目錄
步驟1:Power BI桌面和數據導入
數據準備和導入
步驟2:插入矩陣視覺
數據自定義
步驟3:應用條件格式
背景和字體顏色自定義
步驟1:安裝自定義視覺
步驟2:實施熱圖
首頁 科技週邊 人工智慧 這是在Power BI -Analytics Vidhya中創建熱圖的兩種方法

這是在Power BI -Analytics Vidhya中創建熱圖的兩種方法

Apr 20, 2025 am 10:55 AM

使用Power BI Heatmaps可視化數據:綜合指南

有沒有被數字表不知所措嗎?轉換原始數據 - 銷售數據,人口統計,財務數據 - 使用數據可視化,特別是熱圖清晰見解。本指南向您展示瞭如何在Power BI中創建有效的熱圖,從基本技術到高級自定義視覺效果。

這是在Power BI -Analytics Vidhya中創建熱圖的兩種方法

關鍵概念:

  • 熱圖在視覺上表示數據密度和趨勢,將原始數據轉換為可行的知識。
  • 學習使用內置功能(條件格式)和自定義視覺效果在Power BI中構建熱圖。
  • 顏色梯度突出顯示數據值,使模式和趨勢立即顯現出來。
  • Power BI的條件格式通過基於值來簡化顏色編碼單元的熱圖創建。
  • 高級功率BI用戶可以通過Microsoft Appsource的自定義視覺效果訪問高級地理熱圖。
  • 有效的熱圖需要仔細設計:選擇適當的顏色和數據范圍(binning)。

目錄:

  • 了解熱圖
  • 創建Power BI熱圖的兩種方法
  • 條件格式:逐步指南
    • 步驟1:啟動Power BI桌面和導入數據
    • 步驟2:利用矩陣視覺
    • 步驟3:應用條件格式
  • 定制視覺效果,用於增強熱圖(Power Bi Premium)
    • 步驟1:安裝自定義視覺
    • 步驟2:實施熱圖
  • 常見問題

了解熱圖:

這是在Power BI -Analytics Vidhya中創建熱圖的兩種方法

熱圖使用顏色表示數據值,顯示數據分佈和強度。顏色梯度說明了值的濃度或大小(像素強度,頻率,統計度量)。這允許在各個領域(生物學,金融,地質,圖像處理)中快速識別模式,趨勢和離群值。

創建Power BI熱圖的兩種方法:

Power BI提供靈活的熱圖創建:

  1. 條件格式:一種簡單的方法,用於根據其值在表或矩陣中快速創建熱圖。
  2. 自定義視覺效果:( Power Bi Premium)利用Appsource的自定義地圖視覺效果,以獲取更複雜的熱圖,包括地理可視化。

有效熱圖的提示:

  • 顏色選擇:選擇不同的,易於區分的顏色來表示數據范圍。
  • 數據包裹:對於具有較大範圍的措施,將數據分組為箱以提高清晰度。
  • 互動性:啟用工具提示和交互元素,以供詳細的數據探索。

條件格式:逐步指南:

步驟1:Power BI桌面和數據導入

這是在Power BI -Analytics Vidhya中創建熱圖的兩種方法

  1. 打開電源BI桌面。導入您的數據集(“獲取數據”,選擇您的源)。您也可以使用“導入數據”選項。

數據準備和導入

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  1. 組織您的數據。 (例如:下面顯示的產品銷售數據)。單擊“加載”或“轉換”(用於數據清潔),然後“加載”。

示例CSV:product_sales_datadownload

數據表示例:

這是在Power BI -Analytics Vidhya中創建熱圖的兩種方法

步驟2:插入矩陣視覺

這是在Power BI -Analytics Vidhya中創建熱圖的兩種方法

從“可視化”窗格中,選擇“矩陣”視覺效果。將字段拖到“行”,“列”和“值”(例如銷售量)。

這是在Power BI -Analytics Vidhya中創建熱圖的兩種方法

數據自定義

刪除不必要的日期層次結構(年,季度,日期)。選擇適當的聚合器函數(“ sum”,“平均”等)。

步驟3:應用條件格式

這是在Power BI -Analytics Vidhya中創建熱圖的兩種方法

在“格式”窗格中,擴展“細胞元素”。啟用“背景顏色”,單擊“ FX ”,並根據數據值定義您的配色方案。同樣,調整“字體顏色”。 (注意:關閉行和列小寫可提高視覺清晰度。)

背景和字體顏色自定義

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用於增強熱圖的自定義視覺效果(Power Bi Premium):

這是在Power BI -Analytics Vidhya中創建熱圖的兩種方法

步驟1:安裝自定義視覺

在“可視化”窗格中,單擊三個點,然後“獲取更多視覺效果”。搜索並添加熱圖視覺效果。

這是在Power BI -Analytics Vidhya中創建熱圖的兩種方法

步驟2:實施熱圖

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結論:

動力BI熱圖有效地可視化數據,揭示模式和趨勢。使用條件格式進行快速可視化或自定義視覺效果以進行高級功能。仔細的設計選擇可以增強可讀性和影響。

常見問題:

Q1:什麼是Power BI Heatmap?使用顏色可視化的數據可視化以表示數據值,揭示模式和離群值。

Q2:如何提高熱圖的可讀性?使用清晰的顏色尺度,添加數據標籤/工具提示,使用適當的聚合級別,應用過濾器,並包括描述性標題和軸標籤。

Q3:Power BI中的常見熱圖用途?分析銷售,客戶行為,績效指標,網站流量和財務數據。

以上是這是在Power BI -Analytics Vidhya中創建熱圖的兩種方法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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