Excel визуализация данных на карте

Визуализация геоданных на карте

Если ваша компания имеет филиалы по стране или продает не только в пределах МКАД, то рано или поздно вы столкнетесь с задачей наглядно отобразить числовые данные из Microsoft Excel (продажи, заявки, объемы, клиентов) на географической карте с привязкой к конкретным городам и регионам. Давайте вкратце пробежимся по основным способам визуализации геоданных, которые существуют в Excel.

Способ 1. Быстро и бесплатно — компонент Bing Maps

Начиная с 2013 версии в Excel встроен магазин приложений, т.е. появилась возможность докупать, скачивать и устанавливать дополнительные модули и надстройки с недостающими функциями. Один из таких компонентов как раз и позволяет наглядно отображать числовые данные на карте — он называется Bing Maps и, что особенно приятно, абсолютно бесплатен. Для его установки откройте вкладку Вставка — Магазин (Insert — Office Apps):

После вставки компонента на листе должен появится динамический контейнер с картой. Для визуализации на карте вашей информации нужно выделить диапазон с геоданными и нажать кнопку Показать местоположения (Show Locations):

При необходимости в настройках (иконка с шестеренкой в правом верхнем углу компонента) можно поменять цвета и тип отображаемых диаграмм:

Также возможно быстро отфильтровать города, отобразив только нужные (значок воронки в правом верхнем углу компонента).

Спокойно можно привязываться не только к городам, но и к другим объектам: областям (например, Тульская область), автономным округам (например, Ямало-Ненецкий АО) и республикам (Татарстан) — тогда кругляш диаграммы будет отображен в центре области. Главное, чтобы название в таблице совпадали с подписями на карте.

Итого в плюсах этого способа: легкая бесплатная реализация, автоматическая привязка к карте, два типа диаграмм, удобная фильтрация.

В минусах: нужен Excel 2013 с доступом в интернет, нельзя выделять области и районы.

Способ 2. Гибко и красиво — режим карты в отчетах Power View

Некоторые версии Microsoft Excel 2013 идут в комплекте с мощной надстройкой визуализации отчетов, которая называется Power View и позволяет (помимо всего прочего, а умеет она много!) наглядно отображать данные на карте. Для активации надстройки откройте вкладку Разработчик (Developer) и щелкните по кнопке Надстройки COM (COM Add-ins). В открывшемся окне поставьте галочку напротив Power View и нажмите ОК. После всех этих манипуляций на вкладке Вставка (Insert) у вас должна появиться кнопка Power View. 

Теперь можно выделить диапазон с исходными данными нажать на эту кнопку — в вашей книге будет создан новый лист (больше похожий на слайд из Power Point), где отобразятся выделенные данные в виде таблицы:

Превратить таблицу в географическую карту можно легко с помощью кнопки Карта (Map) на вкладке Конструктор (Design):

Обратите особое внимание на правую панель Поля Power View — на ней, в отличие от примитивных Bing Maps, перетаскивая мышью названия столбцов (полей) из исходной таблицы и бросая их в разные области, можно очень гибко настраивать получившееся геопредставление:

• В область Местоположения (Locations) нужно закинуть столбец из исходной таблицы содержащий географические названия.
• Если у вас нет столбца с названием, но есть колонки с координатами, то их нужно поместить в области Долгота (Longitude) и Широта (Latitude), соответственно.
• Если в область Цвет (Color) закинуть товар, то каждый пузырек будет кроме размера (отображающего общую прибыль по городу) детализирован на дольки по товарам.
• Добавление поля в области Вертикальных или Горизонтальных множителей (Dividers) разделит одно карту на несколько по этому полю (в нашем примере — по кварталам).

Также на появившейся сверху контекстной вкладке Макет (Layout) можно настроить фон карты (цветная, ч/б, контурная, вид со спутника), подписи, заголовки, легенду и т.д.

Если данных очень много, то на вкладке Power View можно включить специальную Область фильтров (Filters), где с помощью привычных галочек можно выбрать какие именно города или товары нужно показать на карте:

Итого в плюсах: легкость использования и гибкость настройки, возможность дробить одну карту на несколько по категориям.

