在 Minitab 中使用热图可视化的 5 个业务用例

作为最常见的一种可视化图形，热图（Heatmap）因其丰富的色彩变化和生动饱满的信息表达，被广泛应用于各种大数据分析场景，成为 BI 工具中最常用的内置图形之一。

在 Minitab 中，热图不仅能帮助你利用数值直观呈现 10 个以上类别之间的相互影响，还能让你从中快速确定模式或检测数据中的极值。

同时，Minitab 热图可视化中的颜色梯度（图例）会基于所选的汇总统计量而自动显示（如数值指标的均值或总和等）。

话不多说，让我们通过 5 个业务用例，看看 Minitab 热图如何助你简化操作，实现更高效的分析洞察~

01 客户流失率

首先，我们可以使用 Minitab 中的 CART®（分类和回归树）来创建一个可预测的客户流失率分析模型。

如下图所示，热图呈现了模型预测的流失率的概况，这 5 个重要预测变量是基于 CART® “相对变量重要性图”得出的结果。从颜色梯度（图例）中可以看到，红色越深表示客户流失的风险越高，而蓝色则表示客户流失的风险较低。

当我们将鼠标悬停在颜色区块上时，热图会自动显示工具提示，以提供各类别的更多详细信息，以及特定类别的汇总指标。

02 患者住院时间

对于医疗保健行业而言，如下所示的热图从“患者类型”和“来源分布”两个方面，对患者住院时间进行可视化。我们可以看到：与其他患者相比，显然从 SNF（专业护理中心）出院的门诊病人（深红色）平均住院时间更长。

03 项目管理

在此示例中，某一机构使用了 Minitab 内置的“计算器”功能，来快速确定其项目起始和结束所需的天数。结合热图可视化，我们可以看到：不同地区和项目类型所需的项目完成天数总和。

04 高消费分布

除了上述场景外，热图还可用来快速确定哪些是高消费区域。在此用例中，横轴用美国各州的简短代码表示，纵轴则表示了不同人员的消费类别细分。通过滚动查看此图，我们能快速得出相关性结论。

05 按时间排序的数据

我们还能基于类别分组在热图中显示按时间排序的数据。在下图示例可以看到：某呼叫中心按照呼叫类型排序显示了 2017-2018 年的呼叫时长分布。

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