excel制作热力地图,电子表格excel做热力地图

1. excel做热力地图

您好：插入图形，圆，右键这个图形，设置格式，用渐变填充完成，自己调整一下渐变效果就行了

2. excel 热力图 地图

除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图和散点图，旭日图，漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势！

1.柱状图

适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。

优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。

劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图

不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。

2.条形图

适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用；

优势：每个条都清晰表示数据，直观；

延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图

3.折线图

适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。

优势：容易反应出数据变化的趋势。

4.各种数据地图（一共有6种类型）

适用场景：适用于有空间位置的数据集；

优劣势：特殊状况下使用，涉及行政区域；

（1）行政地图（面积图）

（2）行政地图（气泡图）

（3）地图图表（根据经纬度，可做区域、全国甚至全球地图）：点状

（4）地图图表：热力图

（5）地图图表：散点图

（6）地图图表：地图+柱状/饼图/条形

3. excel地图热图制作

1：动作更快，这是因为人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。所以说，数据可视化是一种非常清晰的沟通方式，使业务领导者能够更快地理解和处理他们的信息。大数据可视化工具可以提供实时信息，使利益相关者更容易对整个企业进行评估。对市场变化更快的调整和对新机会的快速识别是每个行业的竞争优势。正是由于这个优点，数据可视化越来越受到了大家的关注。

2：用建设性方式讨论结果。一般来说，当我们向高级管理人员提交的许多业务报告的时候，都是规范化的文档，这些文档经常被静态表格和各种图表类型所夸大。也正是因为它制作的太过于详细了，以致于那些高管人员也没办法记住这些内容，因此对于他们来说是不需要看到太详细的信息。而使用大数据可视化的工具报告就可以使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以通过交互元素以及类似于热图、fever charts等新的可视化工具，轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。

3：能够理解运营和结果之间的连接，具体就是数据可视化允许用户去跟踪运营和整体业务性能之间的连接。在竞争环境中，找到业务功能和市场性能之间的相关性是至关重要的。我们可以用一个案例来说明，比如说一家软件公司的执行销售总监可能会立即在条形图中看到，他们的旗舰产品在西南地区的销售额下降百分比。然后，相关主管可以深入了解这些差异发生在哪里，并开始制定计划。通过这种方式，数据可视化可以让管理人员立即发现问题并采取行动从而及时止损。

缺点：就目前而言，数据可视化缺点在我眼里还不存在，数据可视化就是为了帮助我们更直观的看到数据。可能唯一的缺点就是有些人还不能熟练使用吧

4. excel画地图热力图

Excel 2016中有3D地图，可以根据数据制作热力地图：

或者这个样子的：

5. excel画热力地图

随着大数据时代的到来及数据分析技术的进步，各行各业对数据分析的关注度也越来越高，同时很多企业意识到通过数据分析而获得的知识和信息对企业的日常经营活动具有积极的促进作用。但如何才能把数据的价值发挥到最大化？如何用最简单、最有效的方式将关键信息传达给企业决策者呢？

目前应对这种情况最佳的解决方式是实现数据可视化，这是因为大脑在处理视觉信息时的效率要比处理文字信息的效率要高很多。那么数据可视化是怎样实现的呢？它的基本流程又包括哪些要点？别着急，先来了解一下数据可视化的概念，了解完概念会更易于理解下面的内容喔~

一、数据可视化概念

数据可视化，是指将大量的数据资料集中在一起，以图像的形式表现出来，并运用数据分析技术及专业工具来发现隐藏在其中的规律。简而言之，即把抽象、难懂的数据通过数据可视化的方式以大家更易理解的图形形式展示出来的一种表达形式。数据可视化以生动直观、超强的视觉冲击力的形式向人们揭示隐藏在数据背后的规律，实现数据价值。

二、数据可视化的基本流程

数据可视化的基本流程包括数据采集、数据处理和变换、可视化映射和人机交互。

1、数据采集

正所谓，“巧妇难为无米之炊”，要实现数据可视化首先得有数据，因此数据采集是数据可视化的第一步，同时这一步也在很大程度上决定了数据可视化的最终效果。数据采集的分类方法有很多，从数据的来源来看主要有2种，即内部数据采集和外部数据采集。

