Créer un SymbolMap pour la Visualisation des Données Quantitatives

Découvrez comment créer un SymbolMap pour représenter des données quantitatives en fonction de leur localisation géographique, grâce à des symboles variés et des échelles de couleur.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Le SymbolMap est un outil puissant pour représenter des données quantitatives sur une carte en fonction de leur emplacement géographique, tel qu'une ville ou une région. Il permet de visualiser ces données individuellement grâce à des symboles dont la taille, la forme et la couleur peuvent être uniformes ou varier pour indiquer les différences entre les données. En intégrant des champs tels que City dans votre visualisation, vous obtenez une carte affichant les différentes villes de votre jeu de données. Les ventes ou le profit peuvent être ajoutés pour varier la couleur ou la taille des symboles, ce qui permet une analyse plus approfondie des résultats obtenus, visualisant par exemple les échelles de ventes de clair à bleu foncé, selon l'importance des valeurs.

Objectifs de cette leçon

L'objectif de cette vidéo est de vous apprendre à créer et personnaliser un SymbolMap pour représenter efficacement des données quantitatives selon leur localisation géographique.

Prérequis pour cette leçon

Avoir une connaissance de base des outils BI et comprendre les principes de la visualisation de données.

Métiers concernés

Les métiers concernés par cette compétence incluent les data analysts, les business analysts, et les experts en visualisation de données.

Alternatives et ressources

Des alternatives au SymbolMap comprennent d'autres types de graphiques géographiques tels que le choropleth ou la heatmap.

Questions & Réponses

Il suffit de faire un drag and drop de la mesure Sales sur la carte Couleur pour voir la variation des couleurs selon les ventes.
Ajouter l'élément Profit sur la carte Taille modifie la taille des points en fonction du profit, permettant de visualiser ceux avec un profit plus élevé.
Les éléments modifiables incluent la taille, la forme et la couleur des symboles qui peuvent varier pour indiquer des différences dans les données.