ในขอบเขตของการแสดงภาพข้อมูล แผนที่ความร้อนคือการแสดงข้อมูลแบบกราฟิกโดยแสดงภาพจุดข้อมูลแต่ละจุดเป็นสีหรือแรเงาที่ต่างกัน ซึ่งแสดงให้เห็นการเปลี่ยนแปลงในความหนาแน่นหรือค่าในระนาบสองมิติ วัตถุประสงค์ของแผนที่ความร้อนคือการระบุรูปแบบ แนวโน้ม และค่าผิดปกติภายในข้อมูลอย่างรวดเร็ว โดยให้ความเข้าใจเชิงภาพทันทีเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบแต่ละอย่างและโครงสร้างที่ใหญ่ขึ้น
แผนที่ความร้อนมีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อต้องรับมือกับข้อมูลปริมาณมาก เนื่องจากทำให้ง่ายต่อการระบุคลัสเตอร์ ฮอตสปอต และพื้นที่ที่มีกิจกรรมต่ำ ไม่ว่าในบริบทของอีคอมเมิร์ซ โซเชียลมีเดีย หรือพฤติกรรมผู้ใช้ภายในแอปพลิเคชันที่พัฒนาโดยใช้แพลตฟอร์ม no-code AppMaster แผนที่ความร้อนสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าซึ่งขับเคลื่อนการตัดสินใจและเสนอคำแนะนำสำหรับการปรับปรุงในอนาคต
จากมุมมองทางเทคนิค แผนที่ความร้อนเกี่ยวข้องกับองค์ประกอบหลักสองส่วน ได้แก่ ตารางและระดับสี ตารางจะแบ่งพื้นที่สองมิติออกเป็นเซลล์ โดยแต่ละเซลล์จะสอดคล้องกับจุดข้อมูลจุดเดียว ในทางกลับกัน ระดับสีคือช่วงที่ต่อเนื่องหรือไม่ต่อเนื่อง โดยแต่ละสีหรือการแรเงาแสดงถึงค่าหรือช่วงเวลาเฉพาะ สเกลนี้อาจเป็นเชิงเส้น (ช่วงเท่ากันระหว่างสี) หรือลอการิทึม (สีมีการกระจายเท่าๆ กันตลอดช่วงของค่าทั้งหมดบนสเกลบันทึก) ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจของการแสดงภาพ
ตัวอย่างแผนที่ความร้อนที่ได้รับความนิยมอย่างหนึ่งคือแผนที่ความร้อนทางภูมิศาสตร์ ซึ่งแสดงข้อมูลเชิงพื้นที่บนแผนที่และใช้การไล่ระดับสีเพื่อแสดงความรุนแรงของปรากฏการณ์ในตำแหน่งต่างๆ สามารถใช้แผนที่ความร้อนทางภูมิศาสตร์เพื่อแสดงความหนาแน่นของประชากรมนุษย์ ความผิดปกติของอุณหภูมิโลก หรือความชุกของเงื่อนไขหรือเหตุการณ์บางอย่างภายในภูมิภาคเฉพาะ
แผนที่ความร้อนแบบเดิมรูปแบบหนึ่งคือแผนที่ต้นไม้ ซึ่งใช้พื้นที่สี่เหลี่ยมที่มีขนาดตามสัดส่วนและการไล่ระดับสีเพื่อแสดงข้อมูลแบบลำดับชั้น ในกรณีนี้ ขนาดของสี่เหลี่ยมจะบ่งบอกถึงความสำคัญหรือขนาดของหมวดหมู่ใดหมวดหมู่หนึ่ง ในขณะที่การให้เกรดสีจะสะท้อนถึงความเข้มหรือความหนาแน่นของค่าภายในหมวดหมู่นั้น การแสดงภาพประเภทนี้มีประโยชน์สำหรับการทำความเข้าใจความสัมพันธ์แบบบางส่วนต่อทั้งหมด และการวิเคราะห์เปรียบเทียบของหมวดหมู่หรือหมวดหมู่ย่อยต่างๆ
