Heatmap-Widget (EX)

Informationen zu Heatmap-Widgets

Wärmekarten-Widgets bieten eine effiziente Möglichkeit, hohe und niedrige Punkte in Ihrem Unternehmen oder in verschiedenen demografischen Gruppen schnell zu identifizieren. Diese Widgets eignen sich ideal zur Visualisierung von Vergleichen, die zeigen, wie viele Ebenen eines Felds in der gesamten Organisation mit Elementen verglichen werden. Heatmap-Widgets sind mobil zugänglich und ändern die Größe und Formatierung nach Bedarf in einem mobilen Browser.

Grundlegende Einrichtung

In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie ein Heatmap-Widget einrichten.

1. Fügen Sie Ihrem Dashboard mindestens einen Vergleich hinzu. Sie müssen mindestens einen Vergleich haben, um das Heatmap-Widget verwenden zu können.
2. Fügen Sie das Heatmap-Widget zu Ihrem Dashboard hinzu.
3. Wählen Sie unter Elemente die Kategorien und Umfragefragen aus, die Sie anzeigen möchten. Diese Elemente werden links neben dem Widget aufgelistet. Die Reihenfolge dieser Elemente wird durch die Reihenfolge bestimmt, in der die Felder in Ihren Dashboard-Daten zugeordnet werden.
   Tipp: Wenn Sie Fragen und Kategorien auswählen, werden die Fragen unter den Kategorien verschachtelt, um Platz zu sparen. Klicken Sie auf ein Kategorie-Dropdown, um die Artikel darunter anzuzeigen.
4. Wählen Sie unter Aufschlüsselung das Feld aus, nach dem Sie Ihre Daten aufschlüsseln möchten. In der Regel handelt es sich hierbei um ein Metadatenfeld oder eine Organisationshierarchie, Sie können jedoch auch nach einer Umfragefrage aufschlüsseln. Sie können mehrere Felder auswählen. Die Felder werden in der Reihenfolge aufgelistet, in der sie auf der Dashboard-Datenregisterkarte angezeigt werden.
   Tipp: Wählen Sie am besten Demografien, Teams und andere greifbare Gruppen wie Abteilungen, Regionen und Beschäftigungsdauer aus. Felder wie Mitarbeiter-ID haben zu viele Werte und sind zu spezifisch für die Daten, um Ihnen bei der Erstellung unternehmensweiter Maßnahmen zu helfen.
   Achtung: Wenn Sie eine Aufschlüsselung für ein Feld haben, das als identifizierbar gekennzeichnet ist, und wenn ein Wert für diese Aufschlüsselung eine Anzahl von Antworten aufweist, die den Anonymitätsschwellenwert für alle Elemente unterschreitet, wird die Aufschlüsselungsspalte aus dem Widget entfernt, und die Daten werden nicht angezeigt.
   Tipp: Wenn Sie mehrere Aufschlüsselungen auswählen, wird ein zweites Menü angezeigt, in dem Sie die standardmäßig angezeigte Aufschlüsselung auswählen können. Ein Dashboard-Viewer kann die angezeigte Aufschlüsselung über das Menü Aufschlüsselung im Widget ändern.
   
5. Verwenden Sie die Dropdown-Liste Sortieren nach, um festzulegen, wie Felder in Ihrem Widget sortiert werden sollen. Folgende Optionen sind verfügbar:
   • Name: Die Felder werden alphabetisch sortiert.
   • Anzahl Antworten: Felder werden nach der Anzahl der Antworten sortiert.
6. Wählen Sie die Metrik aus, die in Ihrem Widget angezeigt werden soll:
   • Bevorzugung: Orientieren Sie sich bei Ihren Daten an der Günstigkeit. Somit wird das Engagement-Ergebnis berechnet, also der Prozentsatz der Teilnehmer, die auf der festgelegten Skala etwas positiv bewerten. Weitere Informationen zum Festlegen von Günstigkeitsskalen finden Sie unter Staffeln.
   • Durchschnitt: Basieren Sie Ihre Daten auf dem Durchschnittswert. In einer Heatmap bedeutet dies, dass Sie den Durchschnitt des Scores aller in einer Gruppe sehen.
     Tipp: Je nach Anzahl der Skalenwerte kann es schwierig sein, einen großen Bereich für den Durchschnitt zu erhalten. Es könnte hilfreich sein, die Wertebereiche so anzupassen, dass sie Dezimalstellen enthalten.
7. Wählen Sie unter Vergleiche mindestens einen Vergleich aus, der im Widget angezeigt werden soll. Sie können mehrere Vergleiche auswählen.
   Tipp: Wenn Sie mehrere Vergleiche auswählen, wird ein zweites Menü angezeigt, in dem Sie den standardmäßig angezeigten Vergleich auswählen können. Ein Dashboard-Viewer kann den angezeigten Vergleich über das Menü Vergleich im Widget ändern.
8. Wählen Sie aus, mit was Sie Ihre Aufschlüsselungswerte vergleichen möchten:
   • Vergleichsspalte: Die Werte werden berechnet, indem die Bewertung der Aufschlüsselung mit dem ausgewählten Vergleich verglichen wird.
   • Historische Datenquelle: Die Werte werden berechnet, indem der Aufschlüsselungswert mit einer historischen Datenquelle verglichen wird, die Ihrem Dashboard zugeordnet ist. Wenn Sie diese Option auswählen, wird ein zweites Menü angezeigt, in dem Sie die historische Datenquelle auswählen können. Weitere Informationen zum korrekten Einrichten dieser Version finden Sie unter Vergleiche historischer Daten.

