Интерактивная карта для excel

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$/год.
• Esri Maps — надстройка от компании Esri также позволяющая подгружать и анализировать геоданные из Excel на карты. Много настроек, различные типы диаграмм, поддерживает русский язык. Есть бесплатная демо-версия. Полная версия требует подписки на картографический сервис ArcGis.
• MapLand— одна из первых надстроек на эту тему, созданных еще для Excel 97-2003. Идет с набором карт в виде графических примитивов, к которым и привязываются данные с листа. Дополнительные карты надо докупать. Для скачивания доступна демка под разные версии Excel, Pro версия стоит 299$.

Инструмент интерактивной карты в Excel очень полезен для компаний, которые умеют масштабироваться и создавать свои сети представительств и филиалов. Как любой рынок стремиться к монополии, так и любой бизнес стремиться к экспансии рынка. Поэтому для визуального анализа эффективности масштабирования и взаимодействия филиалов компании, было уже создано так много инструментов для Excel. Как стандартные решения, так и расширяемые с помощью плагинов от сторонних разработчиков. Все они обладают множеством функций, настроек и параметров, что с одной стороны расширяет их возможности, но с другой стороны усложняет использование. В данном примере Вашему вниманию предложено самое простое решения для построения интерактивной карты в Excel. Простота обеспечивает надежность.

Разработка своей интерактивной карты для визуализации данных в Excel

Для реализации данной задачи мы будем использовать дополнительное приложение MS PowerPoint, которое входит даже в минимальный пакет программа MS Office Home. Хотя можно обойтись и без него. Тут право выбора за Вами, сначала суть, а дальше вы судите сами. Главное нам необходимо нарисовать или скачать точечную карту местности, которую следует анализировать. В данном примере это точечная карта США:

Подобных карт очень легко найти в сети интернет в формате векторных изображения. В этом примере точечная карта USA нарисована из 2040 точек. Их можно сгруппировать, но намного лучше объединить в одну фигуру в программе MS PowerPoint для дальнейшей работы. Для этого:

1. Выделяем все точки сначала выделив одну и нажав комбинацию горячих клавиш CTRL+A.
2. Копируем CTRL+C и вставляем в PowerPoint CTRL+V.
3. Объединяем все точки в одну целостную фигуру выбрав инструмент: Shape Format → Merge Shapes → Union:

В результате получилась одна фигура точечной карты США.



Подсветка городов и филиалов на карте по условию

Теперь нам необходимо подготовить Map Chart к возможности интерактивной подсветки. Для этого следует сделать отверстия или просто удалить лишние точки в определенных пестах. Например, там, где географически расположены филиалы или просто зоны влияния городов, все зависит от конкретного технического задания для разработчика визуализации данных в Excel.

Чтобы удалить лишние точки нам потребуется новая фигура окружности с такими же размерами как одна точка. Устанавливаем фигуру окружности для вычитания одной точки в нужном месте. Выделяем обе фигуры и снова воспользуемся инструментом Shape Format→Merge Shapes. Только в этот рас следует выбрать опцию Fragment, чтобы удалить один фрагмент на исходной фигуре точечной каты. Повторяем эти действия пока не устраним все лишние точки. Результат должен быть примерно таким:

Теперь карта перфорирована под наши потребности.

Важно отметить, что для реализации данной задачи можно было решить другими методами. Например, изначально не выделять лишние точки еще на этапе объединения их всех в одну фигуру точечной карты. Или делать перфорацию не по одной точке а предварительно объединенной группой точек. Но важно было в этом примере показать возможности инструментов редактирования векторных фигур в программы MS PowerPoint которых нет в MS Excel. А они очень полезны в области применения для разработки визуализации данных.

Подготовка фона для картографической диаграммы

Дальше нам необходимо создать еще одну перфорированную фигуру в MS PowerPoint. А конкретно фон на заднем плане карты. Но с отверстиями выбранных точек, где расположены филиалы или города. Создаем фигуру черный прямоугольник с такими же размерами, как и карта и аналогичным методом фрагментации вычитаем окружности в соответственных местах. Необходимо добиться аналогичного результата как ниже на картинке:

Теперь уже не сложно догадаться по какому принципу будет реализована интерактивная подсветка с возможностью экспонировать цветом выборочные области на карте.

