В этом примере показан порядок создания блочной диаграммы для визуализации диапазона и распределения числовых данных с использованием суточных показателей температуры.
Набор данных
В этом примере будут использоваться следующие данные о погоде.
- Location: Sweden > Gällivare Airport
- Date range: all data from 2010 to 2017
- Measurement: Average of the 24 hourly temperature observations in degrees Celsius
Загруженный набор данных содержит значения среднесуточной температуры, полученные метеостанцией на севере Швеции в период с 2010 по 2017 гг.
Мера
В этом наборе данных значение средней температуры используется в качестве меры. Для этого в основных элементах создайте меру с именем Temperature degrees Celsius и выражение Avg([Average of the 24 hourly temperature observations in degrees Celsius]).
Визуализация
Добавьте блочную диаграмму на лист и укажите следующие свойства данных.
- Измерение: Date (дата) и Year (год). Порядок имеет большое значение. Измерение Date должно быть первым.
- Мера: Temperature degrees Celsius — мера, которая была создана в качестве основного элемента.
В этом примере используются предустановки блочной диаграммы по умолчанию: Стандартная (Тьюки) с длиной усов 1,5 интерквартильной широты.
Исследование
Блочная диаграмма визуализирует распределение значений среднесуточной температуры. Сортировка визуализации осуществляется по значениям средней температуры. Средняя температура за каждый год отображается средней линией в каждом блоке. Блок растягивается от первого квартиля до третьего квартиля, а усы растягиваются на 1,5 интерквартильной широты. Также имеется ряд отдельных значений — точки, расположенные за пределами усов. Наведите указатель мыши на отдельную точку, чтобы просмотреть сведения.
На этой блочной диаграмме видно, что 2010 г. имеет самый длинный блок и усы. Это означает, что в 2010 г. было самое большое распределение температур. Кроме того, по средним значениям это самый холодный год.
Диапазон 2017 г. небольшой, поскольку набор данных содержит измерения только для первых месяцев года.