Datenanzeigeoptionen

In diesem Abschnitt werden die Optionen erläutert, die Ihnen zum Anzeigen Ihrer Daten im Heatmap-Widget zur Verfügung stehen.

Statistische Signifikanz aktivieren

Mit der Option Statistische Signifikanz aktivieren können Sie kennzeichnen, ob die in Ihrem Heatmap-Widget angezeigten Unterschiede statistisch signifikant sind. Weitere Informationen zu dieser Option finden Sie unter Signifikanztests.

Nummernwerte anzeigen als

Sie haben zwei Möglichkeiten, die Zahlenwerte in Ihrem Heatmap-Widget anzuzeigen:

1. +/- Delta zeigt die Differenz zwischen dem Vergleichswert und dem Breakout-Wert des Felds an.
2. Der Basiswert zeigt den Prozentsatz des Engagements (wenn Ihre Kennzahl positiv ist) oder den Mittelwert (wenn Ihre Kennzahl ein Durchschnitt ist) an. Anstelle der Differenz sehen wir den flachen Wert, wie hoch oder niedrig der Score war. Daher werden die Werte nach Farbe und durch Betrachtung der Aufschlüsselungsspalten mit der Vergleichsspalte verglichen, anstatt dass die Werte der Aufschlüsselungsspalten auf dem Vergleich basieren.
   

Dezimalstellen

Bei Bedarf können Sie Ihren Heatmap-Werten Dezimalstellen hinzufügen. Verwenden Sie das Feld Dezimalstellen, um die Anzahl der Dezimalstellen anzupassen. Sie können bis zu 3 Dezimalstellen in Ihrem Widget hinzufügen.

Farbe anzeigen auf Basis von

Sie haben zwei Möglichkeiten, wie die Farben in Ihrem Widget festgelegt werden:

1. +/- Delta: Weist Boxen automatisch Farben zu, basierend auf der Differenz zwischen dem Vergleichswert und dem Aufschlüsselungswert des Felds. Die verschiedenen Bereiche werden automatisch basierend auf Ihren Datensatzwerten festgelegt. Normalerweise ist Delta die intuitivste Möglichkeit, eine Farbbereichsskala festzulegen. Weitere Informationen finden Sie im folgenden Abschnitt über die Farbpalette des Widgets.
2. Benutzerdefinierte Schwellenwerte: Ordnen Sie manuell Engagement- oder durchschnittliche Prozentschwellenwerte zu, um Boxen Farben zuzuordnen. Weitere Informationen finden Sie im folgenden Abschnitt über die Farbpalette des Widgets.
   

Farbpalette

Die Farbpaletteneinstellung bestimmt die Farben, die in den Feldern in Ihrem Heatmap-Widget angezeigt werden. Die verfügbaren Farbpaletten wurden von Fachexperten entworfen, um den Kontrast zwischen hohen und niedrigen Werten hervorzuheben.

Die Farben im Wertebereich werden automatisch basierend auf dem von Ihnen hinzugefügten Wertebereich zugeordnet. Sie können keine benutzerdefinierten Farben für die Palette anpassen. Wenn Sie beispielsweise eine rote und blaue Palette verwenden, können Sie keine gelben oder violetten Wertebereiche hinzufügen.

Um die Farben für einen Wertebereich (entweder Delta oder benutzerdefinierte Schwellenwerte) anzupassen, passen Sie die Bereichswerte an. Um Ihrem Widget zusätzliche Bereichswerte hinzuzufügen, klicken Sie auf das Pluszeichen (+). Entfernen Sie Bereichswerte mit dem Minuszeichen (– ). Klicken Sie auf Auf Standard zurücksetzen, um alle Änderungen, die Sie hier vorgenommen haben, zurückzusetzen.