В минусах: Power View есть не во всех комплектациях Excel 2013, нет других типов диаграмм кроме пузырьковых и круговых.

Способ 3. Дорого и профессионально — надстройка Power Map

Это отдельная COM-надстройка для максимально тяжелых случаев, когда нужна сложная, профессионально выглядящая, анимированная визуализация большого количества данных на любой (даже пользовательской карте), причем с видео динамики процесса во времени. На этапе разработки она имела рабочее название GeoFlow, а позже была переименована в Power Map. К сожалению, в полноценном варианте эта надстройка доступна только покупателям либо полной версии Microsoft Office 2013 Pro, либо подписчикам корпоративных версий Office 365 с тарифным планом Business Intelligence (BI). Однако превьюшку этой надстройки товарищи из Microsoft дают скачать «на поиграться» совершенно бесплатно, за что им спасибо.

Ссылка на скачивание Power Map Preview с Microsoft Download Center (12 Мб)

После скачивания и установки надстройку нужно подключить на вкладке Разработчик — Надстройки COM (Developer — COM Add-ins) аналогично Power View из предыдущего пункта. После этого на вкладке Вставка должна появиться кнопка Карта (Map). Если теперь выделить таблицу с исходными данными:

… и нажать кнопку Карта, то мы попадем в отдельное окно надстройки Microsoft Power Map:

Если не вдаваться в детали (которых тут хватит на отдельный тренинг на полдня), то общие принципы работы с картой тут те же, что и в Power View, описанной выше:

«Вау-моментом» надстройки Power Map можно, пожалуй, назвать предельную легкость создания анимированных видеообзоров на основе сделанных карт. Достаточно сделать несколько копий текущей сцены с разных углов просмотра и разным масштабом — и надстройка автоматически создаст 3D-анимацию облета вашей карты с акцентированием внимания на выбранных местах. Полученное видео потом легко сохраняется в mp4-формате в виде отдельного файла для вставки, например, на слайд Power Point.

Способ 4. Пузырьковая диаграмма с «доработкой напильником»

Самый «колхозный» способ из всех перечисленных, но зато работающий во всех версиях Excel. Построить пузырьковую диаграмму (Bubble Chart), отключить у нее оси, сетку, легенду… т.е. все, кроме пузырей. Затем вручную подогнать положение пузырей, подложив под диаграмму скачанное заранее изображение нужной карты:

Минусы этого способа очевидны: долго, муторно, много ручной работы. Да еще и вывод подписей к пузырям представляет собой отдельную проблему, когда их много.

Плюсы в том, что этот вариант будет работать в любой версии Excel, в отличие от следующих способов, где обязательно требуется Excel 2013. Да и подключение к интернету не требуется.

Способ 5. Сторонние приложения и надстройки 

Раньше существовало несколько надстроек и плагинов для Excel, позволяющих с той или иной степенью удобства и красоты реализовать отображение данных на карте. Сейчас подавляющее большинство из них либо заброшены разработчиками, либо в стадии тихого отмирания — с Power Map конкурировать тяжело

Из оставшихся в живых достойны упоминания:

• MapCite — пожалуй, самая мощная из всех. Умеет привязываться к карте по названиям населенных пунктов, областей, округов и координатам. Выводит данные в виде точек или тепловой карты. Использует карты Bing в виде основы. Автоматом умеет кидать созданную карту в презентации Power Point. Для скачивания доступна бесплатная trial-версия, полная версия стоит 99$/год.
• Esri Maps — надстройка от компании Esri также позволяющая подгружать и анализировать геоданные из Excel на карты. Много настроек, различные типы диаграмм, поддерживает русский язык. Есть бесплатная демо-версия. Полная версия требует подписки на картографический сервис ArcGis.
• MapLand— одна из первых надстроек на эту тему, созданных еще для Excel 97-2003. Идет с набором карт в виде графических примитивов, к которым и привязываются данные с листа. Дополнительные карты надо докупать. Для скачивания доступна демка под разные версии Excel, Pro версия стоит 299$.

Время на прочтение
10 мин

Количество просмотров 10K

Считается, что Data Mining — это магическое снадобье из SQL, Python, Power BI и других волшебных компонент. Мало кто знает, что при правильном подходе с Data Mining может совладать офисный планктон с помощью одного лишь Excel.

