这是在Power BI -Analytics Vidhya中创建热图的两种方法

使用Power BI Heatmaps可视化数据：综合指南

有没有被数字表不知所措吗？转换原始数据 - 销售数据，人口统计，财务数据 - 使用数据可视化，特别是热图清晰见解。本指南向您展示了如何在Power BI中创建有效的热图，从基本技术到高级自定义视觉效果。

关键概念：

• 热图在视觉上表示数据密度和趋势，将原始数据转换为可行的知识。
• 学习使用内置功能（条件格式）和自定义视觉效果在Power BI中构建热图。
• 颜色梯度突出显示数据值，使模式和趋势立即显现出来。
• Power BI的条件格式通过基于值来简化颜色编码单元的热图创建。
• 高级功率BI用户可以通过Microsoft Appsource的自定义视觉效果访问高级地理热图。
• 有效的热图需要仔细设计：选择适当的颜色和数据范围（binning）。

目录：

• 了解热图
• 创建Power BI热图的两种方法
• 条件格式：逐步指南
  • 步骤1：启动Power BI桌面和导入数据
  • 步骤2：利用矩阵视觉
  • 步骤3：应用条件格式
• 定制视觉效果，用于增强热图（Power Bi Premium）
  • 步骤1：安装自定义视觉
  • 步骤2：实施热图
• 常见问题

了解热图：

热图使用颜色表示数据值，显示数据分布和强度。颜色梯度说明了值的浓度或大小（像素强度，频率，统计度量）。这允许在各个领域（生物学，金融，地质，图像处理）中快速识别模式，趋势和离群值。

创建Power BI热图的两种方法：

Power BI提供灵活的热图创建：

1. 条件格式：一种简单的方法，用于根据其值在表或矩阵中快速创建热图。
2. 自定义视觉效果：（ Power Bi Premium）利用Appsource的自定义地图视觉效果，以获取更复杂的热图，包括地理可视化。

有效热图的提示：

• 颜色选择：选择不同的，易于区分的颜色来表示数据范围。
• 数据包裹：对于具有较大范围的措施，将数据分组为箱以提高清晰度。
• 互动性：启用工具提示和交互元素，以供详细的数据探索。

条件格式：逐步指南：

步骤1：Power BI桌面和数据导入

1. 打开电源BI桌面。导入您的数据集（“获取数据”，选择您的源）。您也可以使用“导入数据”选项。

数据准备和导入

1. 组织您的数据。 （例如：下面显示的产品销售数据）。单击“加载”或“转换”（用于数据清洁），然后“加载”。

示例CSV：product_sales_datadownload

数据表示例：

步骤2：插入矩阵视觉

从“可视化”窗格中，选择“矩阵”视觉效果。将字段拖到“行”，“列”和“值”（例如销售量）。

数据自定义

删除不必要的日期层次结构（年，季度，日期）。选择适当的聚合器函数（“ sum”，“平均”等）。

步骤3：应用条件格式

在“格式”窗格中，扩展“细胞元素”。启用“背景颜色”，单击“ FX ”，并根据数据值定义您的配色方案。同样，调整“字体颜色”。 （注意：关闭行和列小写可提高视觉清晰度。）

背景和字体颜色自定义

用于增强热图的自定义视觉效果（Power Bi Premium）：

步骤1：安装自定义视觉

在“可视化”窗格中，单击三个点，然后“获取更多视觉效果”。搜索并添加热图视觉效果。

步骤2：实施热图

结论：

动力BI热图有效地可视化数据，揭示模式和趋势。使用条件格式进行快速可视化或自定义视觉效果以进行高级功能。仔细的设计选择可以增强可读性和影响。

常见问题：

Q1：什么是Power BI Heatmap？使用颜色可视化的数据可视化以表示数据值，揭示模式和离群值。

Q2：如何提高热图的可读性？使用清晰的颜色尺度，添加数据标签/工具提示，使用适当的聚合级别，应用过滤器，并包括描述性标题和轴标签。

Q3：Power BI中的常见热图用途？分析销售，客户行为，绩效指标，网站流量和财务数据。

以上是这是在Power BI -Analytics Vidhya中创建热图的两种方法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！