Quick BI的气泡地图功能能非常直观得体现全国各区域的数据情况。这里从网上搜了一份某社交网站的用户数据，数据量就五六万条，而且只包含这些用户的公开信息（省的自己还要去爬）。

数据预处理

数据包含的字段为uid、location、gender、followersnum、friendsnum，分别是用户id、所在区域、性别、关注人数、好友人数。里面的location这个字段是中文的，看到为“浙江”这样的就写了省的，也有是“浙江 杭州”这样到省、市的，而且中间用空格分割。另外还有一些写的是“海外”或“其他”。

先用个SQL对数据进行处理，整理出一个所在省的字段

create table wbuser2 AS
select b.*
  from(
select a.uid, a.`location`, a.`gender`, a.`followersnum`, a.`friendsnum`, a.`location` as province_name
  from `wbuser` a
 where instr(a.location, ‘ ‘)= 0
 union all
select a.uid, a.`location`, a.`gender`, a.`followersnum`, a.`friendsnum`, substr(a.location, 1, instr(a.location, ‘ ‘)) as province_name
  from `wbuser` a
 where instr(a.location, ‘ ‘)> 0) b

工作表

数据处理好了后，我们配置数据源，并根据这张表创建一张工作表，刚生成的工作表如图：

然后我们需要对数据进行一些设置：

• 设置地理位置维度
  

• 修改计量的统计方式。我们不需要计算整个省的所有用户的总的好友数，也是想要平均值。关注也一样
  

• uid我们使用count(uid)来获得每个地区的用户量分布。转化后因为uid是字符串类型，所以默认是count
  

• 对于省是“其他”和“海外”的，我们不统计
  
  

• 最后查询数据并保存。

仪表盘

最后我们创建一个仪表盘，格式为气泡地图，数据来自工作表

本来所有的工作都已经完成了，但是看一下followersnum，发现台湾的数据怎么特别大，导致其他地区全是蓝点了。

于是我们查一下数据，看看是怎么样的

select a.`province_name`,
       avg(a.`followersnum`) as followersnum
  from `wbuser2` a
 group by a.`province_name`
 order by followersnum desc;

看到台湾的数据特别大，除了台湾外，香港和北京也比较大。

所以我们修改了图标的值域

最后结果如下

通过数据可视化，我们能更容易地发现数据中的一些异常和规律（比如台湾的followersnum特别大）至此大功告成！

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基于Quick BI的用户分布分析