Если вы абсолютно далеки от Data Mining, но хотите причаститься его таинств, это руководство в картинках по шагам сделано для вас. Особенно полезно тем, кто никогда бы даже не подумал сделать подобное самостоятельно.

Если вы владеете специальными инструментами для работы с данными, то будет интересно узнать ваше мнение о решениях без «рокет сайнс» (как о явлении в целом, так и о данном кейсе).

В качестве практического вопроса будем рассматривать визуализацию данных из объявлений на популярных сайтах продажи квартир. Визуальный анализ — основа основ Data Mining, а при отсутствии специальных знаний — и вовсе единственный способ для понимания смысла, содержащегося в большом количестве данных. Это настолько фундаментальный навык, что ему посвящена целая народная мудрость:

Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать*

*Это все, что нужно знать о достоинствах визуального анализа.

Термины

Тепловая карта (heat map) – обозначение какого-либо показателя цветом:

Как правило, более высокие значения обозначаются красными оттенками, более низкие – синими. Обычная цветовая шкала выглядит так:

Географическая тепловая карта – обозначение показателя цветом на географической карте. Более высокие значения температуры показаны более красными оттенками в привязке к географическим точкам:

Географическая тепловая карта цен – обозначение цветом цен в разных географических местах.

В нашем случае это будут цены на квартиры.

Данные

Цены на квартиры будем брать с общеизвестных досок объявлений А и Ц. Для сбора объявлений без программирования нужно воспользоваться готовым парсером. В данном случае выберем наиболее доступный по причине его бесплатности и наиболее удобный из-за простоты установки в три клика в Excel.

Парсеру надо дать понять какие объявления нужно скачивать. Для этого используется ссылка на доску объявлений.

Для подготовки ссылки для скачивания объявлений с доски объявления А открываем браузер, в браузере открываем сайт доски объявлений, выбираем регион (для примера → Брянск) и раздел → квартиры. В адресном поле браузера получаем ссылку: https://www.avito.ru/bryanskaya_oblast/kvartiry. В последней части ссылки видим раздел → kvartiry, перед ней расположен регион → bryanskaya_oblast. Вместо Брянска можно указать свой регион, а вместо раздела квартир можно указать дома-дачи-коттеджи или земельные-участки. Также можно использовать фильтры (например новостройки или вторичка, количество комнат) и они отобразятся в составе ссылки. Скажем спасибо доске объявлений А за такой понятный порядок формирования ссылок.

Для подготовки ссылки с доски объявлений Ц придется сделать дополнительный шаг: после выбора региона, раздела, фильтров и нажатия кнопки «Найти» нужная ссылка еще не будет готова. Для завершения подготовки ссылки нужно перейти на вторую страницу списка объявлений. После этого ссылка в адресной строке браузера примет вид https:// cian.ru/cat.php?deal_type=sale&engine_version=2&offer_type=flat&p=2&region=4562&room1=1&room2=1. Раздел квартир здесь будет в offer_type=flat, а регион – в region=4562. Скажем «фу» доске объявлений Ц за не самый удобный порядок формирования ссылок.

Готовые ссылки как есть копируем из адресной строки браузера (нажатием кнопок Ctrl+A и Ctrl+C) и вставляем в парсере нажатием кнопки Добавить ссылку. Для обеих ссылок можно указать один и тот же новый файл Excel, в который будут сохраняться объявления.

Чтобы код для парсинга доски объявлений А загрузился в Excel → в настройках парсера (расположены в Excel на вкладке Надстройки) ставим галочку у парсера доски объявлений А и выключаем галочки у сохранения фотографий из объявлений, у сохранения копии объявлений, у открывания номера телефона и у других ненужных опций. То же самое повторяем с настройками парсера доски объявлений Ц.

Теперь ссылки полностью готовы для загрузки объявлений. Нажимаем в меню парсера кнопку Старт и ждем около 20 секунд до загрузки первого объявления. Да, процесс совсем не быстрый и займет время. Можно уменьшить интервал запросов в настройках парсера до 10 или 5 секунд и иногда это даже прокатывает. Но обычно доски объявлений очень не любят ботов и сразу закрывают доступ к данным (бан). Конечно, эти ограничения можно обойти и загружать данные в 100 раз быстрее, но это дороже.

