Hervorheben von Daten
Wenn Ihr Dataset nur eine kleine Anzahl von Zeilen und Spalten enthält, können Sie Muster und Trends in den Daten erkennen. Wenn das Dataset jedoch wächst, wird es zu groß, um eine Analyse ohne zusätzliche Tools durchzuführen.
Ein visueller Indikator hebt Daten hervor, so dass Sie schnell Muster erkennen können, ohne tief in die Daten eintauchen zu müssen. Ein Indikator ist direkt ablesbar und kann niedrige oder hohe Werte für eine Kategorie anzeigen, z. B. den Umsatz nach Region, ohne dass Sie die numerischen Werte in der Spalte lesen müssen.
Sie können ein Wärmebild erstellen, indem Sie eine Spalte basierend auf einem Wert einfärben. Ein Wärmebild verwendet eine Intensitätsfarbskala, um den Wert innerhalb der Spalte darzustellen. Je höher der Wert, desto intensiver die Farbe. So können Sie Hotspots in Ihrem Dataset schnell identifizieren. Wärmebilder funktionieren gut mit kontinuierlichen Werten und sind eine ideale Lösung, wenn Sie eine Temperaturspalte haben.
Sie verwenden Datenbalken, um die Größe der Werte in einer Spalte zu vergleichen. Je breiter der Balken, desto höher der Wert in der Spalte. Auf diese Weise können Sie schnell die höchsten und niedrigsten Werte ermitteln.
Sie können auch Daten hervorheben, die unter eine Reihe von Kriterien fallen, z. B. Werte innerhalb eines Prozentbereichs. Indem Sie Daten visuell hervorheben, sehen Sie sofort die Muster der Werte innerhalb des Datasets, was notwendig ist, um das wichtige Geschäftswissen darin schnell zu verarbeiten.
In diesem Video sehen Sie, wie ein Wärmebild auf ein Dataset angewandt werden kann, um die Werte innerhalb einer Spalte anhand einer Farbskala anzuzeigen: