫出來
選到有「經/緯度」資料的「分店資料」Table，按下右鍵，選擇 Reference
然後，對著新產生的「分店資料(2)」按右鍵，選擇 Move to group/New group，給它一個名稱
你就能看到，它被移進新的 Folder中
在 Query editor上方找到 Group by 的按鈕，由於預設的 Basic選項只會提供一個欄位，所以我們要選 Advanced
然後依序下拉「行政區」欄位，填入「平均經度」新名稱，下拉「Average」彙總方式，下拉「經度」欄位；
完成後，再按下 Add aggregation，才能新增第二筆「平均緯度」的欄位
在左上方找到 Close & Apply按下去，再回到設計報表的頁籤(系統會自動偵測 Relationship並完成關係的建立)
就可以用新的 Table的平均經/緯度，來放進 Logitude與 Latitude的Map屬性中，最後再加上「銷售明細」Table中的「銷售金額」就大功告成了。剩下就是美工的問題，我就不再贅述~~
至於 Tableau，由於這個資料集中比較簡單，還不需要使用到 Bleding 就能完成。待會我再換一個資料集做補充。
首先，在左手邊我們可以觀察到，目前經度/緯度欄位的資料格式是被辨識為 ABC字串，而且沒有出現 (Generated) 自動產生的字樣，表示它是原始的資料。所以我們需要將經度，設定為 Logitude；而緯度則設定為 Latitude的 Geographic role
當我們把經緯度放進 Columns與Rows位置時，系統很聰明地，自動選擇了 Average 的彙總函式來呈現。接下來一樣要面對 Group by問題，但是，我們直接將「行政區」拖進 Label 就完成了。
**這邊一定會有人有問題！Power BI 明明也支援欄位可以任意地切換彙總函式，為何它不能跟上面做一樣的操作？答案是，每個視覺化元件都有各自的屬性，以 Map來說，並不支援三個屬性(經/緯度/地區)同時填上欄，我在剛才就有提到它們有 Either ...or的二選一關係，所以你要嘛就做 Group by，要嘛就寫 DAX。
至於Tableau的Blending，我們可以參考以下的範例，有一個旅行社，他們有維護一個具有餐廳、地址、輸入時間、鄰近地區、網址的資料集，想要繪製一個地圖來優化行程規劃，強化資源調度，對餐廳名單的追蹤…所以他們用工具網站把餐廳與經/緯度的資訊整理在另一個csv中
我們先將有經緯度的 Location Mapping.csv做載入，然後把經/緯度拖到右上角，把餐廳名稱拖到 Label 中
接下來再載入另一個Event Log.csv，下圖是我剛才有檢視時，系統已經偵測出 Restaurant Name，系統因為二邊的Table都有相同的名稱，認為他們有 mapping 關係，在還沒有使用到二邊 Table之前，它是灰色斷鏈的符號。接下來不管你拖哪一邊的 Table 中的這個欄位，它會變化為紅色(已匹配)
然後，我們從Event Log這個 Table中，將 Number to Records拖到 Size，Website拖到 Tooltip
最後是美工階段，增加街道圖層，修改Symbol的顏色，修改Tooltip，把經緯度資訊拿掉
大功告成
以上都是基本功，接下來我們要來介紹二大 BI 報表工具的地圖功能還有哪些需要特別注意的部份…
四、編輯地區：在極少的情況下，Tableau 的地圖功能會暫時沒辦法辨識成功 Country/Region。例如你先繪製了台灣地圖，然後又在新的頁面上繪製另外一張歐洲地圖，結果因為記憶體不足或是其他狀況，導致系統一時之間反應不過來(畫面上有地圖只是沒有點，等同於空白的地圖)，你可以選擇關閉應用程式，重啟後就能正常。若你不打算重啟，也可以選擇用手動的方式。另外一種常見的問題，就是資料輸入方面的問題，舉例來說，我曾經坐上計程車之後講了一個新北市中和區中正路的地址，不小心睡了一覺，醒來後就被載到永和區的中正路了；同理，在美國 Adams或Clark 可以是州名，也可以是郡縣名。連人類都會搞錯或是被混淆，所以系統就有設計讓使用者可以人工校正的機制。
** Power BI 基礎於 Bing map，所以並沒有提供任何地圖的控制選項給使用者
當地圖出現異常或是出現 Unknown時，可以由上往下來修正它。首先檢查 Country/Region，一般來說它很少出錯；在下一層的(按一下下拉)選項中，共有三個選項。第一個是 None，當資料集完成沒有 Geographic code時，這個選項會被選中；其次是 Fixed 它可以提供你來指定所需的地圖集；最後是 From field，當你的資料集中包含了：國家、城市、行政區…等多個，含有地理資訊的欄位時，你可以手動指定。
接著，當地圖上出現Adams異常時，你可以在 State/Province中下拉到 Washington。這個動作相當於你告訴司機，你是要去中和的中正路，系統就能克服 Unrecognized 的混淆問題。或是在你的資料集有類似 Stephens 的拼錯字問題，都可以在畫面中輸入正確的名稱(系統也會提示相關的候選答案)
五、客製化地理資訊：你可以在不用修改資料集的情況下，透過以下功能來實現你客製化的地圖繪製。假設在左手邊，有一個包含美國的東/南/西/北-四個區域 Region欄位，而你想要應用這欄位，在地圖上顯示你在全國不同區域的佈局，所以你複製了這個欄位，並且更名為 Regional headquarters
接下來對著這個新欄位按下右鍵，指定 Geographic role為 City，然後你就可以叫起 Edit Locations，輸入四個城市的資料，實現地圖客製化的目標
以下是修正4個Unknown 後的結果
六、配色技巧(For Symbol map)：承上，這個類型的地圖，主要是依 Symbol 的大小來呈現數值上的差異，所以它可能會遇到一個問題，就是 Symbol 會蓋住地圖上的文字。所以我們可以先調整它的透明度，接著再將 Borler邊緣設成黑色，強調邊緣，並且把 Halo 泫染效果關閉。
七、透過篩選條件來提高自助性：做報表的人，最怕需求訪談的不清楚，因為要不停的修改，所以我們應該要善用互動性來解決這個問題。若想要比需求單位早一步提出解決方案，可以將可能會用到的 Measure 設定成篩選條件，例如 Profit 毛利率，右上角就會出現一個可以左右調整的 Range bar，供使用者進行自助式的分析…
八、結論：由於二大陣營都有投入許多的廣告文宣，或是由許多Youtuber 拍攝了很多的教學影片。反而會導致有些使用者不曉得該怎麼 from scratch 用經緯度來繪製地圖，所以本文也就因應而生。有機會再跟大家介紹，如何上傳自己的底圖，做出更多的地圖應用…
李秉錡 Christian Lee
Once worked at Microsoft Taiwan