Nel dominio della visualizzazione dei dati, una mappa termica è una rappresentazione grafica dei dati in cui i singoli punti dati vengono visualizzati come diversi colori o ombreggiature, illustrando la variazione di densità o valori su un piano bidimensionale. Lo scopo delle mappe di calore è identificare rapidamente modelli, tendenze e valori anomali all'interno dei dati fornendo una comprensione visiva immediata e intuitiva delle relazioni tra i singoli elementi e la struttura più ampia.
Le mappe di calore sono particolarmente utili quando si hanno a che fare con grandi volumi di dati, poiché facilitano l’identificazione di cluster, hotspot e aree di scarsa attività. Sia nel contesto dell'eCommerce, dei social media o del comportamento degli utenti all'interno delle applicazioni sviluppate utilizzando la piattaforma no-code AppMaster, le mappe di calore possono fornire informazioni preziose che guidano il processo decisionale e offrono indicazioni per miglioramenti futuri.
Da un punto di vista tecnico, le mappe di calore coinvolgono due componenti principali: una griglia e una scala di colori. La griglia divide lo spazio bidimensionale in celle, ciascuna cella corrisponde a un punto dati. La scala dei colori, invece, è una gamma continua o discreta in cui ogni colore o sfumatura rappresenta un valore o intervallo specifico. Questa scala può essere lineare (intervalli uguali tra i colori) o logaritmica (i colori sono distribuiti uniformemente sull'intero intervallo di valori su una scala logaritmica), a seconda della natura dei dati e dello scopo previsto della visualizzazione.
Un esempio popolare di mappe di calore è la mappa di calore geografica, che visualizza i dati spaziali su una mappa e utilizza gradienti di colore per illustrare l’intensità dei fenomeni in luoghi diversi. Le mappe termiche geografiche possono essere utilizzate per visualizzare la densità della popolazione umana, le anomalie della temperatura globale o la prevalenza di determinate condizioni o eventi all’interno di regioni specifiche.
Una variazione della mappa termica tradizionale è la mappa ad albero, che utilizza aree rettangolari con dimensioni proporzionali e sfumature di colore per rappresentare i dati gerarchici. In questo caso, la dimensione dei rettangoli indica l'importanza relativa o la grandezza di una particolare categoria, mentre la gradazione del colore riflette l'intensità o la densità dei valori all'interno di quella categoria. Questo tipo di visualizzazione può essere utile per comprendere le relazioni tra le parti e l'analisi comparativa di diverse categorie o sottocategorie.
Un altro esempio di mappe di calore applicate a un dominio specifico è la mappa di calore della matrice di correlazione, tipicamente utilizzata nell’analisi statistica per misurare le correlazioni tra diverse variabili. In questo tipo di mappa termica, la griglia rappresenta la struttura della matrice e ogni cella è colorata in base al coefficiente di correlazione tra la corrispondente coppia di variabili. Raggruppando visivamente variabili altamente correlate, le mappe termiche della matrice di correlazione possono guidare la selezione delle caratteristiche nell'apprendimento automatico, facilitando l'identificazione della multi-collinearità e della ridondanza tra i predittori in un set di dati.
Le mappe di calore possono essere create utilizzando una varietà di linguaggi di programmazione e librerie, come Python (con Seaborn, Matplotlib o Plotly), R (con ggplot2) o JavaScript (con D3.js o Highcharts). Inoltre, numerosi strumenti di visualizzazione dei dati, come Tableau o Microsoft Power BI, forniscono anche funzionalità di mappatura termica come parte del loro set di funzionalità.
Quando si progetta una mappa termica, è essenziale scegliere una combinazione di colori appropriata che sia visivamente accattivante e informativa. In genere, uno schema di colori divergente viene utilizzato per dati ordinali o quantitativi con valori sia positivi che negativi, mentre uno schema di colori sequenziale viene applicato a dati ordinali o quantitativi con valori prevalentemente positivi. In alcuni casi, è possibile utilizzare uno schema di colori qualitativo per dati nominali o situazioni in cui è richiesta l'enfasi su intervalli o categorie particolari. Indipendentemente dallo schema scelto, è fondamentale garantire che la mappa termica sia accessibile e interpretabile da tutti gli spettatori, compresi quelli con deficit di visione dei colori o altri disturbi visivi.
In conclusione, le mappe di calore sono una preziosa tecnica di visualizzazione dei dati che aiuta a identificare modelli, tendenze e valori anomali in grandi volumi di dati. Fornendo una comprensione visiva immediata delle relazioni tra gli elementi e la struttura più ampia, le mappe di calore facilitano il processo decisionale basato sui dati e guidano i miglioramenti futuri in una varietà di domini. Come parte della piattaforma completa no-code AppMaster, le visualizzazioni delle mappe di calore possono essere facilmente integrate in applicazioni web, mobili e backend per fornire informazioni preziose agli utenti finali, contribuendo allo sviluppo di soluzioni software scalabili, efficienti ed economiche .
