Visualizando a distribuição de valores de medidas em uma dimensão com um gráfico de distribuição

Este exemplo mostra como fazer um gráfico de distribuição para visualizar a distribuição de valores de medidas em uma dimensão, usando dados meteorológicos do Qlik DataMarket como exemplo.

Conjunto de dados

Neste exemplo, usaremos dados meteorológicos carregados da fonte de dados Weather for more than 2500 cities worldwide no Qlik DataMarket. O conjunto de dados se baseia nas seguintes seleções no Qlik DataMarket:

  • Location: Sweden > Gällivare Airport
  • Date: All time
  • Measurement: Average of the 24 hourly temperature observations in degrees Celsius

O conjunto de dados que é carregado contém medições diárias de temperatura média de uma estação meteorológica no norte da Suécia durante o período de 2010 a 2017.

Medida

Usamos a medição de temperatura média do conjunto de dados como a medida, criando uma medida em Itens mestre com o nome Temperature degrees Celsius, e a expressão Avg([Average of the 24 hourly temperature observations in degrees Celsius]).

Visualização

Adicionamos um gráfico de distribuição à pasta e definimos as seguintes propriedades de dados:

  • Dimensão: Date (data) e Year (ano). A ordem é importante; Date precisa ser a primeira dimensão.
  • Medida: Temperature degrees Celsius, a medida foi criada como item mestre.
Gráfico de distribuição com as dimensões Date (data) e Year (ano) e a medida Temperature degrees Celsius.

Distribution plot.

Descoberta

O gráfico de distribuição visualiza a distribuição das medições diárias de temperatura. A visualização é organizada por ano, e cada ponto representa uma medição de temperatura.

Em uma visualização, podemos ver que o ano de 2012 tem a medição de temperatura extrema mais baixa, perto de - 40 ºC. Também podemos ver que o ano de 2016 parece ter a maior distribuição de medições de temperatura. Com tantos pontos no gráfico de distribuição, pode ser difícil localizar clusters e discrepâncias, mas o ano de 2017 tem duas medições de temperatura que se destacam. Você pode posicionar o mouse sobre um ponto e visualizar os detalhes.