NewDataLabS

Tableau - Narzędzia Business Intelligence

PL / EN
  • Wydarzenia
    • Konferencje
      • Data Strategy Day
    • Webinary
      • Salesforce
      • Tableau
      • Power BI
    • Szkolenia Tableau
      • Szkolenia online
      • Szkolenia zamknięte
    • Szkolenia Power BI
      • Kurs Power BI online
  • Baza Wiedzy
    • Baza Wiedzy Tableau
    • Baza Wiedzy Power BI
    • Baza Wiedzy Salesforce
  • Blog
  • Kontakt
  • Rozwiązania
    • Tableau
    • Power BI
    • Salesforce
    • Snowflake
    • AI - Einstein Discovery
    • Amplitude
  • Usługi
    • Warsztaty Proof of Concept
    • Warsztaty CRM
    • ETL - przygotowanie danych
    • Hurtownie danych
    • Wdrożenia BI
    • Wdrożenia CRM
    • Migracje
      • Migracje CRM
      • Migracje systemów BI
    • Asysta eksploatacyjna
    • Embedded Analytics
    • Audyty Tableau
    • Szkolenia otwarte
      • Tableau
      • Power BI
    • Szkolenia zamknięte
      • Tableau
      • Salesforce
  • O firmie
    • O nas
    • Kariera
  • Klienci
    • Wybrani Klienci
    • Case Study

Heat Map – co to właściwie jest?

7 września 2021

Kiedy prowadzę szkolenia, zawsze staram się spytać uczestników, co podpowiada im wyobraźnia, kiedy mówię heat map. Zwykle słyszę o mapie z odcieniami brązu, czerwieni, pomarańczowego i żółtego. Tylko w Tableau taka wizualizacja nosi zupełnie inną nazwę. Dziś o wykresie heat map, jego wadach, zaletach, a także to tym, co różni go od density map i highlight table.

Zamim napiszę o heat map-ach

Wizualizacja, która informuje nas o natężeniu cechy w danym miejscu na mapie przez natężenie koloru to… Density map! To przyznam może być mylące, bo taka mapa wygląda dokładnie tak, jak wyobrażenie większości z nas o mapie cieplnej. Przykład takiej wizualizacji możecie znaleźć poniżej. Im jaśniejszy punkt na kartogramie, tym więcej przestępstw miało miejsce w danym miejscu w Chicago.

Jest jeszcze jeden typ wykresu, który łatwo pomylić z tym, co w Tableau określa się mianem heat map. To dla odmiany highlight table, czyli tabela pokolorowana zgodnie z poziomem natężenia pewnej cechy. Im większa wartość – w przypadku poniżej oceny pokojów hotelowych – tym ciemniejszy kolor. Ta wizualizacja również bywa mylona z heat map, zwłaszcza gdy nie ma na niej liczb.

Heat map w pełnej krasie

Wiemy już czego pod hasłem heat map w Tableau nie znajdziecie. Co zatem kryje się pod tym hasłem w zakładce Show Me? Wykres pokazujący natężenie cechy wielkością ikony! Domyślnie będzie to kwadrat. I uwaga! Domyślnie – wbrew intuicji – w tym wykresie nie znajdziecie koloru. Możecie go dodać, ale wcale nie musicie. Innymi słowy tabela, ze średnimi ocenami pokojów jako heat map wyglądałaby tak:

Zalety i wady Heat Map

Czy tak przedstawiona tabela jest czytelniejsza? Obawiam się, że nie. Czy można na jej podstawie precyzyjnie określić różnice wartości? Także trudno. Jest to łatwiejsze niż w przypadku porównywania poziomu nasycenia dwóch kolorów, ale dla ludzkiego oka to wciąż trudne zadanie. Ludzkie oko dobrze radzi sobie z porównywaniem długości odcinków. Z porównywaniem powierzchni figur już nie. Pół biedy, kiedy porównujemy kwadraty czy prostokąty. Przy bardziej złożonych kształtach to niemal nie możliwe. Wystarczy zresztą użyć kół. Są badania potwierdzające, że im są one większe tym bardziej mylimy się, zaniżając przy porównaniu ich powierzchnię. Można oczywiście poradzić sobie z tym porównując nie powierzchnię kół, a ich promienie. To podejście jest jednak dla większości odbiorców mało intuicyjne.

Czy taki wykres ma zatem zalety? Nie widać na nim cyfr, słabo nadaje się do precyzyjnych porównań. Pozwala natomiast w łatwy sposób zyskać szeroki ogląd sytuacji. To wygodne, ale wymaga krótkiego wprowadzenia zainteresowanych. Dobrym przykładem jest poniższy wykres przedstawiający rok działalności Sample Superstore.

Na pierwszy rzut oka wydaje się mało jasny. Wystarczy jednak dopowiedzieć kilka faktów, by to zmienić. Wielkość kropek odpowiada tu wielkości sprzedaży w poszczególnych podkategoriach produktów w kolejnych miesiącach 2020 roku. Kolor kropek to uzyskany przez sklep zysk. Wiedząc to odbiorca niemal natychmiast zauważa, w których działach sprzedaż była bardzo słaba (envelopes, fasteners, labels, art). Łatwo też zauważyć, że sprzedaż stołów choć jest znaczna, jest zupełnie nieopłacalna. Ten wykres nie pozwoli nam poznać wielu szczegółów, ale da możliwość szybkiego wyciągnięcia wniosków globalnych.

Agata Mężyńska

Tableau Desktop Certified Professional

webinarium tableau Pobierz trial Tableau Desktop >
Pobierz trial Tableau Prep >
Wydarzenia
> Konferencja Tableau MBA
> Konferencja użytkowników Power BI
Webinary
> Webinary Salesforce
> Webinary Amplitude
> Webinary Tableau
> Webinary Power BI

Szkolenia Tableau
Szkolenia Power BI
ETL
> Tableau Prep
> Airflow
> Power Query
> Microsoft Integration Services
Hurtownie danych
> Snowflake
> Google BigQuery
> Microsoft SQL Server
> PostgreSQL
Business intelligence
> Tableau
> Salesforce
> Power BI
Analityka internetowa
> Amplitude
Salesforce
> Zarządzanie relacjami z Klientami
> Sprzedaż
> Zarządzanie szansami sprzedaży
> Analiza Business Intelligence
> Salesforce Manufacturing Cloud
> Salesforce Service Cloud
> Salesforce Marketing Cloud
Kontakt

kontakt@newdatalabs.com
kontakt@newdatalabs.com


601797783
781 648 194


Adres
Adres do korespondencji:
al. T. Boy’a – Żeleńskiego 26,
51-160 Wrocław

Copyright © 2025