map2

VẼ BẢN ĐỒ THỊ TRƯỜNG

CHỈ SỐ CPI CỦA CÁC TỈNH MIỀN TÂY

VIỆT NAM

1. Load các gói cần thiết

library("ggplot2")
theme_set(theme_bw())
library("sf")

## Linking to GEOS 3.6.1, GDAL 2.2.3, PROJ 4.9.3

library("rnaturalearth")
library("rnaturalearthdata")

2. Vẽ bản đồ thế giới

thegioi <- ne_countries(scale = "medium", returnclass = "sf")
class(thegioi)

## [1] "sf"         "data.frame"

ggplot() + geom_sf(data=thegioi)

3. Vẽ bản đồ Việt Nam

vietnam <-ne_states(country="Vietnam", geounit="Vietnam",returnclass="sf")
class(vietnam)

## [1] "sf"         "data.frame"

ggplot() + geom_sf(data=vietnam,aes(fill=code_hasc),color="white")

4. Vẽ bản đồ miền tây

mientay <-vietnam[c(7:10,26:27,31:36,63),]
mausac <-topo.colors(n=13)
ggplot() + geom_sf(data=vietnam,aes(fill=code_hasc),color="white")

5. Vẽ bản đồ miền tây với dữ liệu thị trường

dulieu <-read.csv("http://solieu.vip/csv/mtay.csv")
head(dulieu)

##     ï..Tinh    GDP       lo        la id   PCI   FDI   HANG
## 1  An Giang  79083 105.1740 10.518005  1 58.44   1.8 Hang 2
## 2  Bac Lieu  32567 105.4841  9.226981 10 56.58 368.1 Hang 1
## 3   Ben Tre 123098 106.4613 10.045397 12 63.46 403.5 Hang 3
## 4    Ca Mau  34521 104.9583  8.856421 27 59.32  43.9 Hang 2
## 5   Can Tho 345892 105.4079 10.177783 17 56.51  37.7 Hang 1
## 6 Dong Thap  45672 105.6247 10.624494 33 66.42   7.3 Hang 3

datanoi <-merge(mientay,dulieu)
ggplot() + geom_sf(data=mientay,aes(fill=code_hasc),color="white") +
scale_fill_manual(values=mausac) +geom_point(data=datanoi,aes(x=lo, y=la), col="red") +
geom_text(data=datanoi, aes(x=lo,y=la, label=PCI),vjust=- 0.5)

Kết luận

Trong báo cáo marketing hay nghiên cứu khoa học thì đồ thị bản đồ thị trường được sử dụng rất nhiều, thông thường thì chúng ta sử dụng phần mềm mapinfo để vẽ: Việc này đòi hỏi rất khó khăn cho người không biết gì về phần mềm đồ hoạ mapinfo; Thì hiện giờ ngay trên phần mềm R có rất nhiều gói để hỗ trợ chúng ta vẽ đồ thị bản đồ với dữ liệu rất trực quan và dễ sử dụng.