ヒートマップとは何ですか？

ヒートマップは数値データのグラフィック表示であり、色は値を示すために使用されます。データマイニングのコンテキストでは、ヒートマップは、相関テーブルを視覚化する目的と、データ内の欠落値を視覚化する目的の2つの目的で特に役立ちます。どちらの場合も、情報は2次元のテーブルで伝達されます。

ヒートマップは、複数の値を定義するために色分けのシステムを必要とするデータのグラフィカルな説明です。ヒートマップはさまざまな形式の分析で使用されますが、特定のWebページまたはWebページテンプレートでのユーザーの行動を示すために最も一般的に使用されます。ヒートマップを使用して、ユーザーがページを押した場所、ページを下にスクロールした距離を表示したり、視線追跡テストの結果を表示したりできます。

p変数の相関テーブルには、p行とp列があります。データテーブルには、p列（変数）とn行（観測値）が含まれます。複数の行が大きい場合は、サブセットを使用できます。どちらの場合も、値の代わりに色分けをスキャンする方が簡単で高速です。

ヒートマップは、膨大な数の値を決定するときに役立ちますが、色の違いを正確に認識できないため、棒グラフを含むより正確なグラフィック表示の復元ではありません。

欠落値ヒートマップでは、行はデータに相関し、列は変数に相関します。初期データセットのバイナリコーディングが必要です。1は欠落している値を示し、それ以外の場合は0を示します。この新しいバイナリテーブルは、欠落している値のセル（値1）のみが色付けされていることを含めて色付けされています。

データには、世界中の複数の国に関する経済的、社会的、政治的、および「幸福」のデータが含まれます（各行は国です）。変数は複数のソースからマージされ、各ソースについて、すべての国で情報が常に利用できるとは限りませんでした。

欠測データヒートマップは、結合されたデータファイルの「欠測」のレベルと量の視覚化をサポートします。 「欠落」の設計の中には、事実上すべての観測値で欠落している変数と、いくつかの値が欠落している行（国）のクラスターを単純に出現させるものがあります。

欠落がほとんどない変数も明確です。このデータは、欠落を管理する方法を決定するために使用できます（たとえば、いくつかの変数の削除、いくつかのデータの削除、代入など）。

GoogleAnalyticsやSiteCatalystなどの分析ツールは、ユーザーがアクセスしたページを表示するための指標をサポートするのに優れていますが、ユーザーがそれらのページをどのように使用しているかを理解しているように見える場合は、詳細が必要になることがあります。ヒートマップは、ユーザーの行動のより包括的な概要を提供できます。

ヒートマップは、標準の分析レポートよりも視覚的であるため、一目で分析するのが簡単になります。これにより、特に大量のデータの分析に慣れていない人にとって、よりアクセスしやすくなります。

CrazyEggなどの優れたヒートマッピングツールを使用すると、アナリストはデータをセグメント化してフィルタリングできます。これは、複数のタイプのユーザーが特定のページをどのように利用しているかを簡単に確認できることを意味します。