Mapa cieplna korelacji z użyciem Seaborn
Tworzenie lub aktualizowanie szybkiej miary dla każdej pary zmiennych byłoby żmudne. Wykorzystajmy możliwości Pythona, aby sprawdzić wiele par zmiennych jednocześnie.
W tym ćwiczeniu użyjesz mapy cieplnej Seaborn do wyświetlenia współczynników korelacji dla każdej pary zmiennych w naszym zbiorze danych o połowach ryb.
Jeśli utracono postęp, zamknij otwarte raporty i załaduj plik 4_2_correlation_heatmap.pbix z folderu Workbooks na Pulpicie.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do Pythona w Power BI
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Przekształć teorię w praktykę dzięki jednemu z naszych interaktywnych ćwiczeń
Rozpocznij ćwiczenie