Trong lĩnh vực trực quan hóa dữ liệu, bản đồ nhiệt là biểu diễn đồ họa của dữ liệu trong đó các điểm dữ liệu riêng lẻ được hiển thị dưới dạng màu sắc hoặc sắc thái khác nhau, minh họa sự thay đổi về mật độ hoặc giá trị trên mặt phẳng hai chiều. Mục đích của bản đồ nhiệt là nhanh chóng xác định các mẫu, xu hướng và các ngoại lệ trong dữ liệu bằng cách cung cấp hiểu biết trực quan, ngay lập tức về mối quan hệ giữa các phần tử riêng lẻ và cấu trúc lớn hơn.
Bản đồ nhiệt đặc biệt hữu ích khi xử lý khối lượng dữ liệu lớn vì chúng giúp dễ dàng xác định các cụm, điểm nóng và khu vực có hoạt động thấp. Cho dù trong bối cảnh Thương mại điện tử, mạng xã hội hay hành vi của người dùng trong các ứng dụng được phát triển bằng nền tảng no-code AppMaster, bản đồ nhiệt có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị giúp thúc đẩy việc ra quyết định và đưa ra hướng dẫn cho những cải tiến trong tương lai.
Từ quan điểm kỹ thuật, bản đồ nhiệt bao gồm hai thành phần chính: lưới và thang màu. Lưới chia không gian hai chiều thành các ô, mỗi ô tương ứng với một điểm dữ liệu. Mặt khác, thang màu là một phạm vi liên tục hoặc riêng biệt trong đó mỗi màu hoặc sắc thái đại diện cho một giá trị hoặc khoảng cụ thể. Thang đo này có thể là tuyến tính (các khoảng bằng nhau giữa các màu) hoặc logarit (các màu được phân bổ đều trên toàn bộ phạm vi giá trị trên thang đo log), tùy thuộc vào bản chất của dữ liệu và mục đích dự định của trực quan hóa.
Một ví dụ phổ biến về bản đồ nhiệt là bản đồ nhiệt địa lý, hiển thị dữ liệu không gian trên bản đồ và sử dụng dải màu để minh họa cường độ của hiện tượng ở các vị trí khác nhau. Bản đồ nhiệt địa lý có thể được sử dụng để hiển thị mật độ dân số của con người, sự bất thường về nhiệt độ toàn cầu hoặc mức độ phổ biến của các điều kiện hoặc sự kiện nhất định trong các khu vực cụ thể.
Một biến thể của bản đồ nhiệt truyền thống là bản đồ cây, sử dụng các khu vực hình chữ nhật với kích thước tỷ lệ và độ dốc màu để thể hiện dữ liệu phân cấp. Trong trường hợp này, kích thước của hình chữ nhật cho biết tầm quan trọng hoặc độ lớn tương đối của một danh mục cụ thể, trong khi việc phân loại màu sắc phản ánh cường độ hoặc mật độ của các giá trị trong danh mục đó. Kiểu trực quan hóa này có thể hữu ích để hiểu các mối quan hệ từng phần với toàn bộ và phân tích so sánh các danh mục hoặc danh mục phụ khác nhau.
Một ví dụ khác về bản đồ nhiệt được áp dụng cho một miền cụ thể là bản đồ nhiệt ma trận tương quan, thường được sử dụng trong phân tích thống kê để đo lường mối tương quan giữa các biến khác nhau. Trong loại bản đồ nhiệt này, lưới biểu thị cấu trúc ma trận và mỗi ô được tô màu theo hệ số tương quan giữa các cặp biến tương ứng. Bằng cách nhóm các biến có mối tương quan cao một cách trực quan, bản đồ nhiệt ma trận tương quan có thể hướng dẫn các lựa chọn tính năng trong học máy, tạo điều kiện thuận lợi cho việc xác định đa cộng tuyến và dư thừa giữa các yếu tố dự đoán trong tập dữ liệu.
Bản đồ nhiệt có thể được tạo bằng nhiều ngôn ngữ lập trình và thư viện khác nhau, chẳng hạn như Python (với Seaborn, Matplotlib hoặc Plotly), R (với ggplot2) hoặc JavaScript (với D3.js hoặc Highcharts). Ngoài ra, nhiều công cụ trực quan hóa dữ liệu, như Tableau hoặc Microsoft Power BI, cũng cung cấp chức năng bản đồ nhiệt như một phần trong bộ tính năng của chúng.
Khi thiết kế bản đồ nhiệt, điều cần thiết là phải chọn cách phối màu phù hợp vừa hấp dẫn về mặt hình ảnh vừa mang tính thông tin. Thông thường, bảng màu phân kỳ được sử dụng cho dữ liệu thứ tự hoặc định lượng có cả giá trị dương và âm, trong khi bảng màu tuần tự được áp dụng cho dữ liệu thứ tự hoặc dữ liệu định lượng có giá trị chủ yếu là dương. Trong một số trường hợp, bảng màu định tính có thể được sử dụng cho dữ liệu danh nghĩa hoặc các tình huống cần nhấn mạnh vào các khoảng hoặc danh mục cụ thể. Bất kể sơ đồ đã chọn là gì, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng tất cả người xem đều có thể truy cập và hiểu được bản đồ nhiệt, kể cả những người khiếm thị về màu sắc hoặc các khiếm khuyết thị lực khác.
Tóm lại, bản đồ nhiệt là một kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu có giá trị hỗ trợ xác định các mẫu, xu hướng và các ngoại lệ trong khối lượng lớn dữ liệu. Bằng cách cung cấp sự hiểu biết trực quan, ngay lập tức về mối quan hệ giữa các phần tử và cấu trúc lớn hơn, bản đồ nhiệt tạo điều kiện thuận lợi cho việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và hướng dẫn các cải tiến trong tương lai trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Là một phần của nền tảng no-code toàn diện AppMaster, trực quan hóa bản đồ nhiệt có thể dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng web, thiết bị di động và phụ trợ để cung cấp những hiểu biết có giá trị cho người dùng cuối, góp phần phát triển các giải pháp phần mềm có thể mở rộng, hiệu quả và tiết kiệm chi phí .
