# 使用分布图查看维度中度量值的分布。

该示例示出了如何使用天气数据作为示例让分布图显示维度中度量值的分布。

![分布图。](https://help.qlik.com/zh-CN/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ex_gen_dist_plot_example.png)

## 数据集

在本 中，我们将使用以下天气数据。

* Location: Sweden > Gällivare Airport
* Date range: all data from 2010 to 2017
* Measurement: Average of the 24 hourly temperature observations in degrees Celsius

已加载的数据集包含来自瑞典北部气象站的 2010 年至 2017 年期间每日平均温度测量。

## 度量

我们通过在主条目中创建名为 Temperature degrees Celsius 的 .measure 文件以及表达式 `Avg([Average of the 24 hourly temperature observations in degrees Celsius])`，将数据集中的平均温度测量用作度量。

## 可视化

我们向工作表添加分布图，并设置以下数据属性：

* 维度：Date（日期）和 Year（年）。顺序很重要；Date 需要作为第一维度。
* 度量：Temperature degrees Celsius，创建为主条目的度量。

带维度 Date（日期）和 Year（年）以及度量 Temperature degrees Celsius 的分布图。

带维度 Date（日期）和 Year（年）以及度量 Temperature degrees Celsius 的分布图。

带维度 DateDate（日期）和 YearYear（年）以及度量 Temperature degrees CelsiusTemperature degrees Celsius 的分布图。 ![分布图。](https://help.qlik.com/zh-CN/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ex_gen_dist_plot_example.png)

## 探索

分布图将每日温度测量的分布可视化。可视化按年排序，并且每个点表示一个温度测量。

在可视化中，我们可以看到 2012 年具有最低的极端温度测量，接近 -40 摄氏度。我们还看到 2016 年似乎具有最大的温度测量分布。在许多点位于分布图中的情况下，难以发现集群和异常值，但是 2017 年具有两个突出的低温测量。您可将鼠标指针悬停在点上方并查看详细信息。