Подсветка будет выполняться по условию пользователя, определенного в значениях ячеек таблиц исходных данных. Но сначала объединим две фигуры канты и фона в одну группу и перенесем на рабочий лист Excel:

Для интерактивной подсветки нашей диаграммы может быть несколько способов реализации:

1. Условное форматирование. Например, когда ячейки в районе карты окрашиваются в цвет фона, а ячейки, которые находятся под экспонированными точками, используют условное форматирование:



2. С помощью фигуры TextBox со ссылкой на ячейку содержимого:

Как видно выше на рисунке во втором способе мы из фигуры TextBox ссылаемся на ячейку по адресу N15 для получения содержимого значения. Из ячейки в качестве значения передаем спец символ черный квадрат (■ — Альт код 254, Юникод U+25A0). Устанавливаем аномальный размер шрифта 150 с помощью ручного ввода числа с клавиатуры. И устанавливаем ему желаемый цвет – зеленый. А дальше под каждый город нужно разместить свой TextBox, который будет ссылаться на свою ячейку своего города.

Формула в ячейке как не сложно догадаться – логическая:

Формулой заполнен весь столбец диапазона ячеек таблицы N8:N15. При изменении исходного значения в ячейке M4 будет подсвечиваться соответствующий город, так как под ним расположена своя фигура TextBox.

Далее все необходимо красиво оформить и упаковать для эффектной презентации самого простого картографического графика в Excel. Чтобы общая картина визуального отчета была полной, информативной и презентабельной:

Скачать пример создания простой диаграммы с картой в Excel

В файле находится полная версия примера в двух вариантах реализации:

1. С условным форматированием (на листе Working Capital).
2. С использованием фигуры TextBox со спецсимволом для подсветки (на листе DASHBOARD).

А также все вспомогательные элементы визуализации данных для полного оформления отчета по эффективности масштабирования компании и взаимодействии ее филиалов.

Bing Maps is an add-in for Excel, that has been featured since Excel 2013 to create dynamic maps in your Excel workbook. You can create a dynamic map with data visualizations by using location data in your workbook. In this article, we are going to show you how to embed a Bing map in Excel.

Download Workbook

Embedding Bing Maps in Excel

You can find the Bing Maps icon in the Insert tab of the Ribbon. It is located under the Add-ins section, and has the Bing logo.

Clicking the button embeds a Bing Map interface with a sample data option. Click the Insert Sample Data button to let the add-in to populate a sample data starting by active cell.

Upon clicking the button, you will see a map is generated based on the selected dataset. You may need to resize you map to see values from Seattle to Tokyo.

You are not just limited to city names. You can use address, country, state, ZIP code and longitude/altitude data as well with this nifty add-in. For example, here is aversion with country names.

Selecting a range for the map

You have two options to set a datarange for your map:

• Either you can select your range and click on location icon above the map,
• or you can prefer Select Data dialog in Filters

Here you can see both approaches:

Indicators and Data Visualizations

You may have noticed that the previous two maps are using different kind of indicators: pie charts and circles. These are data visualizations and indicators.

If you select a range that contains more than one column of data, you can use pie charts as a visualization. Pie charts are great for showing the proportion of each item in the data set. Each chart will have the same size, however the pie sizes will be proportional to the values used.

On the other hand, the circle approach visualizes the actual values. The size of a circle corresponds with the values. For example, the circle on China is bigger than other countries because, it is the most populated country.

Customization on embedded Bing Maps

Bing Maps allows you to customize the map type, legend visibility and colors as well as data indicators.  Let’s take a closer look at configuring these properties.

Click the gear icon  to open the settings pane.

These options will affect the chart immediately. Try and find a layout that fits your needs best. Click the right arrow icon near the title to close the pane.

Filtering

You can also add some basic filtering on embedded Bing Maps. Click on the filter icon to open filter pane. You will see the list of data points. Uncheck the ones you want to hide.

That’s all — you can now easily embed Bing Maps in Excel and visualize your location data!

Как визуализировать данные в Excel. Часть 2

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.