Тепловая карта


Тепловая карта (или тепловая карта ) — это метод двумерной визуализации данных , который представляет величину отдельных значений в наборе данных в виде цвета. Изменение цвета может зависеть от оттенка или интенсивности .
В некоторых приложениях, таких как криминальная аналитика или отслеживание кликов на веб-сайтах, цвет используется для представления плотности точек данных, а не значения, связанного с каждой точкой.
«Тепловая карта» — относительно новый термин, однако практика затенения матриц существует уже более века. [1]
История
[ редактировать ]Тепловые карты возникли в виде двумерного отображения значений в матрице данных. Большие значения были представлены маленькими темно-серыми или черными квадратами (пикселями), а меньшие значения — более светлыми квадратами. Туссен Луа (1873) использовал матрицу затенения для визуализации социальной статистики по районам Парижа . [1] Снит (1957) отобразил результаты кластерного анализа, переставив строки и столбцы матрицы так, чтобы одинаковые значения располагались рядом друг с другом в соответствии с кластеризацией. Жак Бертен использовал аналогичное представление для отображения данных, соответствующих шкале Гутмана . Идея объединения деревьев кластеров со строками и столбцами матрицы данных возникла у Роберта Линга в 1973 году. Линг использовал перечеркнутые символы принтера для представления различных оттенков серого, ширины одного символа на пиксель. В 1994 году Леланд Уилкинсон разработал первую компьютерную программу ( SYSTAT ) для создания тепловых карт кластеров с цветной графикой высокого разрешения. Эйзен и др. Дисплей, показанный на рисунке, является копией более ранней конструкции SYSTAT. [ нужна ссылка ]
Разработчик программного обеспечения Кормак Кинни в 1991 году зарегистрировал торговую марку термина «тепловая карта» для описания 2D-дисплея, отображающего информацию о финансовом рынке . [2] Компания, которая приобрела изобретение Кинни в 2003 году, непреднамеренно допустила прекращение действия товарного знака. [3]

Типы
[ редактировать ]Существует два основных типа тепловых карт: пространственные и сеточные.
Пространственная тепловая карта отображает величину пространственного явления в виде цвета, обычно наносимого на карту. На изображении с надписью «Пример пространственной тепловой карты» температура отображается в цветовом диапазоне на карте мира. Цвет варьируется от синего (холодного) до красного (горячего).
отображает Тепловая карта сетки величину в виде цвета в двумерной матрице, где каждое измерение представляет категорию признака, а цвет представляет величину некоторого измерения объединенных признаков из каждой из двух категорий. Например, одно измерение может представлять год, другое — месяц, а измеряемым значением может быть температура. Эта тепловая карта покажет, как температура менялась с годами в каждом месяце. Тепловые карты сетки подразделяются на два разных типа матриц: кластерные и коррелограммы. [ нужна ссылка ]
- Кластерная тепловая карта. Примером ежемесячной температуры по годам является кластерная тепловая карта.
- Коррелограмма: Коррелограмма — это кластеризованная тепловая карта, имеющая одинаковые признаки для каждой оси, чтобы показать, как признаки в наборе признаков взаимодействуют друг с другом. Коррелограмма представляет собой треугольник, а не квадрат, поскольку комбинация AB такая же, как комбинация BA, и поэтому ее не нужно выражать дважды.
На тепловой карте сетки цвета представлены в сетке фиксированного размера, при этом каждая ячейка сетки также имеет одинаковый размер и форму. Цель состоит в том, чтобы обнаружить кластеризацию или предположить наличие кластеров.
Пространственная тепловая карта часто используется на картах или спутниковых снимках (см. ГИС ), где нет понятия ячеек, а вместо этого цвета постоянно меняются.
Использование
[ редактировать ]Тепловые карты имеют широкий спектр возможностей среди приложений благодаря их способности упрощать данные и делать визуально привлекательным чтение анализа данных. Ниже перечислены многие приложения, использующие различные типы тепловых карт.
Бизнес-анализ . Тепловые карты используются в бизнес-аналитике, чтобы дать визуальное представление о текущем функционировании, производительности компании и необходимости улучшений. Тепловые карты — это способ проанализировать существующие данные компании и обновить их, чтобы отразить рост и другие конкретные усилия. Тепловые карты визуально привлекают членов команды и клиентов бизнеса или компании.