内部数据采集，是指采集企业内部的活动数据，通常数据来源于业务数据库。外部数据采集，指的是通过一些方法获取来自企业外部的数据。获取外部数据主要是为了获取竞品的数据和官方机构官网公布的一些行业数据。

2、数据处理和变换

数据处理和变换，是进行数据可视化的前提条件，主要包括数据预处理和数据挖掘两个过程。

进行数据预处理的原因是，前期采集到的数据往往包含了噪声和误差，数据的质量较低。数据挖掘则是因为数据的特征、模式往往隐藏在海量的数据中，需要进行更深一步的数据挖掘才能获取到。

3、可视化映射

将数据进行清洗、去噪，并按照业务目的进行数据处理之后，就可以进行可视化映射环节了。数据可视化过程的核心是可视化映射，指把经过处理的数据信息映射为视觉元素的过程。在此值得提及的是国内著名的大数据分析平台——Smartbi,其支持Excel内置的复杂的仪表盘样式，例如内建图形、背景、条件格式等等。同时它还能够支持ECharts图形库，包括瀑布、热力图、树图等等十几种可以实现动态交互的图形。Smartbi的可视化功能可以说是非常强大了。

4、人机交互

通常我们面对的数据是复杂的，数据所蕴含的信息是丰富的。因此，在数据可视化的过程中要进行组织和筛选。如果全部机械的摆放出来，整个页面不仅会变得臃肿、混乱、缺乏美感，而且会出现主次不分的问题，导致用户的注意力无法集中，降低用户单位时间获取信息的能力。

现在你了解数据可视化的概念和数据可视化的基本流程了吗？如今，数据可视化已经成为日常办公、应急处理、和战略决策等场景下不能缺少、非常重要的一部分。大家一定要把握住这个发展趋势喔~

6. excel三维地图热力图

我的excel2010没有找到相关的功能键，如果你的是2013版本应该有

1、创建三维地图

插入选项卡->三维地图->打开三维地图

2、将数据添加到三维地图模型

全选数据，然后点击三维地图，先后点击下面的讲选定数据添加到三维地图

3、添加数据字段到地图对应的映射位置

把地区字段添加到位置选项，某年份的人口数量字段添加到高度选项卡。（这里位置选项中由于只有地名，所在这里选择其他选项）

4、更改其显示状态

默认不同地区的是柱状图显示，你也可以手动更改其他显示方式。比如热力图、点状态等。

5平面图与三维图直接的转换

点击顶部的平面地图标签就可以实现平面地图与三维地图之间的转换了。

6、添加二维图表，多模式显示数据状态

点击顶部的二维图表按钮，可以显示二维图表与三维地图的叠加效果。

7. excel如何做热力地图

本文所演示的的可视化方法

散点图 （Scatterplot)

直方图 (Histogram）

小提琴图 （Violinplot)

特征两两对比图（Pairplot）

安德鲁斯曲线 (Andrews curves)

核密度图 (Kernel density estimation plot)

平行坐标图 （Parallel coordinates）

Radviz （力矩图？）

热力图 (Heatmap)

气泡图 (Bubbleplot)

这里主要使用Python一个流行的作图工具: Seaborn library，同时Pandas和bubbly辅助。为什么Seaborn比较好？

因为很多时候数据分析，建模前，都要清洗数据，清洗后数据的结果总要有个格式，我知道的最容易使用，最方便输入模型, 最好画图的格式叫做"Tidy Data" (Wickham H. Tidy data[J]. Journal of Statistical Software, 2014, 59(10): 1-23.) 其实很简单，Tidy Data格式就是：

每条观察（记录）自己占一行

观察（记录）的每个特征自己占一列

举个例子，我们即将作图的数据集IRIS就是Tidy Data（IRIS（IRIS数据集）_百度百科）：

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

该数据集包含了5个属性：

Sepal.Length（花萼长度），单位是cm;

Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm;

Petal.Length（花瓣长度），单位是cm;

Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm;

种类：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），以及Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）。