Загружаемые объявления выглядят примерно так:

Таких строк может быть несколько тысяч. В нашем примере это около 5000 объявлений для Брянской области в октябре 2021.

Из множества данных нам понадобятся только широта, долгота, цена, общая площадь и офер:

Это сырые данные, которые требуют подготовки.

Подготовка

Отделим аренду от продажи. Для этого добавим фильтр по полю «офер» и выделим только предложения продажи. Можно и наоборот – оставить только предложения аренды и работать дальше с ними.

Выделим отфильтрованные данные, Ctrl+G → только видимые:

Копируем их Ctrl+C и вставим на новый лист Ctrl+V:

 Если показывать цены на многокомнатные квартиры одним цветом и цены однушек другим цветом, в результате получим карту размещения жилья по числу комнат. Для анализа цен этот показатель слишком сырой. Вместо него используем среднюю цену за квадратный метр.

При делении цены квартиры на общую площадь получим цену одного квадратного метра. Этот показатель лучше отражает ценность жилья с учетом всех ценообразующих факторов: расположения, состояния, отделки и окружения. Поэтому добавим колонку с ценой одного квадратного метра и уберем колонки с ценой и общей площадью:

Теперь проведем стандартные процедуры проверки заведомо ошибочных данных.

У нас есть две группы данных: географическое положение и цена. Для проверки обеих групп используем визуальный контроль.

Поместим имеющиеся географические точки на обычную диаграмму Excel:

Посмотрим координаты крайних точек Брянской области. Широта должна быть от 51,5039 до 54,021, долгота от 31,1432 до 35,1917. Некоторые наши точки выходят за эти пределы. Опустим здесь рассмотрение причин появления испорченных данных и возможных путей их восстановления, т.к. это не относится прямо к цели визуализации данных и противоречит принятому ограничению квалификации пользователя. По этой же причине используем грубый, но простой способ избавления от испорченных данных.

Заменим нулями строки, где долгота и широта выходят за границы региона → с помощью простой формулы:

Затем добавим фильтр и уберем отображение строк с нолями:

Выделим все строки отфильтрованных колонок данных, затем Сtrl+G → только видимые:

Копируем их Ctrl+C и вставим в новое место (рядом) Ctrl+V.

Очищенные таким образом долготы и широты точек отправляем на новую диаграмму Excel и видим результат очистки:

Теперь также с помощью визуального анализа очистим данные о ценах.

Для этого построим гистограмму, чтобы посмотреть сколько каких значений цены в нашей выборке.

Практический смысл этой гистограммы: если данные из правой части отметить на карте одним цветом, из средней — вторым и из левой — третьим, то вся карта будет залита одним цветом. Потому что в средней и в правой частях точек почти нет. Аналитического смысла у такой карты не будет.

Чтобы избавиться от упомянутого эффекта нужно отбросить хвост распределения, а заодно и данные из первого левого кармана. В результате получим такую гистограмму:

Теперь количество данных в разных частях более-менее сопоставимо. Количество карманов здесь посчитано Excel автоматически и оно явно избыточно для того, чтобы каждый уровень цены обозначать своим цветом. Поэтому в дальнейшем перестроим гистограмму по количеству карманов в соответствии с количеством цветов, которые будут использованы на карте. В нашем случае будем использовать 7 цветов.

Перед разбивкой данных по карманам рассмотрим еще одно обстоятельство, которое стоит учесть на этапе подготовки данных. Дело в том, что точки на карте могут располагаться слишком тесно. Например, здесь шесть объявлений расположены в одном доме и перекрывают друг друга даже на самом крупном масштабе:

На более мелких масштабах эти метки полностью сольются и станут неразличимы.

Чтобы избавиться от излишней в данном случае детализации данных проведем их усреднение. Для усреднения данных воспользуемся следующим приемом.

Обычная точность указания координат использует 6 знаков после запятой. Например, широта 52,549374 и долгота 31,897056. Четвертый знак после запятой соответствует масштабу придомовой территории. В нашем примере в диапазон долготы от 31,8965 до 31,8974 попадают все объявления, относящиеся к одному строению. Используем это обстоятельство для группировки данных в процессе усреднения.

