热图（heatmap）介绍

热图定义：作为目前最常见的一种可视化手段，热图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。同时，专用于大数据统计分析、绘图和可视化等场景的 R 语言，在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数库和工具包。因此，对相关从业者而言，用 R 语言绘制热图就成了一项最通用的必备技能。 绘制热图的软件或方法有很多，如Excel、R语言、HemI、Python、MATLAB等，各具特点或优势。Excel最简单，界面操作容易上手，不过功能没有可操作性强的R语言、Python等强大；R、Python、MATLAB有更多参数可根据需要进行设置，效果优于Excel；HemI功能介于Excel和R之间。本期就先介绍使用Excel实现热图绘制。

傻瓜模式开启：
第一步：打开Excel制作一个100个随机数的数据集：
这里使用函数"=RAND()"，通过拉取的方式得到100个随机数集

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第二步：选中数据集→格式→条件格式→显示其他格式规则→新建规则
“最低值”调成冷色，“最高值”调成暖色

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点击确定，得到一个简单热图
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第三步：隐藏数字
选中，设置单元格格式，数字分类自定义，在类型中输入英文状态下的三个分号，即“;;;”
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总结一下：
根据上述可以发现热图可以展现数据的差异性，特别是面对庞大的数据，通过热图可视化，可以直观了解数据的分布情况或者差异情况。其次，在实际分析过程中还可以通过热图发现质量离谱的数据，协助进行质量控制。
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