> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.polyteia.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.polyteia.com/auswertungen/visualisierungen/karten/karten-erstellen.md). # Karten erstellen Mit Karten können Sie Ihre Daten direkt auf einer Karte darstellen - entweder als farbige Regionen, einzelne Punkte oder Heatmaps. Jeder Ebenentyp hilft dabei, andere Informationen zu visualisieren: * Flächenkarten eignen sich ideal zum Vergleichen von Werten nach Region * Streuungskarten heben einzelne Standorte hervor * Heatmaps zeigen Konzentration oder Intensität Nach der Erstellung können Sie Formen beschriften, nach Wert einfärben und Tooltips anpassen. Tooltips sind kleine Infofenster, die sich öffnen, wenn Sie mit der Maus über einer Fläche oder einem Punkt schweben. {% stepper %} {% step %} **Daten vorbereiten** Bevor Sie eine Kartenvisualisierung erstellen können, benötigen Sie einen Datensatz mit geografischen Informationen. Diese können aus einer GeoJSON-Datei mit Formen (Punkte, Linien oder Polygone) oder einer JSON-Datei mit Standorten (Punkte) stammen. Sie können dann andere Datensätze mit numerischen oder beschreibenden Werten verknüpfen, um sie zu visualisieren. **Datensatz mit geografischen Informationen hochladen** * Gehen Sie zu Ihrer Lösung und folgen Sie den Schritten im Artikel [Datensatz erstellen](/datensaetze/datensatz-erstellen.md) * Laden Sie eine .geojson-Datei (für Formen) oder .json-Datei mit GeoJSON-Stil-Punkten hoch. Mehr zu GeoJSON und JSON erfahren Sie [hier](/auswertungen/visualisierungen/karten/geojson-und-json.md) * Die Polyteia-Plattform erkennt automatisch gültige geografische Informationen und erstellt eine Spalte mit dem Titel **geometry** oder **geom** Sie können das Ergebnis überprüfen, indem Sie den Datensatz öffnen - die geografischen Informationen erscheint in der Spalte **geometry** oder **geom** als strukturierte Daten (z. B. { "type": "Polygon", ... }) oder binäre Darstellung der Daten (z. B. BQQAAROVNB+jFSQ...).

Beispiel: Berliner Bezirksgeometrien mit Polygondaten in binärer Darstellung.

**Datensatz verknüpfen** In den meisten Fällen möchten Sie die Formdaten mit anderen Daten [kombinieren](/auswertungen/verknuepfungen.md), wie Anzahl oder Beschriftungen. Dies können Sie direkt im Abfragebereich beim Erstellen Ihrer Auswertung tun: 1. Klicken Sie auf **+ Datensatz verknüpfen** 2. Wählen Sie den zu verknüpfenden Datensatz (z. B. Prüfungsergebnisse, Statistiken) 3. Wählen Sie die übereinstimmende Spalte (z. B. Gemeinde\_name, Schluessel\_gesamt oder Bezirks-ID) 4. Verwenden Sie eine rechte Verknüpfung, um alle Regionen beizubehalten, auch wenn keine Datenübereinstimmung gefunden wird

Beispiel: Berliner Bezirksgeometrien (geom, Gemeinde_name) mit Hotelprüfungsergebnissen (proznt_bestanden, Anzahl_Kontrollen_gesamt) über Gemeinde_name verknüpfen.

