Adicionar uma camada de referência

As camadas de referência permitem o aprimoramento das visualizações espaciais sobrepondo um conjunto de dados espaciais secundário no mapa para fornecer mais contexto. O Power BI hospeda esse conjunto de dados em vários formatos, incluindo:

• Arquivos GeoJSON com uma extensão .json ou .geojson
• Arquivos WKT (Texto Conhecido) com uma extensão .wkt
• Arquivos KML (Keyhole Markup Language) com uma extensão de .kml
• Arquivos SHP (Shapefile) com a extensão .shp
• CSV (valores separados por vírgula), arquivos com extensão .csv. O visual do Azure Mapas no Power BI analisa a coluna que contém cadeias de caracteres WKT (Texto Bem Conhecido) da planilha.

Adicionar um conjunto de dados espacial como uma camada de referência

Você tem duas opções para adicionar um conjunto de dados espacial como uma camada de referência. Você pode fazer referência a um arquivo hospedado fornecendo a URL ou selecionar um arquivo a ser carregado.

O mapa a seguir exibe áreas do censo 2016 do Colorado. As áreas são coloridas, com base na população, usando a camada de referência.

Veja a seguir todas as configurações no painel Formato que estão disponíveis na seção Camada de referência.

Estilizando dados em uma camada de referência

Propriedades podem ser adicionadas a cada recurso dentro do arquivo GeoJSON para personalizar o estilo. Esse recurso usa a funcionalidade de camada de dados simples no SDK Web do Azure Mapas. Para saber mais, confira este documento sobre as propriedades de estilo com suporte. Não há suporte para imagens de ícone personalizadas no visual do Azure Mapas para o Power BI como uma precaução de segurança.

Os exemplos a seguir mostram como definir a propriedade color de um recurso de ponto como red.

GeoJSON

{
    "type": "Feature",
    "geometry": {
        "type": "Point",
        "coordinates": [-122.13284, 47.63699]
    },
    "properties": {
        "color": "red"
    }
}

WKT

POINT(-122.13284 47.63699) 

KML

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
<kml xmlns="http://www.opengis.net/kml/2.2"> 
  <Placemark> 
    <Point> 
      <coordinates>-122.13284,47.63699</coordinates> 
    </Point> 
    <Style> 
      <IconStyle> 
        <color>ff0000ff</color> <!-- Red color in KML format (Alpha, Blue, Green, Red) --> 
      </IconStyle> 
    </Style> 
  </Placemark> 
</kml> 

Personalizar o estilo da camada de referência por meio do painel de formatação

Com a funcionalidade Personalizar o estilo da camada de referência através do painel de formatação no Azure Mapas, você pode modificar o visual das camadas de referência. Defina cores, largura das bordas e a transparência dos pontos, linhas e polígonos diretamente na interface visual do Azure Mapas no Power BI, dando mais clareza e impacto visual aos seus dados geoespaciais.

Habilitar estilos personalizados

Para usar estilos personalizados nas camadas de referência, siga os passos abaixo:

1. Carregar arquivos geoespaciais: primeiro, faça o upload dos seus arquivos geoespaciais compatíveis (GeoJSON, KML, WKT, CSV ou Shapefile) para o Azure Mapas como uma camada de referência.
2. Acessar as configurações de formatação: vá até a seção de Camada de Referência nas configurações visuais do Azure Mapas no Power BI.
3. Personalizar estilos: use para ajustar a aparência da camada de referência, definindo a cor de preenchimento, cor da borda, largura da borda e transparência dos pontos, linhas e polígonos.

Configuração de estilo

A seção Pontos do painel de formatação visual:

A seção Linhas do painel de formatação visual:

A seção Polígonos do painel de formatação visual:

Camada de referência associada a dados

A camada de referência associada a dados permite a associação de dados com formas específicas na camada de referência com base em atributos comuns.

Para usar a camada de referência associada a dados, arraste a coluna que contém identificadores exclusivos (pode ser dados de localização ou não) para o campo Local do visual do Azure Mapas.

O Azure Mapas associa esses identificadores às propriedades correspondentes no arquivo espacial carregado, vinculando automaticamente seus dados às formas no mapa.