อีกตัวอย่างหนึ่งของแผนที่ความร้อนที่ใช้กับโดเมนเฉพาะคือแผนที่ความร้อนของเมทริกซ์สหสัมพันธ์ ซึ่งโดยทั่วไปใช้ในการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อวัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ ในแผนที่ความร้อนประเภทนี้ ตารางจะแสดงถึงโครงสร้างเมทริกซ์และแต่ละเซลล์จะมีสีตามค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างคู่ของตัวแปรที่สอดคล้องกัน ด้วยการจัดกลุ่มตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันสูงด้วยภาพ แผนที่ความร้อนของเมทริกซ์สหสัมพันธ์สามารถเป็นแนวทางในการเลือกคุณสมบัติในการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งอำนวยความสะดวกในการระบุความเชื่อมโยงหลายส่วนและความซ้ำซ้อนระหว่างตัวทำนายในชุดข้อมูล
สามารถสร้างแผนที่ความร้อนได้โดยใช้ภาษาการเขียนโปรแกรมและไลบรารีที่หลากหลาย เช่น Python (พร้อม Seaborn, Matplotlib หรือ Plotly), R (พร้อม ggplot2) หรือ JavaScript (พร้อม D3.js หรือ Highcharts) นอกจากนี้ เครื่องมือการแสดงภาพข้อมูลจำนวนมาก เช่น Tableau หรือ Microsoft Power BI ยังมีฟังก์ชันแผนที่ความร้อนเป็นส่วนหนึ่งของชุดคุณลักษณะอีกด้วย
เมื่อออกแบบแผนที่ความร้อน จำเป็นต้องเลือกโทนสีที่เหมาะสมซึ่งมีทั้งรูปลักษณ์ที่น่าดึงดูดและให้ข้อมูล โดยทั่วไป รูปแบบสีที่แยกออกจากกันจะใช้สำหรับข้อมูลลำดับหรือเชิงปริมาณที่มีทั้งค่าบวกและลบ ในขณะที่รูปแบบสีตามลำดับจะถูกนำไปใช้กับข้อมูลลำดับหรือเชิงปริมาณที่มีค่าบวกเป็นส่วนใหญ่ ในบางกรณี อาจใช้โทนสีเชิงคุณภาพสำหรับข้อมูลที่ระบุหรือสถานการณ์ที่ต้องเน้นที่ช่วงเวลาหรือหมวดหมู่เฉพาะ ไม่ว่ารูปแบบที่เลือกจะเป็นอย่างไร สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าผู้ชมทุกคนสามารถเข้าถึงและตีความแผนที่ความร้อนได้ รวมถึงผู้ที่มีความบกพร่องในการมองเห็นสีหรือมีความบกพร่องทางการมองเห็นอื่นๆ
โดยสรุป แผนที่ความร้อนเป็นเทคนิคการแสดงภาพข้อมูลที่มีคุณค่า ซึ่งช่วยในการระบุรูปแบบ แนวโน้ม และค่าผิดปกติในข้อมูลปริมาณมาก ด้วยการให้ความเข้าใจเชิงภาพทันทีเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบและโครงสร้างที่ใหญ่ขึ้น แผนที่ความร้อนช่วยอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและเป็นแนวทางในการปรับปรุงในอนาคตภายในโดเมนที่หลากหลาย ในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์ม AppMaster no-code ที่ครอบคลุม การแสดงภาพแผนที่ความร้อนสามารถผสานรวมเข้ากับแอปพลิเคชันบนเว็บ อุปกรณ์เคลื่อนที่ และแบ็กเอนด์ได้อย่างง่ายดาย เพื่อมอบข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าแก่ผู้ใช้ปลายทาง ซึ่งมีส่วนช่วยในการพัฒนาโซลูชันซอฟต์แวร์ที่ปรับขนาดได้ มีประสิทธิภาพ และคุ้มต้นทุน .