Веб-сайты. Существует множество различных способов использования тепловых карт на веб-сайтах для определения действий посетителей. Как правило, существует несколько тепловых карт, которые используются вместе, чтобы определить веб-сайт, какие элементы на странице являются наиболее эффективными, а какие — худшими. Ниже перечислены некоторые конкретные тепловые карты, используемые для анализа веб-сайтов.
- Отслеживание мыши. Тепловые карты отслеживания мыши или карты наведения используются для визуализации того, где пользователь сайта наводит курсор.
- Отслеживание глаз: тепловые карты отслеживания глаз измеряют положение глаз пользователей веб-сайта и собирают такие измерения, как объем фиксации глаз, продолжительность фиксации глаз и области интереса.
- Отслеживание кликов. Тепловые карты отслеживания кликов или карты касания похожи на тепловые карты отслеживания мыши, но вместо действий при наведении эти типы тепловых карт помогают визуализировать действия пользователей по щелчкам. Тепловые карты отслеживания кликов не только позволяют отображать визуальные подсказки на интерактивных компонентах веб-страницы, таких как кнопки или раскрывающиеся меню, но эти тепловые карты также позволяют отслеживать некликабельные объекты в любом месте страницы.
- Внимание с помощью искусственного интеллекта: тепловые карты внимания, созданные с помощью искусственного интеллекта, помогают визуализировать, куда будет направлено внимание посетителя на определенном разделе веб-страницы. Данные виды тепловых карт реализуются с помощью созданного программного алгоритма определения и прогнозирования действий внимания пользователя.
- Отслеживание прокрутки. Тепловые карты отслеживания прокрутки используются для представления поведения пользователей веб-сайта при прокрутке. Это помогает визуализировать подсказки о том, в каком разделе веб-сайта пользователь проводит больше всего времени. [4]


Исследовательский анализ данных . Работая с небольшими и большими наборами данных, специалисты по данным и аналитики данных изучают и определяют существенные взаимосвязи и характеристики между различными точками набора данных, а также особенности этих точек данных. Специалисты по данным и аналитики работают с командой специалистов разных профессий. Использование тепловых карт упрощает визуальное обобщение результатов и основных компонентов. Существуют и другие способы представления данных, однако тепловые карты могут визуализировать эти точки данных и их отношения в многомерном пространстве, не становясь при этом слишком компактными и визуально непривлекательными. Тепловые карты при анализе данных учитывают определенные переменные строк и/или столбцов по осям и даже по диагонали.
- Биология. В области биологии тепловые карты используются для визуального представления больших и малых наборов данных. Основное внимание уделяется закономерностям и сходствам в ДНК, РНК, экспрессии генов и т. д. Работая с этими наборами данных, ученые в области биоинформатики сосредотачиваются на различных концепциях, некоторые из которых включают обнаружение сообществ, ассоциацию и корреляцию, а также концепцию централизации. , где тепловые карты являются убедительным способом визуально обобщить результаты и поделиться ими с другими профессиями, не относящимися к области биологии или биоинформатики. Две тепловые карты справа, озаглавленные «Пример тепловой карты анализа данных», показывают различные способы представления геномных данных по определенному региону (региону Hist1) кому-то за пределами области биологии, чтобы они могли лучше понять общая концепция, которую пытаются представить биолог или специалист по данным.
Финансовый анализ : стоимость различных продуктов и активов колеблется как быстро, так и постепенно с течением времени. Необходимость регистрации изменений на ежедневных рынках является обязательной. Это позволяет делать прогнозы на основе закономерностей, одновременно возвращаясь к прошлым числовым данным. Тепловые карты способны избавить от утомительного процесса и дать пользователю возможность визуализировать точки данных и сравнить данные разных исполнителей. [5]
Географическая визуализация: тепловые карты используются для визуализации и отображения географического распределения данных. Тепловые карты представляют собой различную плотность точек данных на географической карте, чтобы помочь пользователям увидеть интенсивность определенных явлений и показать наиболее или наименее важные элементы. Тепловые карты, используемые в географической визуализации, иногда путают с картограммами , но разница заключается в том, как представлены определенные данные, которые различают эти две карты. [6]
Спорт: тепловые карты могут использоваться во многих видах спорта и могут влиять на решения менеджеров и/или тренеров на основе высокой и низкой плотности отображаемых данных. Пользователи могут выявлять закономерности в игре, стратегии противников и своей команды, принимать более обоснованные решения, приносящие пользу игроку, команде и бизнесу, а также могут повысить производительность в различных областях, определив необходимость улучшения. Тепловые карты также визуализируют сравнения и взаимоотношения между разными командами в одном и том же виде спорта или между разными видами спорта вместе взятыми. [7]
Цветовые схемы
[ редактировать ]множество различных цветовых схем Для иллюстрации тепловой карты можно использовать с перцепционными преимуществами и недостатками для каждой. Выбор хорошей цветовой схемы является неотъемлемой частью точного и эффективного отображения данных, тогда как плохая цветовая схема может привести зрителей к неточным выводам или исключить людей с недостатками цвета из правильного анализа указанных данных.