Signifikanztest

Wenn Sie Vergleiche oder Benchmarks in Ihren Widgets anzeigen, sehen Sie viele Veränderungen von einer Gruppe zur anderen. Waren diese Veränderungen zu erwarten, oder sind sie repräsentativ für etwas Tieferliegendes? Wie können Sie entscheiden, welche Veränderungen genauer betrachtet werden sollten? Markieren Sie, ob ein Unterschied statistisch signifikant ist oder nicht.

Um Signifikanztests zu ermöglichen, gehen Sie wie folgt vor:

1. Wählen Sie Statistische Signifikanz aktivieren.
2. Wählen Sie Ihr Konfidenzniveau aus.

Signifikanztest-Typen

Die Art der durchgeführten Signifikanztests hängt davon ab, ob Sie eine Benchmark oder einen Vergleich hinzugefügt haben. Signifikanztests können nur durchgeführt werden, wenn die Metrik günstig ist.

Der Stichproben-Umfang für Kategorien entspricht der durchschnittlichen Anzahl der Antworten über alle Elemente in der Kategorie hinweg.

Die Bedeutung in einem Widget

Das Konfidenzniveau gibt an, wie sicher Sie sein möchten, dass die durch die Analyse generierten Ergebnisse mit der allgemeinen Population übereinstimmen. Höhere Konfidenzebenen erhöhen den Schwellenwert für eine Differenz, die als statistisch bedeutsam einzustufen ist. Dies bedeutet, dass nur die eindeutigsten Unterschiede entsprechend gekennzeichnet werden.

Sobald Sie die Signifikanztests aktiviert haben, haben signifikante Änderungen Pfeile, die die Richtung der Änderung angeben. Geringfügige Änderungen haben keine Pfeile.

Vergleiche historischer Daten

Wenn Ihrem Dashboard mehrere Datenquellen zugeordnet sind, können Sie diese in Ihrem Heatmap-Widget miteinander vergleichen. Die Werte werden berechnet, indem der Aufschlüsselungswert mit einer historischen Datenquelle verglichen wird, die Ihrem Dashboard zugeordnet ist.

Die Ergebnisse Ihrer primären Datenquelle werden zuerst angezeigt, wobei die Differenz zwischen dem Score und den historischen Ergebnissen in Klammern angezeigt wird.

Beispiel: Das Vertriebsteam erzielte 2022 44 % Positivität bei „Ich stimme der Strategie und den Zielen dieses Unternehmens zu.“ Das sind 21 weniger als 2021. Daher wird die Bewertung als 44 % (-21) angezeigt.

1. Stellen Sie sicher, dass Ihrem Dashboard eine historische Datenquelle zugeordnet ist.
   
   Tipp: Ihre historische Quelle benötigt Daten und ihre Hierarchie muss Ihrer aktuellen Hierarchie zugeordnet sein. Wenn Sie Hilfe bei diesen Schritten benötigen, finden Sie weitere Informationen unter Hochladen historischer Daten.
2. Fügen Sie Ihrem Heatmap-Widget einen Filter hinzu.
   
3. Wählen Sie Dataset-Quelle.
4. Setzen Sie den Filter gleich der primären Datenquelle. Dies ist die aktuellere Engagement-Umfrage, in der Sie dieses Dashboard erstellt haben.
   Tipp: Wenn Sie nicht nach Ihrer primären Datenquelle filtern, sind Ihre Vergleiche ungenau.
5. Sperren Sie den Filter, um zu verhindern, dass Dashboard-Betrachter ihn anpassen.
   Achtung: Alle Datensatzquellfilter in einem Heatmap-Widget überschreiben Ihre Dashboard-Filter. Wenn Sie beispielsweise Ihr Widget filtern, um Daten von 2022 bis 2023 zu vergleichen, und dann Ihr Dashboard so filtern, dass nur Daten aus 2022 angezeigt werden, vergleicht Ihr Heatmap-Widget weiterhin Daten von 2022 mit 2023.
6. Richten Sie Ihr Heatmap-Widget ein.
   
7. Wählen Sie unter Aufschlüsselungswerte vergleichen die Option Historische Datenquelle.
   
8. Wählen Sie unter Historische Datenquelle Ihre sekundäre Dashboard-Datenquelle aus.

Zusätzliche Anpassungsoptionen

Dieser Abschnitt enthält zusätzliche Optionen, die Ihnen zum Anpassen eines Heatmap-Widgets zur Verfügung stehen.

Titel und Beschreibung

Wie alle Widgets können Sie einem Heatmap-Widget einen Titel und eine Beschreibung hinzufügen. Diese sind nützlich, um Ihren Dashboard-Betrachtern mitzuteilen, wie wichtig die Daten sind, die sie betrachten.

