Cell Value Heatmap

Cell Value Heatmap numeric cells के background को gradient में रंगता है, ताकि ऊंची और नीची values एक नज़र में उभरकर दिखें।

Cell Value Heatmap का इस्तेमाल कैसे करें#

1. अपनी sheet पर cells चुनें

Tool आपकी मौजूदा selection इस्तेमाल करता है। Text cells अनदेखे रह जाते हैं, और सिर्फ़ numeric cells रंगे जाते हैं।

2. Tool खोलें

Extensions > Text To Table Converter > ⚡ Launch Sidebar से sidebar खोलें। Home screen पर Sheets tools के अंतर्गत Sheets Mega Tools चुनें, फिर Cell Value Heatmap चुनें।

आप Sheets Mega Tools screen सीधे खोलने के लिए Extensions > Text To Table Converter > Sheets Mega Tools भी इस्तेमाल कर सकते हैं।

3. Color scheme चुनें

Schemes panel में हमेशा दिखते हैं:

• Green -> Yellow -> Red (डिफ़ॉल्ट)
• Blue -> White -> Red
• Custom

4. Custom के लिए रंग चुनें (वैकल्पिक)

Min color और Max color pickers सिर्फ़ तब उपलब्ध होते हैं जब Custom चुना गया हो। रंग आपके चुने दो रंगों के बीच सहजता से मिलते हैं।

5. Execute पर क्लिक करें

Heatmap numeric cells के background पर लागू हो जाता है।

यह कैसे काम करता है#

• सबसे छोटी संख्या को पहला रंग और सबसे बड़ी संख्या को आखिरी रंग मिलता है। बीच की संख्याओं को दोनों का मिश्रण मिलता है।
• सिर्फ़ background का रंग बदलता है। Text का रंग वैसा ही रहता है।
• Text, errors और खाली cells जस के तस रहते हैं।
• Tool एक बार में 50,000 numeric cells तक संभालता है। इससे बड़ी selection “Heatmap supports up to 50,000 numeric cells at a time.” के साथ रुक जाती है। पहले कोई चेतावनी नहीं आती।
• अगर selection में कोई संख्या नहीं है, तो आपको “No numeric values found in the selection.” मिलता है।

Color schemes#

• Green -> Yellow -> Red: सबसे कम value हरी, बीच की पीली और सबसे ज़्यादा value लाल होती है।
• Blue -> White -> Red: सबसे कम value नीली, बीच की सफ़ेद और सबसे ज़्यादा value लाल होती है।
• Custom: सबसे कम value के लिए आपका Min color और सबसे ज़्यादा के लिए Max color।

उदाहरण#

Green -> Yellow -> Red के साथ values 10, 25, 50, 75, 100 के लिए:

• 10 (सबसे कम): हरा
• 25: हरे-पीले का मिश्रण
• 50: पीलापन लिए
• 75: पीले-लाल का मिश्रण
• 100 (सबसे ज़्यादा): लाल

इस्तेमाल के मामले#

• टीमों या समय अवधियों में metrics की तुलना करना
• वित्तीय data में ऊंची और नीची values पहचानना
• Test या survey data में असामान्य values (outliers) ढूंढना
• यह देखना कि कौन से products या क्षेत्र सबसे अच्छा बिकते हैं