{html}<div style="border-bottom: 0.5px solid #dfe1e5;color:#2D5C8C;padding-bottom: 0.5px;font-size: 24px; height: 5px;">&nbsp;</div>{html}

在商业数据分析中，有大量数据是与地理位置相关的，这种数据用地图进行分析更直观形象。

下面，我们将以汽车零售公司为例，年底对公司汽车销售情况进行数据分析时，通常会有如下分析需求： 

数据对比分析需求	分析	效果
情景1：查看公司各销售省份的销售量对比情况。	该需求的数据对比分析，是不同地理位置之间的销售情况对比分析，建议通过地图实现。 1、区域标识上显示总部省份。 2、指标上分布销售量。 该情景实现的详情请参见 情景1 。
情景2：查看公司不同城市汽车的销售情况。	该需求的数据对比分析，是不同城市之间汽车的销售情况对比分析，销售情况包括车型数、销售量、销售规模数据的对比分析，建议通过组合地图实现。 1、区域标识上显示总部城市。 2、指标上分布车型数、销售量、销售规模。 该情景实现的详情请参见 情景2 。
情景3：查看公司不同省份具体的汽车销售规模及对比情况。	该需求的数据对比分析，是查看不同省份具体的销售规模和它们的对比情况，精确度比较高，建议通过百度地图实现。 1、区域标识上显示总部省份。 2、指标上分布销售规模。 该情景实现的详情请参见 情景3 。

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业务场景描述：

查看公司各销售省份的销售量对比情况。

数据结构：

定制要点：

将“总部省份”字段作为“区域标识”，“销售量”字段作为“指标”。

预览效果：

业务场景描述：

 查看公司不同城市汽车的销售情况。

数据结构：

定制要点：

将“总部省份”字段作为“区域标识”，“车型数”字段、“销售规模”字段、“销售量”字段作为“指标”。

预览效果：

业务场景描述：

查看公司不同省份具体的汽车销售规模及对比情况。

数据结构：

定制要点：

将“总部省份”字段作为“区域标识”，“销售规模”字段作为“指标”。

预览效果：