Anzahl der Antworten anzeigen

Aktivieren Sie Antwortanzahl anzeigen, um eine Zeile oben in Ihrem Heatmap-Widget hinzuzufügen, die die Anzahl der Antworten in jeder Spaltenaufschlüsselung anzeigt.

Ergebnisse ausschließen, die keinen Wert für ausgewählte Aufschlüsselungen enthalten

Standardmäßig ist die Option Ergebnisse ausschließen, die keinen Wert für ausgewählte Aufschlüsselungen enthalten deaktiviert. Bei Deaktivierung werden Antworten, die keinen Wert für die ausgewählte Aufschlüsselung enthalten, zusammen in einer [Kein Wert]-Spalte aggregiert. Wenn diese Option aktiviert ist, werden Antworten, die keinen Wert für die ausgewählte Aufschlüsselung enthalten, aus dem Widget ausgeschlossen.

Anzeigen eines Heatmap-Widgets

Heatmap-Widgets können Daten auf verschiedene Arten anzeigen. In diesem Abschnitt wird erläutert, wie Sie ein Heatmap-Widget als Dashboard-Viewer anzeigen, damit Sie die Ihnen angezeigten Daten verstehen können.

Vergleiche &amp wechseln; Aufschlüsselungen

Wenn der Dashboard-Builder dem Widget mehrere Aufschlüsselungen und Vergleiche hinzugefügt hat, können Sie die aktuell angezeigte Aufschlüsselung und den Vergleich über die Dropdown-Menüs in der oberen linken Ecke des Widgets wechseln.

Aufschlüsselungsvergleiche

Das Heatmap-Widget zeigt Daten an, indem es die Werte für eine Frage oder Kategorie anhand der von Ihnen ausgewählten Metadaten-Aufschlüsselung vergleicht. Beim Anzeigen von Daten in einem Heatmap-Widget unterscheiden sich die Daten im Widget je nachdem, wie der Dashboard-Builder entschieden hat, Daten zu vergleichen:

• Daten können mit dem aktuell ausgewählten Vergleich verglichen werden. Wenn diese Option ausgewählt ist, wird eine Dropdown-Liste zum Wechseln von Vergleichen angezeigt, wenn der Dashboard-Builder mehrere Vergleiche hinzugefügt hat.
  
• Daten können mit historischen Daten verglichen werden. Wenn diese Option ausgewählt ist, werden Daten in Klammern und eine Meldung unter dem Widget angezeigt, die Sie darüber informiert, welche Datenquelle verwendet wird. Es wird kein Dropdown-Menü zum Wechseln von Vergleichen angezeigt.

Delta vs. Basiswert

Abhängig von den Einstellungen des Widgets werden Zahlen möglicherweise als Basisprozentsatz (z. B. 80 %) oder als Delta-Änderung (z.B. +1) angezeigt. Weitere Informationen zu diesen beiden Datenformaten finden Sie unter Anzeigeoptionen.

Weitere Informationen anzeigen

Sie können den Mauszeiger über einen statistisch signifikanten Datenpunkt bewegen, um weitere Informationen zu diesem Datenpunkt anzuzeigen.

Exportieren von Daten für Heatmap-Widgets

Wenn Sie ein Heatmap-Widget mit aktiviertem Signifikanztest exportieren, werden Informationen zur statistischen Signifikanz Ihrer Datenpunkte in den Export einbezogen.

Beim Exportieren des Widgets in PDF oder JPEG werden die Daten genau so exportiert, wie sie im Widget angezeigt werden, einschließlich Farben und Pfeilen, um die statistische Signifikanz anzuzeigen.

Beim Export in CSV, TSV oder XLXS werden die Daten in ein Tabellenkalkulationsformat exportiert, das dieselben Informationen wie Ihr Widget enthält, einschließlich der statistischen Signifikanz. In diesen Exporten enthalten mehrere (2-3) Spalten die Daten für jede Spalte Ihrer Heatmap. Diese Spalten enthalten die folgenden Daten:

• Der Wert für die Heatmap-Spalte.
• Die Deltaänderung des Werts im Vergleich zur Vergleichs- oder historischen Datenquelle.
• Die statistische Signifikanz des Datenpunkts, wenn die statistische Signifikanz aktiviert ist. Statistische Signifikanz kann eine der folgenden Optionen sein: POSITIVE, NEGATIVE oder NO.

Beispiel: Im folgenden Beispiel entsprechen die Spalten für die Altersgruppe 18-25 der Spaltengruppe 18-25 im Heatmap-Widget.