{% endstep %} {% step %} **Spalten definieren** Nach der Vorbereitung Ihrer Daten und der Durchführung von Verknüpfungen besteht der nächste Schritt darin, festzulegen, welche Spalten in Ihrer Kartenvisualisierung verwendet werden sollen. Dies definieren Sie im Abfragebereich des Auswertungseditors. Sie benötigen: * eine Spalte mit geografischen Informationen (erstellt aus GeoJSON oder einem konvertierten Punktfeld) * eine Beschriftungs- oder Regionsnamenspalte (für den Kontext) * eine oder mehrere numerische Metriken zur Visualisierung | Spaltentyp | Zweck | Beispiel | | -------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------- | | Geometrie (geografische Informationen) | Zeichnet Formen oder plottet Punkte | geom | | Regionsbeschriftung | Optional, wird als Beschriftung oder Tooltip verwendet | Gemeinde\_name | | Metrik | Hauptwert, der für die Einfärbung verwendet wird (oder Gewichtung) | proznt\_bestanden | | Optionale Aufschlüsselung | Zusätzliche Informationen in Tooltips | Anzahl\_Kontrollen\_gesamt, Anzahl\_Kontrollen\_bestanden | **Erforderliche Spaltentypen** Im Beispiel der Berliner Hotelprüfungen wurden folgende Spalten ausgewählt: * **geom**: enthält das Polygon für jeden Bezirk * **Gemeinde\_name**: Bezirksname, der in Tooltips oder Beschriftungen angezeigt wird * **Anzahl\_Kontrollen\_gesamt**: Gesamtprüfungen * **Anzahl\_Kontrollen\_bestanden**: bestandene Prüfungen * **proznt\_bestanden**: die Prozentmetrik zur Einfärbung der Karte Sie können Felder über das Dropdown-Menü **Spalte hinzufügen** hinzufügen oder entfernen.

