Correlatie-heatmap met Seaborn
Voor elk variabelenpaar een quick measure maken of bijwerken zou omslachtig zijn. Laten we de kracht van Python gebruiken om dit in één keer voor meerdere paren te doen.
In deze oefening gebruik je een Seaborn-heatmap om de correlatiecoëfficiënten te tonen voor elk paar variabelen in onze visserijgegevensset.
Als je voortgang kwijt bent, sluit dan alle open rapporten en laad 4_2_correlation_heatmap.pbix uit de map Workbooks op het bureaublad.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Introductie tot Python in Power BI
Praktische interactieve oefening
Zet theorie om in actie met een van onze interactieve oefeningen.
Begin met trainen