Veri görselleştirme alanında, ısı haritası, tek tek veri noktalarının farklı renkler veya gölgeler halinde görselleştirildiği, iki boyutlu bir düzlem boyunca yoğunluk veya değerlerdeki değişimi gösteren, verilerin grafiksel bir temsilidir. Isı haritalarının amacı, tek tek öğeler ile daha büyük yapı arasındaki ilişkilerin anında, sezgisel bir şekilde görsel olarak anlaşılmasını sağlayarak veriler içindeki kalıpları, eğilimleri ve aykırı değerleri hızlı bir şekilde tanımlamaktır.
Isı haritaları, kümeleri, sıcak noktaları ve düşük aktiviteli alanları tanımlamayı kolaylaştırdığından, büyük hacimli verilerle uğraşırken özellikle kullanışlıdır. AppMaster no-code platformu kullanılarak geliştirilen uygulamalardaki e-Ticaret, sosyal medya veya kullanıcı davranışı bağlamında ısı haritaları, karar almayı yönlendiren değerli bilgiler sağlayabilir ve gelecekteki iyileştirmeler için rehberlik sunabilir.
Teknik açıdan bakıldığında, ısı haritaları iki ana bileşenden oluşur: bir ızgara ve bir renk skalası. Izgara, iki boyutlu alanı hücrelere böler ve her hücre bir veri noktasına karşılık gelir. Öte yandan renk skalası, her rengin veya gölgelemenin belirli bir değeri veya aralığı temsil ettiği sürekli veya ayrık bir aralıktır. Bu ölçek, verilerin doğasına ve görselleştirmenin amaçlanan amacına bağlı olarak doğrusal (renkler arasında eşit aralıklar) veya logaritmik (renkler, bir günlük ölçeğindeki tüm değer aralığı boyunca eşit olarak dağıtılır) olabilir.
Isı haritalarının popüler bir örneği, mekansal verileri bir harita üzerinde görüntüleyen ve farklı konumlardaki olayların yoğunluğunu göstermek için renk gradyanlarını kullanan coğrafi ısı haritasıdır. Coğrafi ısı haritaları, insan nüfusu yoğunluğunu, küresel sıcaklık anormalliklerini veya belirli bölgelerdeki belirli koşulların veya olayların yaygınlığını görüntülemek için kullanılabilir.
Geleneksel ısı haritasının bir çeşidi, hiyerarşik verileri temsil etmek için orantılı boyutlara ve renk geçişlerine sahip dikdörtgen alanlar kullanan ağaç haritasıdır. Bu durumda dikdörtgenlerin boyutu belirli bir kategorinin göreli önemini veya büyüklüğünü belirtirken, renk derecelendirmesi o kategori içindeki değerlerin yoğunluğunu veya yoğunluğunu yansıtır. Bu tür görselleştirme, parça-bütün ilişkilerini anlamak ve farklı kategori veya alt kategorilerin karşılaştırmalı analizini yapmak için yararlı olabilir.
Belirli bir alana uygulanan ısı haritalarının bir başka örneği, farklı değişkenler arasındaki korelasyonları ölçmek için genellikle istatistiksel analizde kullanılan korelasyon matrisi ısı haritasıdır. Bu tür ısı haritasında ızgara, matris yapısını temsil eder ve her hücre, karşılık gelen değişken çifti arasındaki korelasyon katsayısına göre renklendirilir. Korelasyon matrisi ısı haritaları, yüksek düzeyde korelasyona sahip değişkenleri görsel olarak gruplandırarak, makine öğreniminde özellik seçimlerine rehberlik edebilir ve bir veri kümesindeki öngörücüler arasındaki çoklu bağlantı ve fazlalığın tanımlanmasını kolaylaştırabilir.
Isı haritaları, Python (Seaborn, Matplotlib veya Plotly ile), R (ggplot2 ile) veya JavaScript (D3.js veya Highcharts ile) gibi çeşitli programlama dilleri ve kitaplıkları kullanılarak oluşturulabilir. Ek olarak Tableau veya Microsoft Power BI gibi çok sayıda veri görselleştirme aracı da özellik setinin bir parçası olarak ısı haritası işlevselliği sağlar.
Bir ısı haritası tasarlarken hem görsel olarak çekici hem de bilgilendirici uygun bir renk şeması seçmek önemlidir. Tipik olarak, hem pozitif hem de negatif değerlere sahip sıralı veya niceliksel veriler için farklı bir renk şeması kullanılırken, ağırlıklı olarak pozitif değerlere sahip sıralı veya niceliksel verilere sıralı bir renk şeması uygulanır. Bazı durumlarda, nominal veriler veya belirli aralıklara veya kategorilere vurgu yapılmasının gerekli olduğu durumlar için niteliksel bir renk şeması kullanılabilir. Seçilen şemadan bağımsız olarak, ısı haritasının, renk görme bozuklukları veya diğer görme bozuklukları olanlar da dahil olmak üzere tüm izleyiciler tarafından erişilebilir ve yorumlanabilir olmasını sağlamak çok önemlidir.
Sonuç olarak, ısı haritaları büyük hacimli verilerdeki kalıpları, eğilimleri ve aykırı değerleri belirlemeye yardımcı olan değerli bir veri görselleştirme tekniğidir. Isı haritaları, öğeler ile daha büyük yapı arasındaki ilişkilerin anında görsel olarak anlaşılmasını sağlayarak, veriye dayalı karar almayı kolaylaştırır ve çeşitli alanlarda gelecekteki iyileştirmelere rehberlik eder. Kapsamlı AppMaster no-code platformun bir parçası olarak ısı haritası görselleştirmeleri, son kullanıcılara değerli bilgiler sunmak için web, mobil ve arka uç uygulamalarına kolayca entegre edilebilir ve ölçeklenebilir, verimli ve uygun maliyetli yazılım çözümlerinin geliştirilmesine katkıda bulunur. .