Добавляем к имеющимся данным столбцы с округленными до 3 знака широтой и долготой. Еще одним столбцом добавляем символьную сумму этих двух последних столбцов:

Что в результате дает:

После чего сортируем все столбцы по колонке с текстом и применяем Промежуточный итог:

В результате данные разбиваются на группы близколежащих точек, для которых вычисляются средние цены и координаты:

Для замены групп на точки со средними значениями → сворачиваем все группы, выделяем колонки координат и цены:

Затем выделяем только видимые ячейки Ctrl+G → только видимые, копируем Ctrl+C:

После чего вставляем скопированное на новый лист. Теперь на каждом здании будет не больше одной точки с данными, которая соответствует среднему значению всех относящихся к зданию объявлений:

С помощью такого приема можно провести усреднение цен на уровне группы зданий или по кварталу.

После такого прореживания осталось меньше половины точек. Благодаря этому карта цен будет значительно меньше перегружена данными в самых насыщенных местах.

Получившийся набор данных предстоит разложить по карманам в зависимости от величины цены. Для 7 цветов = 7 карманов гистограмма выглядит так:

Данные из первого левого столбца гистограммы будут синего цвета, из последнего правого — красными, а из расположенных между ними — оттенками зеленого:

Цвет получается смешиванием красного (R), зеленого (G) и синего (B). Интенсивность каждого цвета находится в диапазоне от 0 до 255. Смешивание для получения показанных цветов приведено в следующей таблице.

 Обозначения из столбца Код будут использованы для окрашивания данных на карте.

Полученный результат можно считать подготовленными данными для отображения их на карте.

Обработка

Имеющиеся цены разделим на 7 равных интервалов. (В этой области знаний интервалы синонимы диапазонов, и еще их называют карманами.)

Для определения ширины интервала разницу максимальной и минимальной цен нужно разделить на количество карманов. В нашем случае данные такие:

 И карманы:

Для получения данных первого кармана нужно скопировать данные широты и долготы для цен от 3999 до 19035 и вставить в новое место. Цены копировать не нужно, они использовались только для разбивки данных по карманам и больше не пригодятся. Аналогично для второго кармана копируем широты и долготы для цен от 19035 до 34071 и вставляем их рядом с данными из первого кармана. Повторив семь раз получим в результате:

В каждом кармане две колонки: левая — широта и правая — долгота. Количество строк в каждом кармане разное, как было показано на последней гистограмме.

Теперь данные полностью готовы для их помещения на карту.

Карта

Для построения карты нужно сделать три шага:

Добавить шаблон карты → Заполнить шаблон данными → Показать результат

Шаблон карты добавляется кнопкой Добавить в меню парсера. Если в меню парсера нет кнопок для работы с картой, то в настройках парсера нужно включить опцию Excel → График на карте.

В первой строке шаблона указаны значения по умолчанию, которые можно изменять. В левой таблице вставляются подготовленные данные о ценах. Правая таблица служит для вывода на карте подписей к конкретным точкам.

Для вставки в шаблон данных о ценах из первого кармана нужно в ячейку A3 вставить ссылку на диапазон данных о широте и долготе, которые указаны в двух колонках первого кармана, вот эти:

Для примера это диапазон Q4:R582 на листе По карманам в файле Брянск 10(октябрь)-21.xlsx.

Вставить ссылку на этот диапазон можно с помощью функции Ссылка(диапазон).

В ячейке А3 шаблона пишем название функции:

В качестве единственного аргумента функции Ссылка указываем диапазон Q4:R582 на листе По карманам:

В результате получаем:

Точки данных первого кармана ранее условились обозначать синим цветом с кодом  0,171,255. Для примера формулы ниже: таблица с кодами цветов находится на листе Палитра. Код синего цвета находится в ячейке Е3:

Для вставки ссылки на ячейку в Excel не требуется использовать специальную функцию, поэтому в ячейке шаблона В3 вставляем ссылку на ячейку кода синего цвета обычным способом:

В результате:

Размер точек определяется из субъективных соображений. Для примера примем размер 10:

На этом шаблон карты полностью готов для отображения данных из первого кармана.

