# 透過分佈圖檢視維度中量值的分佈。

此範例使用天氣資料作為例子，顯示如何使用分佈圖檢視維度中量值的分佈。

![分佈圖。](https://help.qlik.com/zh-TW/sense/November2025/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ex_gen_dist_plot_example.png)

## 資料集

在此範例中，我們將使用下列天氣資料。

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

載入的資料集包含 2010 至 2017 年期間來自瑞典北方天氣測站的每日平均溫度量值。

## 量值

我們透過名稱 Temperature degrees Celsius 建立主項目中的量值，以使用資料集中的平均溫度量值作為量值以及運算式 `Avg([Average of the 24 hourly temperature observations in degrees Celsius])`。

## 視覺化

我們將分佈圖新增至工作表並設定下列資料屬性。

* 維度：Date (日期) 和 Year (年)。順序十分重要，Date 必須是第一個維度。
* 量值：Temperature degrees Celsius，作為主項目建立的量值。

分佈圖含有維度 Date (日期) 和 Year (年) 以及量值 Temperature degrees Celsius。

分佈圖含有維度 Date (日期) 和 Year (年) 以及量值 Temperature degrees Celsius。

分佈圖含有維度 DateDate (日期) 和 YearYear (年) 以及量值 Temperature degrees CelsiusTemperature degrees Celsius。 ![分佈圖。](https://help.qlik.com/zh-TW/sense/November2025/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ex_gen_dist_plot_example.png)

## 探索

分佈圖視覺化每日溫度測量的分佈。視覺化依年份排序，每個點代表溫度測量值。

在視覺化中，我們可以看見年份 2012 具有最低的極限溫度測量值，將近攝氏 -40 度。我們也可以看見年份 2016 似乎具有最大的溫度測量值分佈。透過分佈圖中的這些點，難以發現叢集和異常值，但年份 2017 具有兩個特別顯眼的低溫測量值。您可以將滑鼠游標暫留在某個點上方，檢視詳細資訊。