交互式地图可视化：Kepler GL 与 Streamlit 实战

使用 Kepler GL 分析地理空间数据，用 Streamlit 共享地图，通过 Mapbox 定制地图风格

学习内容：

* 掌握 Kepler GL 界面操作，无需编码即可体验地图可视化功能
* 掌握多种数据类型（基础地图/边界/点/H3/线）的配置提取方法
* 使用 Streamlit 部署交互式地图并实现可视化共享
* 通过 Mapbox 应用自定义地图风格提升可视化表现力
* 学习 H3 数据生成技术，实现点数据向六边形数据的转换

课程内容主题：

* 制图学
* 数据科学
* 软件开发

课程要求：

* 具备基础 Python 技能
* 熟悉 pip 库安装工具
* 了解 GitHub 基础操作

课程详细描述：

* **课程目标**
1. **掌握 Kepler Demo UI**：通过交互式操作直观学习地图可视化基础功能
2. **使用 Kepler GL 创建地图可视化**：基于 Google Colab 编写代码，提取可视化配置并自定义地图样式
3. **使用 Streamlit 共享地图**：实现交互式地图的可视化共享，用户可直接查看地图并进行空间分析
4. **应用 Mapbox 自定义地图样式**：突破默认地图风格限制，通过 Mapbox 实现更精准的地理信息呈现

* **技术亮点**

– 使用 Uber 开发的开源工具 Kepler GL 实现大规模地理空间数据的实时分析

– 借助 Streamlit 框架快速构建交互式 Web 应用程序

– 掌握 H3 数据生成技术，提升空间数据可视化效率

– 学习完整的地图可视化工作流程：从数据准备到部署的全流程覆盖

* **适用人群**

– 希望使用 Kepler GL 处理大规模位置数据的开发者

– 需要使用 Streamlit 构建交互式地图界面的用户

– 想通过 Mapbox 定制地图风格的设计师

– 需要掌握完整地图可视化工作流程的数据分析师

– 对空间分析感兴趣的地理信息研究者

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