面对海量的客户人口统计数据或财务数据，是否感到不知所措？并不孤单！处理和解释原始数据从来都不容易，但知道如何寻找关键模式也同样具有挑战性。然而，通过更好的数据可视化，所有这些非结构化信息可以转化为清晰、可操作的洞察。各种可视化方法，如热图，有助于这一过程。
热图是可视化数据密度和趋势的重要工具，它们能够将原始数据转化为可操作的洞察。学习在Power BI中使用内置函数，如条件格式化和自定义视觉，来创建热图。热图使用颜色梯度来表示数据值，有助于快速识别模式和趋势。
Power BI提供了多种创建热图的方法，以满足不同的数据可视化需求：
可以将条件格式化应用于表格或矩阵，以根据值改变单元格颜色，从而有效地创建热图。这种简单的方法允许在表格或矩阵视觉中快速创建热图。
使用Microsoft AppSource市场中的自定义地图视觉来创建表格、地理热图等。这种方法特别适合于可视化不同地理区域的数据分布。
选择颜色对比鲜明、差异明显的配色方案，以有效表示不同的数据范围。
如果度量值变化很大，考虑将数据分箱到不同的范围，以提高可读性。
启用工具提示和交互，使用户能够深入特定数据点进行更详细的分析。
以下是使用条件格式化创建热图的详细步骤：
打开Power BIDesktop并加载数据集，点击“获取数据”并选择适当的数据源。也可以使用“导入数据”选项来导入数据。确保数据组织良好。上传了产品销售数据，如下所示。点击“加载”选项直接加载数据，或者点击“转换”来组织数据然后加载。
Product_Sales_Data.csv
查看上传的表格：
转到“可视化”窗格，选择“矩阵”视觉。将字段拖到“行”和“列”部分以及“值”部分，如下所示。自定义数据。在上面的例子中，在列中使用了sales_data。由于Power BI自动给出日期层次结构，必须移除年份、季度和日期。对于“值”字段，选择聚合函数，例如“求和”，或者可以根据需要更改为平均值、计数等。可以在这个窗格中完成所有格式化，例如更改背景颜色、字体大小、字体类型等基本格式化。
在同一窗格中，向下滚动并展开“单元格元素”部分。启用“背景颜色”选项，点击“fx”按钮进行自定义。注意：关闭列小计和行小计。已经完成了95%的工作，剩下的5%是背景和字体颜色。
在背景颜色选项中，将格式化样式，决定基于哪个字段，汇总以及其他选项。
启用“字体颜色”选项，点击“fx”按钮进行自定义。可以用相同的方式自定义字体颜色，包括格式样式、汇总和其他选项。注意：这将改变文本和背景颜色，但值仍然存在，看起来像热图。
如果有Power BI的付费版本，那么选择这个选项。Power BI中的自定义视觉提供了一系列好处，增强了数据可视化，提供了超出默认可视化的更大的灵活性和功能。
安装自定义视觉以在Power BI中创建热图。要访问这个，打开“可视化”窗格，点击列表末尾的三个点，从菜单中获取“获取更多视觉”。
点击后，将被带到Power BI视觉，需要搜索热图。点击‘添加’想要的视觉。以下是热图视觉的概览：点击ADD按钮。完成所有这些步骤后，重复上述步骤，从导入数据到加载数据，然后找到热图标志。
Europe_Population_Data.csv
打开Power BI报告：导航到报告并定位到可视化窗格。插入热图：点击热图图标添加空白热图到报告。向热图添加数据：位置：拖动代表国家的列到热图。值：拖动代表想要显示的值或指标的列（例如，全球人口）。注意：如果数据集包括单独的经度和纬度列，可以使用它们来指定位置，而不是单个“位置”列。查看热图：设置位置和值字段后，热图将填充并在报告中可见。