في مجال تصور البيانات، الخريطة الحرارية هي تمثيل رسومي للبيانات حيث يتم تصور نقاط البيانات الفردية كألوان أو ظلال مختلفة، مما يوضح الاختلاف في الكثافات أو القيم عبر مستوى ثنائي الأبعاد. الغرض من الخرائط الحرارية هو التعرف بسرعة على الأنماط والاتجاهات والقيم المتطرفة داخل البيانات من خلال توفير فهم مرئي فوري وبديهي للعلاقات بين العناصر الفردية والبنية الأكبر.
تعتبر الخرائط الحرارية مفيدة بشكل خاص عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات، لأنها تسهل تحديد المجموعات والنقاط الساخنة والمناطق ذات النشاط المنخفض. سواء كان ذلك في سياق التجارة الإلكترونية أو الوسائط الاجتماعية أو سلوك المستخدم داخل التطبيقات التي تم تطويرها باستخدام النظام الأساسي AppMaster no-code ، يمكن أن توفر الخرائط الحرارية رؤى قيمة تدفع عملية صنع القرار وتقدم إرشادات للتحسينات المستقبلية.
من الناحية الفنية، تشتمل الخرائط الحرارية على مكونين رئيسيين: الشبكة ومقياس الألوان. تقسم الشبكة الفضاء ثنائي الأبعاد إلى خلايا، حيث تقابل كل خلية نقطة بيانات واحدة. مقياس الألوان، من ناحية أخرى، هو نطاق مستمر أو منفصل حيث يمثل كل لون أو تظليل قيمة أو فاصل زمني محدد. يمكن أن يكون هذا المقياس خطيًا (فواصل متساوية بين الألوان) أو لوغاريتميًا (يتم توزيع الألوان بالتساوي عبر نطاق القيم بالكامل على مقياس سجل)، اعتمادًا على طبيعة البيانات والغرض المقصود من التصور.
أحد الأمثلة الشائعة للخرائط الحرارية هو الخريطة الحرارية الجغرافية، التي تعرض البيانات المكانية على الخريطة وتستخدم التدرجات اللونية لتوضيح شدة الظواهر في مواقع مختلفة. يمكن استخدام خرائط الحرارة الجغرافية لعرض الكثافة السكانية البشرية، أو شذوذ درجات الحرارة العالمية، أو انتشار ظروف أو أحداث معينة داخل مناطق معينة.
أحد أشكال الخريطة الحرارية التقليدية هو الخريطة الشجرية، والتي تستخدم مناطق مستطيلة ذات أحجام متناسبة وتدرجات ألوان لتمثيل البيانات الهرمية. في هذه الحالة، يشير حجم المستطيلات إلى الأهمية النسبية أو الحجم لفئة معينة، بينما يعكس تدرج الألوان شدة أو كثافة القيم ضمن تلك الفئة. يمكن أن يكون هذا النوع من التصور مفيدًا لفهم العلاقات بين الجزء والكل والتحليل المقارن للفئات المختلفة أو الفئات الفرعية.
مثال آخر على الخرائط الحرارية المطبقة على مجال معين هو خريطة مصفوفة الارتباط الحرارية، والتي تستخدم عادة في التحليل الإحصائي لقياس الارتباطات بين المتغيرات المختلفة. في هذا النوع من الخرائط الحرارية، تمثل الشبكة بنية المصفوفة ويتم تلوين كل خلية وفقًا لمعامل الارتباط بين زوج المتغيرات المقابل. من خلال تجميع المتغيرات المترابطة بشكل مرئي، يمكن لخرائط مصفوفة الارتباط الحرارية توجيه اختيارات الميزات في التعلم الآلي، مما يسهل تحديد العلاقات الخطية المتداخلة المتعددة والتكرار بين المتنبئين في مجموعة البيانات.
يمكن إنشاء خرائط التمثيل اللوني باستخدام مجموعة متنوعة من لغات البرمجة والمكتبات، مثل Python (مع Seaborn أو Matplotlib أو Plotly)، أو R (مع ggplot2)، أو JavaScript (مع D3.js أو Highcharts). بالإضافة إلى ذلك، توفر العديد من أدوات تصور البيانات، مثل Tableau أو Microsoft Power BI، أيضًا وظيفة الخريطة الحرارية كجزء من مجموعة الميزات الخاصة بها.
عند تصميم خريطة حرارية، من الضروري اختيار نظام ألوان مناسب يكون جذابًا وغنيًا بالمعلومات. عادةً، يتم استخدام نظام ألوان متباين للبيانات الترتيبية أو الكمية ذات القيم الإيجابية والسلبية، بينما يتم تطبيق نظام الألوان المتسلسل على البيانات الترتيبية أو الكمية ذات القيم الإيجابية في الغالب. في بعض الحالات، قد يتم استخدام نظام ألوان نوعي للبيانات الاسمية أو المواقف التي تتطلب التركيز على فترات أو فئات معينة. بغض النظر عن المخطط المختار، من الضروري التأكد من إمكانية الوصول إلى الخريطة الحرارية وتفسيرها من قبل جميع المشاهدين، بما في ذلك أولئك الذين يعانون من قصور في رؤية الألوان أو إعاقات بصرية أخرى.
في الختام، تعد الخرائط الحرارية تقنية قيمة لتصور البيانات تساعد في تحديد الأنماط والاتجاهات والقيم المتطرفة في كميات كبيرة من البيانات. من خلال توفير فهم فوري ومرئي للعلاقات بين العناصر والبنية الأكبر، تسهل الخرائط الحرارية اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات وتوجيه التحسينات المستقبلية ضمن مجموعة متنوعة من المجالات. كجزء من منصة AppMaster الشاملة التي no-code ، يمكن دمج تصورات الخرائط الحرارية بسهولة في تطبيقات الويب والهواتف المحمولة والواجهة الخلفية لتقديم رؤى قيمة للمستخدمين النهائيين، مما يساهم في تطوير حلول برمجية قابلة للتطوير وفعالة وفعالة من حيث التكلفة. .
