热图是 Tableau 2018.3 版本中的新增功能,任何使用密集、重叠数据的人都可以利用此功能,轻松理解数据的集中情况。这样就可以更容易地识别地理数据中的空间模式。但是热图不限于在地图上使用。您可以在散点图、点阵图等上使用热图!

在 Tableau 中创建热图非常简单。只需将标记类型更改为密度即可。还有许多可用于 Tableau 中热图的配置选项。可通过调整“大小”滑块来更改标记周围的密度,以修改标记影响的区域,通过在“颜色”上放置度量来对密度应用权重,或者通过调整“强度”滑块来显示数据中更多或更少的热点。我们还创建了为浅色或深色背景设计的新调色板,以配合可视化最佳做法。现有功能(例如筛选器、页面和小型复式图)都可以直观地工作。

热图在现实世界中有无数的应用。在本文中,我们将探讨一些常见的用例。

地图纬度和经度:比较新奥尔良的 311 热线拨打情况

市政府常与公众共享有关各类事件和运营活动的主题数据。纽约、多伦多和墨尔本都是通过开放数据提高透明度的城市的绝佳示例。我最近去新奥尔良这个富有魅力的城市参加了 2018 年 Tableau 全球用户大会,然后想进一步研究其中一些公开可用的数据。我决定研究过去六年中 311 热线的电话拨打位置。 311 热线代表了该城市市民想要解决的小问题。

在 Tableau 中连接到该数据后,我可以使用数据集中的纬度和经度字段轻松创建 311 热线拨打位置的地图。

资料来源:Data NOLA Gov

这种地图的问题在于,如果不进行筛选,就很难理解数据中的任何模式。为了更好地理解数据中的空间集中情况,我可以显示筛选器来查看报告的问题类型。然而,数据仍然太多,难以理解,但是再进一步做筛选的话将会限制我的分析能力。比较这两个问题类型非常困难,因为数据点似乎覆盖了非常相似的位置。

通过热图,可以立即识别空间集中情况。在比较 311 热线报告的问题类型或任何分类数据时,差异非常明显。只需将标记类型更改为密度即可自行比较。

热图使空间模式更易于理解,但是您可以更进一步,显示这些模式随时间的变化。使用页面,您可以轻松地浏览废弃车辆的问题,并发现报告的事件数量每年都在增加,但是集中的区域相对而言没有什么变化。通过页面,可以为整个数据集计算密度,以便在对数据进行动画处理时看到相对比较结果。

散点图:发现篮球投篮数据中的模式

分析改变了企业的运作方式。分析的公开程度最高的应用之一来自体育界。几乎每种运动都在探索进攻、进球、防守和球员运动的空间模式;以便球队寻找竞争优势。篮球是一项产生大量数据的运动,可能很难发现模式。以下视图显示 NBA 100 场比赛中所有尝试投篮的情况。

三分线引人注目,但除此之外,数据没有揭示任何可探索的模式。现在,您可以在 Tableau 中使用热图,以满足您的好奇心并得出见解。整个 NBA 的投篮选择情况如何?各个球队的倾向是什么? 让我们来了解一下。

NBA 所有球队的投篮

在比较各个球队的投篮选择时,会得出很多观察结果。开拓者队的三分球投篮位置分布相当均匀,在中距离范围几乎没有集中。勇士队利用高比例的中距离和近距离投篮来平衡远距离投篮。

如果您要共享和分析体育数据,请不要忘记使用背景图像来提供正确的上下文。在本可视化中,我添加了篮球场,以使视觉化分析更加容易。

点阵图:分析一段时间内的产品订单

热图非常适合用于在散点图上查看密集数据,但也可以在 Tableau 中以其他创造性方式使用热图。让我们看一下近期产品订单历史。可通过很多有用的方法对随时间变化的数据进行可视化,但我们首先对每个单独的订单进行可视化吧。

在此视图中,我看不到任何特定的模式,除了显而易见的一点 - 复印机从来都不是最畅销的产品。如果将视图切换为使用形状标记,就可以较为容易地看出订单的集中情况(或模式)。

可以看出,纸张的订购频率更高,肯定比书架、复印机、信封和日常用品的订购频率更高,但是我必须仔细查看此视图以确定下一个问题。看看使用热图后会有什么效果。

通过热图,您可以立即看到每种产品的趋势,还可以比较不同的产品。您的数据可以是一段时间内的任何事件,例如客户的各个订单、银行柜员机存取款或野生生物观察;通过热图,您能够以更多方式探索和解释您的数据。

通过 Tableau 中的热图,可以轻松了解数据集中存在的集中情况。热图采用灵活且可配置的设计,可用于地图和非地图,可使用颜色、大小、筛选器、页面和操作来创建完美的视图。有关更多热图示例,请参阅我们的可视化库

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