Korrelations-Heatmap mit seaborn

Für jedes Variablenpaar eine Quick Measure zu erstellen oder zu aktualisieren, wäre mühsam. Nutzen wir lieber die Power von Python, um das für mehrere Variablenpaare gleichzeitig zu erledigen.

In dieser Übung verwendest du eine Seaborn-Heatmap, um die Korrelationskoeffizienten für alle paarweisen Beziehungen in unserem Fishing-Datensatz darzustellen.

Wenn du Fortschritte verloren hast, schließe alle offenen Berichte und lade 4_2_correlation_heatmap.pbix aus dem Ordner Workbooks auf dem Desktop.