[SAS 활용 노하우] 시각화 - 지도 part2
통계학에서 시각화란 데이터를 시각적으로 전달하는 결과물을 의미합니다.
복잡한 데이터를 이해하고 해석할 수 있으며, 패턴이나 트랜드를 시각적으로 파악할 수 있습니다.
시각화의 목적은 데이터의 특성을 명확하게 보여주고, 패턴이나 추이를 시각적으로 식별할 수 잇으며, 효과적으로 분석 결과를 전달할 수 있습니다.
이번 게시글은 2023년 US State Income이라는 가상의 데이터를 활용해 PROC GMAP statement 에 대한 옵션을 알아보려고 합니다.
data income2023;
input statename $20. state income ;
datalines;
Maryland 24 51695
Alaska 2 50746
New Jersey 34 51032
Connecticut 9 50360
Minnesota 27 50865
Colorado 8 48236
New Hampshire 33 12328
Virginia 51 50069
Delaware 10 51234
Illinois 17 46435
Utah 49 42330
Washington 53 42012
Michigan 26 46181
Massachusetts 25 46947
Hawaii 15 44556
Wisconsin 55 45345
California 6 46802
Missouri 29 47232
Rhode Island 44 42973
Nevada 32 44235
Ohio 39 43894
Oregon 41 42440
Iowa 19 43423
Georgia 13 42887
Pennsylvania 42 43742
Indiana 18 39717
Vermont 50 38150
New York 36 41605
Maine 23 41597
Arizona 4 41456
Texas 48 39842
Nebraska 31 38574
North Carolina 37 38829
Kansas 20 37705
Wyoming 56 39026
District of Columbia 11 38752
Idaho 16 37462
Florida 12 37345
Kentucky 21 37956
South Carolina 45 34219
Alabama 1 33342
South Dakota 46 36122
Tennessee 47 33884
New Mexico 35 12312
Oklahoma 40 88899
North Dakota 38 35349
Montana 30 32235
Louisiana 22 30213
Mississippi 28 31521
Arkansas 5 29293
West Virginia 54 49352
;
run;
2023 US State 별 소득에 대한 자료를 시각화 하기 위한 코드는 아래와 같습니다.
goptions reset=global
gunit=pct border cback=white colors=(black blue green red) ctext=black ftext=swiss htitle=6 htext=3;
title1 'US State Income (2023)';
proc gmap data = income2023 map= maps.us; /*maps.us;*/
id state;
block income / levels=10;
run;
quit;
먼저, GOPTIONS는 그래프 옵션을 제어하여 그림의 모양과 레이아웃을 조절할 수 있습니다.
크기, 색상, 선 스타일 등 다양하게 사용자가 지정할 수 있습니다.
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goptions reset = global: 그래픽 옵션을 초기화하여 새로운 옵션을 적용하는 구문이니다. 기존의 reset은 global 이외에도 all 이라는 옵션을 사용하여 옵션을 초기화할 수 있습니다.
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gunit = pct: 그래픽 유닛을 백분율로 설정합니다.
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border : 그래픽 테두리 색 설정
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Colors = : 사용할 색상을 지정
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htitle = : 제목의 높이를 설정
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htext = : 텍스트의 높이를 설정
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title1 : 그래픽 제목을 설정합니다.
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id state: 주를 식별한느 변수를 'state'를 설정합니다.
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block income / levels = 10: income 변수를 블록으로 10개의 수준으로 나누어 시각화합니다.