Посмотрим что получилось. Для этого нажимаем кнопку Отобразить в меню парсера, после чего открывается новое окно:

Метки на карте отсутствуют из-за масштаба. Зумим колесом мышки и получаем:

Закрываем окно с картой, добавляем данные из второго кармана:

Данные из второго кармана отображаются поверх данных первого кармана:

После добавления всех оставшихся карманов:

На карте:

Это и есть визуализация цен на географической карте, сделанная в Excel без программирования. Ее можно зумить и двигать как обычную карту в браузере. Для копирования карты в буфер в парсере есть специальная кнопка Копировать.

В завершение отметим на карте какое-нибудь место, например Аграрный университет. Координаты широты и долготы БГАУ возьмем по указанной ссылке и вставим в ячейки J3 и К3. Ссылку на ячейки с координатами вставим в ячейку шаблона Н3:

Увидим БГАУ на карте и оценим его влияние на цену недвижимости:

Файл Excel с примером можно скачать здесь.

Как визуализировать данные в Excel. Часть 2

Excel has built-in support for adding chart and map combinations — also as known as map charts — since Excel 2016. A map chart is an easy-to-use tool that is great for when you want to visualize geographic data on a map. In this article, we are going to show you how to insert an Excel map chart.

Download Workbook

Requirements

First of all, you need an active internet connection to connect to the Bing Map service. You can create a new map or append data into an existing one only if you have an online connection.

Second, you need a structured data to use in the map chart. An Excel map chart can accept geographical regions, like countries/regions, states, counties, or postal codes.

To be perfectly blunt, Excel map chart is not perfect, and you might have issues to get Excel to recognize geographical region names. Also, a common issue here is that some location names are used for multiple places around the workld. This is called Disambiguation. For example, there are 31 counties named Washington County in US.

To avoid these type of issues, include higher level information in your data set, such as state or country names.

Map types

You can display two types of information on Excel map charts:

• Value
• Category

The determining factor for this is the type of the data itself. If you have numbers (values) as measurements, Excel displays values by using a gradient spectrum of two or three colors.

Alternatively, you can use labels (categories) as measurements. This type of data will be represented by different kind of colors, and not in gradual colors.

Inserting a map chart

Once your data is ready, you can go ahead and insert an Excel map chart.

1. Start by selecting your data. Selecting a single cell also works if your data is structured correctly in a table format.
2. Click on Maps under Insert > Charts
3. Click Filled Maps

Excel will create either a value or category map based on your dataset.

Customization

Just like in charts, you can use the same approach to access customization options.

1. Right-click anywhere on the plot area of the map
2. Click the Format Data Series option in the context menu

This action will open the options pane on the right.

You have options of changing map projections and areas displayed in the map as well as labels. Available map projections are:

• Mercator
• Miller
• Albers

Below is a demonstration of different map areas available.

Expand and use Series Color section to customize coloring of data in your map chart.

Использование векторной графики в Excel позволяет существенно расширить возможности визуализации данных создавая свои нестандартные и сложные диаграммы для инфографики. Например, в новых версиях Excel присутствует возможность создавать визуальные отчеты на интерактивных картах стран мира или регионов, областей, районов логистических маршрутов и т.д. Но что, если необходимо реализовать самое простое решение, которое будет надежно работать на всех версиях Excel.

Как построить динамическую карту из фигур в Excel

Чтобы реализовать данную задачу в Excel стандартными средствами существует несколько методов, но все они требуют подключения дополнительных модулей:

• надстроек (Power Map, Power View);
• компонентов (Bing Maps);
• сторонних приложений (MapCite, Esri Maps, MapLand).

Более того некоторые из них платные. А главный недостаток – это ограниченность при обмене информацией. То есть чтобы открыть файл с визуальным отчетом на динамической карте необходимо подключение дополнительных модулей для исправной работы в процессе визуального анализа.

Создадим свою простую динамическую карту с помощью фигур из векторной графики. Данная диаграмма будет работать на любых версиях Excel без необходимости подключения внешних модулей и надстроек.