IRIS数据

可以看到，每条观察（ID=0,1,2...）自己占一行，每个特征(四个部位长/宽度，种类）自己占一列。Seaborn就是为Tidy Data设计的，所以方便使用。

所以这个数据集有6列，6个特征，很多时候做可视化就是为了更好的了解数据，比如这里就是想看每个种类的花有什么特点，怎么样根据其他特征把花分为三类。我个人的喜好是首先一张图尽量多的包含数据点，展示数据信息，从中发现规律。我们可以利用以下代码完全展示全部维度和数据这里用的bubbly：

三维图，全局观察

Python做出来，其实是一张可以拖动角度，放大缩小的图，拖一拖看各角度视图会发现三类还是分的挺明显的。Github上这个bubbly还是很厉害的，方便。

接下来开始做一些基础的可视化，没有用任何修饰，代码只有最关键的画图部分，可视化作为比赛的一个基础和开端，个人理解做出的图能看就行，美不美无所谓，不美也不扣分。因为

散点图，可以得到相关性等信息，比如基本上SepalLengthCm越大，SepalWidthCm越大

散点图

使用Jointplot, 看两个变量的分布，KDE图，同时展示对应的数据点

就像上一篇说的，比赛中的每个环节都至关重要，很有必要看下这些分布直方图，kde图，根据这些来处理异常值等，这里请教，为什么画了直方图还要画KDE？？我理解说的都是差不多的东西。

关于KDE:"由于核密度估计方法不利用有关数据分布的先验知识，对数据分布不附加任何假定，是一种从数据样本本身出发研究数据分布特征的方法，因而，在统计学理论和应用领域均受到高度的重视。"

无论如何，我们先画直方图，再画KDE

直方图KDE 图

这里通过KDE可以说，由于Setosa的KDE与其他两种没有交集，直接可以用Petailength线性区分Setosa与其他两个物种。

Pairplot

箱线图，显示一组数据分散情况的统计图。形状如箱子。主要用于反映原始数据分布的特征，关键的5个黑线是最大值、最小值、中位数和两个四分位数。在判断异常值，处理异常值时候有用。

BoxPlot

小提琴图

Violinplot

这个Andrews curves很有趣，它是把所有特征组合起来，计算个值，展示该值，可以用来确认这三个物种到底好不好区分，维基百科的说法是“If there is structure in the data, it may be visible in the Andrews' curves of the data.”（Andrews plot - Wikipedia）

Andrews' curvesradviz

Radviz可视化原理是将一系列多维空间的点通过非线性方法映射到二维空间的可视化技术，是基于圆形平行坐标系的设计思想而提出的多维可视化方法。圆形的m条半径表示m维空间，使用坐标系中的一点代表多为信息对象，其实现原理参照物理学中物体受力平衡定理。 多维空间的点映射到二维可视空间的位置由弹簧引力分析模型确定。 (Radviz可视化原理 - CSDN博客) ，能展示一些数据的可区分规律。

数值是皮尔森相关系数，浅颜色表示相关性高，比如Petal.Length（花瓣长度）与 Petal.Width（花瓣宽度）相关性0.96，也就是花瓣长的花，花瓣宽度也大，也就是个大花。

不过，现在做可视化基本上不用python了，具体为什么可以去看我的写的文章，我拿python做了爬虫，BI做了可视化，效果和速度都很好。

finereport

可视化的一大应用就是数据报表，而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出，支持定时刷新和监控邮件提醒，是大部分互联网公司会用到的日常报表平台。

尤其是公司体系内经营报表，我们用的是商业报表工具，就是finereport。推荐他是因为有两个高效率的点：①可以完成从数据库取数（有整合数据功能）—设计报表模板—数据展示的过程。②类似excel做报表，一张模板配合参数查询可以代替几十张报表。

FineBI

简洁明了的数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是个人版免费。

主要优点是可以实现自助式分析，而且学习成本极低，几乎不需要太深奥的编程基础，比起很多国外的工具都比较易用上手，非常适合经常业务人员和运营人员。在综合性方面，FineBI的表现比较突出，不需要编程而且简单易做，能够实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是一个不错的选择；

这些是我见过比较常用的，对数据探索有帮助的可视化方法。