W dziedzinie wizualizacji danych mapa cieplna to graficzna reprezentacja danych, w której poszczególne punkty danych są wizualizowane jako różne kolory lub odcienie, ilustrujące zmiany gęstości lub wartości na płaszczyźnie dwuwymiarowej. Celem map cieplnych jest szybka identyfikacja wzorców, trendów i wartości odstających w danych poprzez zapewnienie natychmiastowego, intuicyjnego wizualnego zrozumienia relacji pomiędzy poszczególnymi elementami i większą strukturą.
Mapy cieplne są szczególnie przydatne w przypadku dużych ilości danych, ponieważ ułatwiają identyfikację klastrów, hotspotów i obszarów o niskiej aktywności. Niezależnie od tego, czy chodzi o handel elektroniczny, media społecznościowe, czy o zachowanie użytkowników w aplikacjach opracowanych przy użyciu platformy no-code AppMaster, mapy cieplne mogą dostarczyć cennych informacji, które pomogą w podejmowaniu decyzji i oferują wskazówki dotyczące przyszłych ulepszeń.
Z technicznego punktu widzenia mapy cieplne składają się z dwóch głównych elementów: siatki i skali kolorów. Siatka dzieli dwuwymiarową przestrzeń na komórki, przy czym każda komórka odpowiada jednemu punktowi danych. Z drugiej strony skala kolorów to ciągły lub dyskretny zakres, w którym każdy kolor lub cieniowanie reprezentuje określoną wartość lub przedział. Skala ta może być liniowa (równe odstępy między kolorami) lub logarytmiczna (kolory rozkładają się równomiernie w całym zakresie wartości na skali logarytmicznej), w zależności od charakteru danych i przeznaczenia wizualizacji.
Popularnym przykładem map cieplnych jest geograficzna mapa cieplna, która wyświetla dane przestrzenne na mapie i wykorzystuje gradienty kolorów do zilustrowania intensywności zjawisk w różnych lokalizacjach. Geograficzne mapy cieplne można wykorzystać do przedstawienia gęstości zaludnienia ludzkiego, globalnych anomalii temperaturowych lub rozpowszechnienia określonych warunków lub zdarzeń w określonych regionach.
Odmianą tradycyjnej mapy cieplnej jest mapa drzewa, która wykorzystuje prostokątne obszary o proporcjonalnych rozmiarach i gradientach kolorów do reprezentowania danych hierarchicznych. W tym przypadku rozmiar prostokątów wskazuje względne znaczenie lub wielkość danej kategorii, podczas gdy gradacja kolorów odzwierciedla intensywność lub gęstość wartości w tej kategorii. Ten typ wizualizacji może być przydatny do zrozumienia relacji część-całość i analizy porównawczej różnych kategorii lub podkategorii.
Innym przykładem map cieplnych zastosowanych do określonej domeny jest mapa cieplna macierzy korelacji, zwykle używana w analizie statystycznej do pomiaru korelacji między różnymi zmiennymi. W tego typu mapie cieplnej siatka reprezentuje strukturę macierzy, a każda komórka jest kolorowana zgodnie ze współczynnikiem korelacji pomiędzy odpowiednią parą zmiennych. Wizualnie grupując wysoce skorelowane zmienne, mapy cieplne macierzy korelacji mogą pomóc w wyborze funkcji w uczeniu maszynowym, ułatwiając identyfikację wieloliniowości i redundancji między predyktorami w zbiorze danych.
Mapy cieplne można tworzyć przy użyciu różnych języków programowania i bibliotek, takich jak Python (z Seaborn, Matplotlib lub Plotly), R (z ggplot2) lub JavaScript (z D3.js lub Highcharts). Ponadto liczne narzędzia do wizualizacji danych, takie jak Tableau lub Microsoft Power BI, również udostępniają funkcję mapy cieplnej w ramach swojego zestawu funkcji.
Projektując mapę cieplną, istotny jest wybór odpowiedniego schematu kolorów, który będzie zarówno atrakcyjny wizualnie, jak i informacyjny. Zazwyczaj rozbieżny schemat kolorów jest stosowany w przypadku danych porządkowych lub ilościowych, zawierających zarówno wartości dodatnie, jak i ujemne, natomiast sekwencyjny schemat kolorów jest stosowany w przypadku danych porządkowych lub ilościowych, w których przeważają wartości dodatnie. W niektórych przypadkach jakościowy schemat kolorów można zastosować w przypadku danych nominalnych lub sytuacji, w których wymagane jest podkreślenie określonych przedziałów lub kategorii. Niezależnie od wybranego schematu ważne jest, aby mapa cieplna była dostępna i możliwa do interpretacji dla wszystkich widzów, w tym także tych z wadami widzenia barw lub innymi wadami wzroku.
Podsumowując, mapy cieplne to cenna technika wizualizacji danych, która pomaga w identyfikowaniu wzorców, trendów i wartości odstających w dużych ilościach danych. Zapewniając natychmiastowe, wizualne zrozumienie relacji między elementami a większą strukturą, mapy cieplne ułatwiają podejmowanie decyzji w oparciu o dane i wyznaczają kierunki przyszłych ulepszeń w różnych dziedzinach. Jako część wszechstronnej platformy no-code AppMaster, wizualizacje map cieplnych można łatwo zintegrować z aplikacjami internetowymi, mobilnymi i backendowymi, aby zapewnić użytkownikom końcowym cenne informacje, przyczyniając się do rozwoju skalowalnych, wydajnych i opłacalnych rozwiązań programowych .