Как рисовать в Excel сложные фигуры из векторной графики

В программе Excel можно создавать сложные фигуры векторной графики. Еще больше возможностей для создания сложных фигур предоставляет программа Power Point, но они все еще ограниченные. Сложную фигуру, созданную в программе Power Point, можно легко скопировать через буфер обмена и вставить в Excel для дальнейшего использования. Но чтобы нарисовать такую сложную фигуру как «карта мира» средствами Power Point – на это уйдет очень много нерационально потраченного времени, не смотря на то что теоретически это возможно. Хотя и микроскопом гвозди забивать, также теоретически возможно. Существуют более эффективные решения для данной задачи – это импорт векторной графики в Excel.

Например, можно быстро нарисовать векторную карту мира в специальных графических редакторах, предназначенных для векторной графики такие как Adobe Illustrator или CorelDRAW и др. Более того можно на просторах интернета бесплатно скачать уже готовые файлы векторного формата с нарисованной картой мира. Самый популярный формат векторной графики – это *.SVG. Он представляет из семя обычный текстовый XML файл который по правилам разметки описывает все кривые созданной фигуры по примитивам.

Несмотря на это программа Excel на сегодняшний день не импортирует такие, казалось бы, весьма близкие по духу XML форматы рисунков фигур в векторной графике. В то время как программные продукты из других офисных пакетов LibreOffice аналогично работающие с электронными таблицами LibreOffice Calc прекрасно поддерживают импорт файлов в формате SVG – самого популярного типа для хранения и обмена векторной графикой по стандарту XML. Более того в программе из данного пакета LibreOffice Impress предоставляются более широкие возможности редактирования фигур, импортированных из SVG файлов: преобразование в кривые, разбивка, разделение и др.

Но в Excel не все так печально с векторной графикой. Очень радует тот факт, что программа Excel прекрасно поддерживает импорт файлов векторной графики в формате EPS (Encapsulated PostScript). Данный формат был разработан в компании Adobe для обмена графическими данными между программами. Убедимся в этом на практике импортируя векторную графику в Excel из файла continents.eps, который был предварительно создан в редакторе Adobe Illustrator.

Создайте новый рабочий лист с названием «Визуализация» и выберите инструмент: «ВСТАВКА»-«Иллюстрации»-«Рисунки» и укажите путь к файлу continents.eps после чего нажмите на кнопку «Вставить». В результате у нас появится пока-что не векторная фигура, а только лишь рисунок, но из векторной графики:

Нам всего лишь нужно щелкнуть правой кнопкой мишки по вставленном рисунку и если он из векторной графики, то будет активна и доступна опция «Группировать»-«Разгруппировать» в появившемся контекстном меню. В результате мы получим следующее предложение: «Это импортированный рисунок, а не группа. Преобразовать его в рисунок Microsoft Office?».

Жмем на кнопку «Да» а потом комбинацию клавиш ALT+F10, чтобы убедиться в желаемом результате:

Я Вас поздравляю! Теперь мы можем работать с векторным рисунком как с обычными фигурами в Excel. Только представьте себе какие теперь отрылись новые широкие возможности в областях визуализации данных и создания сложной динамической инфографики в Excel.

Пример создания динамической карты для визуализации данных

Из внешних источников были импортированные данные на рабочий лист «Данные» для последующей их обработки и визуализации:

В данной таблице представлены количественные показатели ежемесячных продаж трех категорий товаров по шести континентам мира на протяжении трех лет с 2019 по 2021 года.

Подготовка исходных данных

Для удобства визуальной обработки данных отформатируем таблицу разными цветами трех групп товаров, по которым следует сделать визуальный сводный анализ с интерактивными возможностями:

Далее возвращаемся на лист «Визуализация» и создаем таблицу с графиком так как описано в статье:

В результате должно получиться так:

Важный момент! В ячейках B1, C1 и D1 мы указываем цвета заливки, в которые будут окрашены континенты соответственно популярности товаров в них. Макрос будет считывать цвета из фонов этих ячеек. Так сделано для удобства пользователя, который сможет самостоятельно изменять цвета для подсветки соответственных континентов по данным отчета. Например, серый цвет для товара-2 заменить на синий или фиолетовый.