Карты цветов радуги являются распространенным выбором, поскольку люди могут воспринимать больше оттенков цвета, чем серого, и это предположительно увеличит количество деталей, воспринимаемых на изображении. Однако в научном сообществе это категорически не одобряется по ряду причин. Возможно, основная причина заключается в том, что при использовании большого количества цветов при визуализации может создаться впечатление, что в данных существуют градиенты, которых на самом деле нет. Чем больше цветов используется в визуализации, тем больше значений начинают сливаться друг с другом, и цветам не хватает естественного перцептивного порядка, который можно найти в цветовых картах оттенков серого или спектра черного тела . Кроме того, значения, представленные разными оттенками одного и того же цвета, могут означать, что значения связаны, хотя это не так. [8] [9] [10]
Важным фактором при выборе цветовой схемы является то, будут ли данные просматриваться людьми с какой-либо формой дефицита цвета. Если в аудитории есть люди с какой-либо формой цветовой слепоты , возможно, будет разумно избегать цветовых схем с ярко выраженными красными и зелеными цветами или неравномерными цветовыми градиентами . [10]

Помимо соображений аудитории, важно также учитывать форму, в которой будут просматриваться данные. Например, если данные необходимо распечатать в черно-белом режиме или проецировать на большой экран, возможно, будет разумно скорректировать выбор цветовой схемы. Обычные цветовые карты (например, цветовая карта «jet», используемая по умолчанию во многих пакетах программного обеспечения для визуализации) имеют неконтролируемые изменения яркости, которые препятствуют значимому преобразованию в оттенки серого для отображения или печати . Это также отвлекает от реальных данных, произвольно делая желтые и голубые области более заметными, чем те области данных, которые на самом деле наиболее важны. [8] [10]
Реализации программного обеспечения
[ редактировать ]Несколько реализаций программного обеспечения тепловых карт доступны бесплатно:

- R , бесплатная программная среда для статистических вычислений и графики, содержит несколько функций для отслеживания тепловых карт. [11] [12]
- Gnuplot , универсальная и бесплатная программа для построения графиков с командной строкой, может отслеживать 2D и 3D тепловые карты. [13]
- Google Fusion Tables может генерировать тепловую карту из электронной таблицы Google Sheets , ограниченной 1000 точками географических данных. [14]
- Цветовая схема «cubehelix» Дэйва Грина предоставляет ресурсы для цветовой схемы, которая печатается в виде монотонно увеличивающихся оттенков серого на черно-белых устройствах Postscript. [15]
- Openlayers 3 может визуализировать слой тепловой карты выбранного свойства всех географических объектов в векторном слое. [16]
- D3.js , [17] [18] AnyChart [19] [20] и Хайчартс [21] [22] — это библиотеки JavaScript для визуализации данных, которые предоставляют возможность создавать интерактивные диаграммы тепловых карт, от базовых до настраиваемых, в рамках своих решений.
Карты хороплетов и тепловые карты
[ редактировать ]
Картограммы и тепловые карты часто неправильно используются вместо друг друга, когда речь идет о данных, визуализируемых географически. [23] Оба метода показывают долю интересующей переменной, но они различаются тем, как строятся границы агрегирования данных переменной. Если данные были собраны и агрегированы с использованием неправильных границ, таких как административные единицы, то тепловая карта, отображающая эти данные, будет такой же, как картограмма, что приведет к путанице в отношении того, чем они отличаются.
Карты-картоплеты показывают данные, сгруппированные по географическим границам, таким как страны, штаты, провинции или даже поймы рек. Каждая область имеет уникальное значение, визуализируемое интенсивностью цвета, затенением или узором. В качестве примера можно использовать рисунок справа, показывающий картограмму, показывающую плотность населения США по штатам. На рисунке показано единственное значение (население), обозначенное интенсивностью синего цвета, пропорциональное значению штата относительно значений всех других штатов, ограниченное границей каждого штата.
