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기술 주변기기일체 포함파워 BI에서 HeatMap을 만드는 두 가지 방법은 다음과 같습니다. BI- 분석 Vidhya

Power BI Heatmaps를 사용한 데이터 시각화 : 포괄적 인 가이드

숫자 테이블에 압도 된 적이 있습니까? 데이터 시각화, 특히 히트 맵을 사용하여 명확한 통찰력을 얻을 수있는 원시 데이터, 알레 수치, 인구 통계, 재무 데이터를 변환합니다. 이 안내서는 기본 기술에서 고급 사용자 정의 비주얼에 이르기까지 전력 BI에서 효과적인 히트 맵을 만드는 방법을 보여줍니다.

파워 BI에서 HeatMap을 만드는 두 가지 방법은 다음과 같습니다. BI- 분석 Vidhya

주요 개념 :

  • 히트 맵은 시각적으로 데이터 밀도 및 추세를 나타내며 원시 데이터를 실행 가능한 지식으로 변환합니다.
  • 내장 기능 (조건부 형식) 및 사용자 정의 비주얼을 사용하여 전원 BI에서 열 맵을 구축하는 방법을 배웁니다.
  • 컬러 그라디언트는 데이터 값을 강조하여 패턴과 트렌드를 즉시 분명하게 만듭니다.
  • Power BI의 조건부 서식은 값을 기반으로 컬러 코딩 셀에 의해 열광 생성을 단순화합니다.
  • Premium Power BI 사용자는 Microsoft Appsource의 사용자 정의 비주얼을 통해 고급 지리적 열 맵에 액세스 할 수 있습니다.
  • 효과적인 히트 맵에는 신중한 설계가 필요합니다. 적절한 색상 및 데이터 범위 (Binning)를 선택하십시오.

목차 :

  • 히트 맵 이해
  • 전원 BI 히트 맵을 생성하는 두 가지 방법
  • 조건부 서식 : 단계별 안내서
    • 1 단계 : Power BI 데스크탑 시작 및 데이터 가져 오기
    • 2 단계 : 매트릭스 비주얼 사용
    • 3 단계 : 조건부 서식 적용
  • 향상된 히트 맵을위한 사용자 정의 비주얼 (Power BI Premium)
    • 1 단계 : 사용자 정의 비주얼 설치
    • 2 단계 : 히트 맵 구현
  • 자주 묻는 질문

열 맵 이해 :

파워 BI에서 HeatMap을 만드는 두 가지 방법은 다음과 같습니다. BI- 분석 Vidhya

히트 맵은 색상을 사용하여 데이터 값을 나타내며 데이터 분포 및 강도를 보여줍니다. 색상 구배는 값의 농도 또는 크기 (픽셀 강도, 주파수, 통계적 측정)를 보여줍니다. 이를 통해 다양한 분야 (생물학, 금융, 지질학, 이미지 처리)에서 유용한 패턴, 트렌드 및 특이 치를 신속하게 식별 할 수 있습니다.

전원 BI 히트 맵 생성을위한 두 가지 방법 :

Power BI는 유연한 히트 맵 생성을 제공합니다.

  1. 조건부 서식 : 값에 따라 색상 코딩 셀에 의해 테이블 ​​또는 행렬 내에서 열 맵을 신속하게 생성하는 간단한 방법입니다.
  2. 사용자 정의 비주얼 : (Power BI Premium) 지리적 시각화를 포함하여보다 정교한 히트 맵을 위해 AppSource의 사용자 정의 맵 영상을 사용합니다.

효과적인 열 맵을위한 팁 :

  • 색상 선택 : 데이터 범위를 나타 내기 위해 독특하고 쉽게 구별 가능한 색상을 선택하십시오.
  • 데이터 비닝 : 광범위한 범위를 가진 측정의 경우 명확성을 향상시키기 위해 그룹 데이터를 빈으로 구입합니다.
  • 상호 작용 : 상세한 데이터 탐색을위한 툴팁 및 대화식 요소를 활성화합니다.

조건부 서식 : 단계별 안내서 :

1 단계 : 전원 BI 데스크탑 및 데이터 가져 오기

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  1. 오픈 파워 바 데스크탑. 데이터 세트 가져 오기 ( "데이터 가져 오기,"소스를 선택하십시오). "데이터 가져 오기"옵션을 사용할 수도 있습니다.

데이터 준비 및 가져 오기

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  1. 데이터를 구성하십시오. (예 : 아래 표시된 제품 판매 데이터). "로드"또는 "변환"(데이터 청소를 위해)을 클릭 한 다음 "로드"를 클릭하십시오.

예제 CSV : product_sales_datadownload

데이터 테이블 예 :

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2 단계 : 매트릭스 비주얼 삽입

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"시각화"창에서 "매트릭스"비주얼을 선택하십시오. 필드를 "행", "열"및 "값"(예 : 판매 합)으로 끌어냅니다.

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데이터 사용자 정의

불필요한 날짜 계층 (연도, 분기, 날짜)을 제거하십시오. 적절한 애그리 게이터 함수 ( "합", "평균"등)를 선택하십시오.

3 단계 : 조건부 서식 적용

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"형식"창에서 "셀 요소를 확장하십시오." "배경색", " FX "를 클릭하고 데이터 값에 따라 색 구성표를 정의하십시오. 마찬가지로 "글꼴 색상"을 조정하십시오. (참고 : 행 및 열 소문자를 끄면 시각적 명확성이 향상됩니다.)

배경 및 글꼴 색상 사용자 정의

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향상된 히트 맵을위한 사용자 정의 비주얼 (Power BI Premium) :

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1 단계 : 사용자 정의 비주얼 설치

"시각화"창에서 3 개의 점을 클릭 한 다음 "더 많은 시각적을 얻으십시오". Heatmap Visual을 검색하고 추가하십시오.

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2 단계 : 히트 맵 구현

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결론:

파워 BI 열 맵은 데이터를 효과적으로 시각화하여 패턴과 트렌드를 나타냅니다. 빠른 시각화 또는 고급 기능을위한 사용자 정의 비주얼에 조건부 서식을 사용하십시오. 신중한 설계 선택은 가독성과 영향을 향상시킵니다.

자주 묻는 질문 :

Q1 : Power BI Heatmap이란 무엇입니까? 색상을 사용하여 데이터 값을 나타내는 데이터 시각화, 패턴 및 특이 치를 드러냅니다.

Q2 : 히트 맵 가독성을 향상시키는 방법은 무엇입니까? 명확한 색상 스케일을 사용하고, 데이터 레이블/툴팁을 추가하고, 적절한 집계 레벨을 사용하고, 필터를 적용하며, 설명 제목 및 축 레이블을 포함하십시오.

Q3 : 전력 BI에서 일반적인 열 맵 사용? 판매, 고객 행동, 성능 지표, 웹 사이트 트래픽 및 재무 데이터 분석.

위 내용은 파워 BI에서 HeatMap을 만드는 두 가지 방법은 다음과 같습니다. BI- 분석 Vidhya의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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