Обработка входящих показателей статистического отчета

Далее создаем таблицу, по которой будет определятся номер товара 1-3 наиболее продаваемый на том или ином континенте по каждому месяцу. Чтобы вычислить каждое значение для всех ячеек второй таблицы рейтинга категорий товаров по континентам, мы будем использовать сложную формулу массива. В ячейку P2 вводим формулу массива и жмем комбинацию клавиш: CTRL+SHIFT+Enter при вводе. После чего растягиваем маркером формулу по всему диапазону ячеек P2:U37:

На основе полученных данных второй таблицы создаем третью таблицу, которая послужит не только легендой, но и источником итоговых данных для функционирования диаграммы в виде интерактивной карты континентов мира.

Вычисления для визуализации на динамической карте в Excel

Итоговые значения показателей популярности товаров на континентах карты у нас вычисляются в зависимости от указанного периода с помощью интерактивных элементов управления диаграммой и графиком отчета (2 счетчика Spinner). Популярность товара в определенный промежуток времени вычисляется с помощью функции МОДА. А полная версия формулы для третьей таблицы выглядит следующим образом:

Как видно в третей таблице также используется условное форматирование для подсветки цветами популярных товаров на континентах карты.

Теперь осталось всего лишь создать макрос чтобы окрасить соответственными цветами континенты на интерактивной карте.

Создание динамических изменений на карте с помощью макросов VBA

Чтобы создать макрос в Excel откройте редактор макросов VBA комбинацией клавиш ALT+F11 или через меню: «РАЗРАБОТЧИК»-«Код»-«Visual Basic». Там же создайте модуль через меню: «Insert»-«Module» и вставьте в него следующий код макроса:

Для удобства просто скопируйте этот код в модуль макроса:

Sub continents()Dim list As Worksheet
Dim NorthAmerica As Shape
Dim SouthAmerica As Shape
Dim Europe As Shape
Dim Asia As Shape
Dim Africa As Shape
Dim Australia As Shape
Dim tovar1 As Long
Dim tovar2 As Long
Dim tovar3 As Long
tovar1 = Range(«B1»).Interior.Color
tovar2 = Range(«C1»).Interior.Color
tovar3 = Range(«D1»).Interior.ColorDim a() As Variant
a = Array(tovar1, tovar2, tovar3)Set list = Sheets(«Визуализация»)
Set NorthAmerica = list.Shapes(«Freeform 1»)
Set SouthAmerica = list.Shapes(«Freeform 2»)
Set Europe = list.Shapes(«Freeform 3»)
Set Asia = list.Shapes(«Freeform 4»)
Set Africa = list.Shapes(«Freeform 5»)
Set Australia = list.Shapes(«Freeform 6»)

 
NorthAmerica.Fill.ForeColor.RGB = a(Range(

«I39») — 1)
SouthAmerica.Fill.ForeColor.RGB = a(Range(«J39») — 1)
Europe.Fill.ForeColor.RGB = a(Range(«K39») — 1)
Asia.Fill.ForeColor.RGB = a(Range(«L39») — 1)
Africa.Fill.ForeColor.RGB = a(Range(«M39») — 1)
Australia.Fill.ForeColor.RGB = a(Range(«N39») — 1)End Sub

Важный момент! Для корректной работы макроса следует переименовать все фигуры континентов карты в:

1. Северная Америка – Freeform 1.
2. Южная Америка – Freeform 2.
3. Европа – Freeform 3.
4. Азия – Freeform 4.
5. Африка – Freeform 5.
6. Австралия – Freeform 6.

Жмем комбинацию клавиш ALT+F10 и переименовываем как показано ниже на рисунке:

И наконец для обоих интерактивных элементов типа «Счетчик» (Spinner) присвойте один и тот же макрос «continents»:

В результате получаем динамически изменяемую карту континентов как интерактивную диаграмму с подсветкой цветами категорий товаров по популярности продаж:

Скачать динамическую карту из фигур в Excel

В данном примере приведено простое решение для создания интерактивных карт для визуализации данных отчетов в Excel. Разобравшись со всеми принципами действия Вы сможете таким же методом создавать свои пользовательские визуальные карты для: стран, регионов, районов, логистических маршрутов, филиалов и т.п.