Berliner Hotelprüfungen

{% hint style="info" %} Eine Kartenvisualisierung verwendet nur die Geometriespalte und eine numerische Spalte für die Einfärbung - zusätzliche Spalten werden als Tooltip angezeigt, wenn Benutzer über Formen oder Punkte fahren. {% endhint %} {% endstep %} {% step %} **Kartentyp auswählen** Klicken Sie im Reiter **Diagramm** auf **+ Karte hinzufügen**, um zu wählen, wie Ihre Daten visualisiert werden sollen. Sie sehen drei Optionen:
EbenentypBeschreibung
FlächenFarbcodierte Regionen basierend auf Polygonformen (GeoJSON).
StreuungEinzelne Datenpunkte werden als Kreise auf der Karte angezeigt.
HeatmapDichte von Punkten wird durch Farbintensität visualisiert.
{% hint style="info" %} Sie können diese bei Bedarf mischen. Die meisten Kartenvisualisierungen verwenden jedoch jeweils eine Ebene. {% endhint %} **Ebene benennen** Im Ebenenpanel können Sie einen Ebenennamen eingeben (z. B. *Prüfungserfolgsrate*). Dieser Name wird automatisch als Legendentitel im Diagramm verwendet und hilft Betrachtern zu verstehen, was der Farbverlauf darstellt. **Legende ein- und ausklappen** Die Kartenlegende zeigt jede Ebene als eigenen Bereich an. Sie können: * Einzelne Legendenbereiche **ein- und ausklappen**, indem Sie auf den Pfeil klicken * Einzelne Ebenen **ein- und ausblenden**, indem Sie auf das Augen-Symbol klicken So behalten Sie den Überblick, wenn Ihre Karte mehrere Ebenen enthält. **Flächen (Polygone)** Verwenden Sie diese Option, wenn Ihr Datensatz Formen wie Stadtbezirke, Regionen oder Zonen aus einer GeoJSON-Datei enthält. Nach der Auswahl konfigurieren Sie: * **Geometrie (GeoJSON)**: Wählen Sie die Spalte, die die Polygondaten enthält * **Beschriftung**: Wählen Sie eine Namensspalte, z. B. Gemeinde\_name (erscheint im Tooltip und optional innerhalb der Form) * **Wert**: Wählen Sie eine numerische Metrik zur Einfärbung jeder Form (z. B. proznt\_bestanden) * **Tooltip-Felder**: Fügen Sie optionale Metriken wie Gesamtprüfungen für mehr Kontext hinzu {% hint style="info" %} Optional können Sie **Wertbeschriftung anzeigen** aktivieren, um den Wert innerhalb der Region anzuzeigen, und **Transluzente Farben verwenden** für besseren Hintergrundkontrast. {% endhint %}
**Streuung (Punkte)** Verwenden Sie die Streuungsebene, um einzelne Punkte - wie Hotels, Schulen oder Einrichtungen - auf der Karte anzuzeigen. Jede Zeile in Ihrem Datensatz repräsentiert einen Standort, und die Koordinaten müssen als Point-Geometrie formatiert sein. Diese Ebene funktioniert besonders gut mit einfachen JSON-Dateien, bei denen jeder Eintrag so aussieht: ``` { "name": "Bright Nest Hotel", "Koordinaten": { "type": "Point", "coordinates": [13.4078, 52.5114] } } ``` Die Polyteia-Plattform erkennt automatisch Felder wie Koordinaten und erstellt eine geom-Spalte, die Sie im Diagramm verwenden können. Im Reiter **Diagramm** klicken Sie auf **+ Karte hinzufügen** und **Streuung auswählen** **Ebenenkonfigurationsoptionen**
FeldFunktion
Geometrie (GeoJSON)Automatisch ausgefüllt mit der geom-Spalte, die Punktdaten enthält.
NameBeschriftung, die im Tooltip angezeigt wird (z. B. name, Gemeinde_name).
PunktgrößeOptionale numerische Feld zur Größenanpassung der Punkte (z. B. Anzahl der Besuche).
KategorieOptionales Feld zur Einfärbung von Punkten nach Kategorie (z. B. Art der Einrichtung).
Punkte gruppierenGruppiert nahe Punkte bei niedrigem Zoom automatisch (standardmäßig aktiviert).
Punktgrößenwerte anzeigenUmschalten, um die Größenmetrik über jedem Punkt anzuzeigen (wenn Punktgröße festgelegt ist).
Transluzente Farben verwendenMacht überlappende Punkte visuell besser erkennbar.
Tooltip-FelderZusätzliche Felder, die beim Hover angezeigt werden (z. B. Adresse, Bewertung, Typ).
**Automatische Gruppierung** Die Option **Punkte gruppieren** ist standardmäßig aktiviert. Diese Funktion: * gruppiert nahe Punkte bei niedrigem Zoom in Blasen * zeigt die Anzahl der Elemente in jedem Cluster an * erweitert sich automatisch beim vergößern Sie können sie deaktivieren, wenn Sie jeden Punkt auf allen Zoomstufen einzeln anzeigen möchten.
**Heatmap** Verwenden Sie die Heatmap, wenn Sie die Datendichte auf einer Karte visualisieren möchten - wie Beschwerden, Besuche, Ereignisse oder beliebige standortbasierte Datensätze mit hohem Volumen. Anstatt einzelne Punkte anzuzeigen, zeichnet die Heatmap einen sanften Farbverlauf, der hervorhebt, wo Datenpunkte konzentriert sind. Wann Heatmaps verwendet werden sollten: * Ihre Daten enthalten viele Punkte in unmittelbarer Nähe * Sie möchten Hotspots zeigen, nicht einzelne Elemente * Beschriftungen und Tooltips werden nicht benötigt **Beispiel** Sie haben einen Datensatz von Hotelstandorten und interessieren sich dafür, wo sich die meisten Hotels befinden - nicht für einzelne Einträge. 1. Klicken Sie im Reiter **Diagramm** auf **+ Karte hinzufügen** und wählen Sie Heatmap 2. Benennen Sie die Ebene (z. B. *Lärmbeschwerden*) - dieser Titel erscheint in der Legende 3. Legen Sie fest: * **Geometrie (GeoJSON)**: Wählen Sie die Spalte mit Ihren Punktdaten (z. B. Koordinaten oder geom) * **Intensität**: Optionale numerische Wert, der gewichtet, wie stark jeder Punkt zur Heatmap beiträgt. Der Standard ist 5 {% hint style="info" %} Wenn Sie keine Intensitätsspalte festlegen, zählen alle Punkte gleich. Wenn Sie eine Intensitätsspalte verwenden (z. B. Anzahl der Verstöße), haben dichtere Wertesätze mehr visuelle Wirkung. {% endhint %} **Einschränkungen** * Heatmaps unterstützen keine Beschriftungen, Tooltips oder individuelle Punktformatierung * Sie eignen sich am besten für Übersichtsvisualisierungen, nicht für detaillierte Auswertungen
{% endstep %} {% endstepper %} --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.polyteia.com/auswertungen/visualisierungen/karten/karten-erstellen.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.