Em cenários com várias propriedades, o Azure Mapas identifica uma propriedade comum em cada forma e compara seu valor com a coluna de dados selecionada no campo Local. Em seguida, ele usa a propriedade que tem o maior número de correspondências com a coluna de dados selecionada.

Se uma ou mais formas na camada de referência não puderem ser mapeadas automaticamente para nenhum ponto de dados, você poderá gerenciar esses objetos não mapeados seguindo estas etapas:

1. Selecione a guia Formatar visual no painel Visualizações.
2. Selecione Camada de referência.
3. Selecione Objetos não mapeados.
4. Selecione o botão de alternância Mostrar para ativar/desativar. Isso realça formas que não estão associadas a nenhum ponto de dados.

Opcionalmente, selecione a chave de alternância Usar cores personalizadas para ativar/desativar as cores personalizadas de preenchimento e borda para objetos não mapeados, a fim de torná-los visualmente distintos no mapa.

Formatação condicional

A formatação condicional pode ser aplicada aos dados para alterar dinamicamente a aparência das formas em um mapa com base nos dados fornecidos. Por exemplo, as cores de gradiente podem visualizar vários valores de dados, como densidade populacional, desempenho de vendas ou outras métricas. Essa é uma ferramenta poderosa para combinar dados espaciais e empresariais para criar relatórios interativos e visualmente atraentes.

Há várias maneiras de definir cores para as formas. A tabela a seguir mostra as prioridades usadas:

Mapear CEP dos EUA

Arquivos espaciais públicos, como as ZCTAs (Áreas de Tabulação de CEP do Censo dos EUA), podem servir como uma camada de referência para visualizar dados por CEP. Esses arquivos geralmente são grandes e detalhados, portanto, você normalmente precisa reduzir seu tamanho e complexidade antes de usá-los no visual Azure Mapas Power BI. O fluxo de trabalho a seguir mostra como preparar um arquivo de limites de ZIP Code de todo o país.

Baixar e preparar os dados de origem

1. Baixe os arquivos de forma da Área de Tabulação do CEP na página Arquivos de Limites Cartográficos do US Census Bureau.
2. Descompacte cada arquivo baixado para extrair os componentes do shapefile.
3. Converta cada arquivo de forma em GeoJSON e, em seguida, minifique o JSON resultante para reduzir o tamanho do arquivo. Salve cada arquivo com um _zip_codes_geo.min.json sufixo para que a etapa de mesclagem possa encontrá-lo.

Mesclar e simplificar os dados

Os shapefiles brutos totalizam cerca de 1,2 GB e oferecem precisão submétrica, o que representa um nível de detalhe muito maior do que um mapa do Power BI precisa. Use a ferramenta de linha de comando mapshaper para mesclar os arquivos individuais em um único arquivo GeoJSON, reduzindo seu tamanho. O comando a seguir combina cada arquivo, simplifica a geometria, remove campos desnecessários e arredonda coordenadas:

mapshaper -i *_zip_codes_geo.min.json combine-files -merge-layers -simplify visvalingam 5% -filter-fields ZCTA5CE10 -o format=geojson precision=0.0001 us_zip_codes_simplified.json

Este comando aplica as seguintes otimizações:

• combine-files -merge-layers combina os arquivos de estado individuais em uma única camada.
• -simplify visvalingam 5% mantém 5% dos pontos originais usando o algoritmo Visvalingam, o que reduz significativamente o tamanho do arquivo, preservando a forma geral de cada limite.
• -filter-fields ZCTA5CE10 mantém apenas o ZCTA5CE10 campo, que contém o CEP de cinco dígitos usado para associar seus dados e remove todos os outros atributos.
• precision=0.0001 arredonda coordenadas para cerca de 10 metros de precisão, o que é suficiente para visualizações de CEP.

O arquivo resultante us_zip_codes_simplified.json é pequeno o suficiente para carregar como uma camada de referência. Para vincular seus dados aos limites, arraste a coluna que contém CEPs de cinco dígitos para o campo Location, e o Azure Mapas faz a correspondência dos valores com base na propriedade ZCTA5CE10. Para obter mais informações, consulte a camada de referência associada a dados.

Próximas etapas

Adicione mais contexto ao mapa: