'히트맵(heatmap)'이 무엇인지 알려주세요.
어떤 데이터나 연구결과를 표시할 때 '히트맵(heatmap)'이라는 방식을 쓰기도 한다는데요.
어떤 방식인지 설명 부탁드립니다.
히트맵: 데이터를 시각적으로 이해하는 강력한 도구
히트맵은 2차원 데이터를 색상으로 표현하여 시각적으로 나타내는 데이터 시각화 기법입니다 데이터 값의 변화를 색상의 밝기나 색상의 종류로 표현하여 데이터의 패턴과 분포를 쉽게 파악할 수 있도록 돕습니다
히트맵 활용 분야
웹사이트 분석: 사용자 클릭 패턴, 방문 경로, 스크롤 깊이 등을 분석하여 웹사이트 디자인 개선이나 콘텐츠 전략 수립에 활용
마케팅 분석: 광고배치, 제품 인지도, 고객 행동 등을 분석하여 마케팅 전략 수립에 활용
과학연구: 생물학적 데이터, 지리적 데이터, 사회과학적 데이터 등을 시각화하여 연구 결과 해석에 활용
금융 시장 분석: 주식 시세 변동, 투자 수익률, 위험 요소 등을 분석하여 투자 전략 수립에 활용
히트맵 박동방식
1 데이터 준비: 먼저 분석하고자 하는 데이터를 준비합니다 데이터는 숫자 형태로 표형되어야 하며 일반적으로 2차원 행렬 형태로 구성됩니다
2 색상 스케일 설정: 데이터 값의 범위에 따라 적절한 색상 스케일을 설정합니다 흔히 사용되는 색상 스케일로는 빨강-노랑-초록-파랑 또는 보라색-파란색-초록색-노란색-빨간색 등이 있습니다
3 데이터 매핑: 각 데이터 값을 색상 스케일의 색상에 매핑합니다
데이터 값이 높을수록 더 밝거나 더 강렬한 색상으로 표현되고 데이터 값이 낮을수록 더 어둡거나 더 약한 색상으로 표현됩니다
4 시각화: 데이터 값을 색상으로 표현한 2차원 그래픽을 생성합니다 이 그래픽을 히트맵이라고 합니다
히트맵의 장점
데이터 패턴 파악 용이: 색상을 통해 데이터의 패턴과 분포를 쉽게 파악할 수 있습니다
비교분석용이: 여러 데이터 세트를 비교 분석하는데 유용합니다
문제점파악: 데이터의 이상치나 문제점을 쉽게 파악할 수 있습니다
히트맵의 단점
데이터 해석 필요: 히트맵 자체로는 데이터의 의미를 알 수 없으므로 데이터 해석 능력이 필요합니다
색상 선택 중요: 색상 선택에 따라 데이터 해석이 달라질 수 있으므로 적절한 색상 스케일을 선택해야 합니다
데이터 양 제한: 데이터 양이 너무 많으면 히트맵이 복잡해져 오히려 이해하기 어려울 수 있습니다
히트맵 제작 도구
pyghon: matplotlib, seabom, plotly 등 다양한 라이브러리가 제공됩니다
R: ggplot2, plotly 등의 라이브러리가 제공됩니다
tableau: 시각화 도구로 코딩 없이 쉽게 히태맵을 제작할 수 있습니다
Qlik Sense: 비즈니스 인텔리전스 도구로 다양한 데이터 시각화 기능을 제공합니다
히트맵 시 주의점
데이터 품질 확인: 히트맵을 제작하기 전에 데잍의 품질을 확인해야 합니다 데이터에 오류나 누락된 값이 있다면 정확한 결과를 얻을 수 없습니다
적절한 색상 스케일 선택: 데이터의 특성에 맞는 적절한 색상 스케일을 선택해야 합니다
데이터의 값에 따라 색상으로 시각적 표현을 하는 그래픽 방식인데, 히트맵은 데이터의 패턴, 분포 및 변화를 직관적으로 파악할 수 있게 해줍니다.