Аналогично, тепловые карты также могут визуализировать данные по географическому региону. Однако, в отличие от картограмм, тепловые карты показывают долю переменной в произвольном, но обычно небольшом размере сетки, независимо от географических границ. [24] [25] Примером может служить рисунок справа, показывающий тепловую карту населения мира. На рисунке показано одно значение (население), ограниченное произвольной сеткой (квадратные километры), причем каждая ячейка в сетке представлена интенсивностью цвета, пропорциональной значению ячейки относительно всех других ячеек. Некоторые тепловые карты, созданные с использованием приблизительных региональных данных, могут показывать при визуализации знакомые географические границы там, где их на самом деле не существует. Иллюзия географических границ возникает из-за существования закономерностей в наборе данных, а не из-за техники визуализации. На рисунке справа, показывающем тепловую карту населения мира, также отмечено это явление. Районы в сельских районах Соединенных Штатов и Южной Америки могут очень напоминать знакомые географические границы этих регионов.

Примеры
[ редактировать ]![]() | Этот раздел содержит неэнциклопедическую или чрезмерную галерею изображений . |
- Эффект снега на озере — информация метеорологического радара обычно отображается с использованием тепловой карты.
- Человеческий голос, визуализированный с помощью спектрограммы ; тепловая карта, представляющая величину STFT . Альтернативная визуализация — график водопада .
- Пример, показывающий взаимосвязь между тепловой картой, графиком поверхности и горизонталями одних и тех же данных.
- Сочетание графика поверхности и тепловой карты, где высота поверхности представляет собой амплитуду функции, а цвет представляет фазовый угол.
- Оценка каждой смежной области мишени ( не в масштабе)
- Log10 расхода реки Миссисипи в кубических метрах в секунду, измеренный ежедневно в Виксбурге, штат Массачусетс, США.
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Перейти обратно: а б Уилкинсон Л., Френдли М. (май 2009 г.). «История тепловой карты кластера». Американский статистик . 63 (2): 179–184. CiteSeerX 10.1.1.165.7924 . дои : 10.1198/tas.2009.0033 . S2CID 122792460 .
- ^ «Ведомство США по патентам и товарным знакам, регистрационный номер 75263259» . 1 сентября 1993 г.
- ^ Силхави Р., Сенкерик Р., Платкова З.К., Силхави П., Прокопова З. (26 апреля 2016 г.). Перспективы и применение программной инженерии в интеллектуальных системах . ISBN 978-3-319-33622-0 .
- ^ «Руководство по тепловым картам: что такое тепловая карта, использование и типы? | Внимание Insight» . 27 мая 2021 г.
- ^ «5 примеров реальных тепловых карт от ведущих отраслей [2022] | VWO» . 20 января 2020 г.
- ^ «Руководство по географическим тепловым картам [Типы и примеры]» . 20 декабря 2021 г.
- ^ «5 примеров реальных тепловых карт от ведущих отраслей [2022] | VWO» . 20 января 2020 г.
- ^ Перейти обратно: а б Борланд Д., Тейлор М.Р. (2007). «Карта цветов радуги (по-прежнему) считается вредной». IEEE Компьютерная графика и приложения . 27 (2): 14–7. дои : 10.1109/MCG.2007.323435 . ПМИД 17388198 .
- ^ Боркин М.А., Гайос К.З., Петерс А., Мицурас Д., Мельчионна С., Рыбицки Ф.Дж. и др. (декабрь 2011 г.). «Оценка визуализации артерий для диагностики заболеваний сердца». Транзакции IEEE по визуализации и компьютерной графике . 17 (12): 2479–88. CiteSeerX 10.1.1.309.590 . дои : 10.1109/TVCG.2011.192 . ПМИД 22034369 . S2CID 2548700 .
- ^ Перейти обратно: а б с Крамери Ф., Шепард Дж.Э., Херон П.Дж. (октябрь 2020 г.). «Неправильное использование цвета в научной коммуникации» . Природные коммуникации . 11 (1): 5444. Бибкод : 2020NatCo..11.5444C . дои : 10.1038/s41467-020-19160-7 . ПМЦ 7595127 . ПМИД 33116149 .
- ^ «Использование R для построения тепловой карты на основе данных микрочипа» . Молекулярная организация и сборка в клетках . 26 ноября 2009 г.
- ^ «Составить тепловую карту» . Р Руководство .
- ^ «Демо-скрипт Gnuplot: Heatmaps.dem» .
- ^ «Справка по сводным таблицам — создание тепловой карты» . Январь 2018 г. support.google.com .
- ^ «Цветовая схема «кубиспирали» Дэйва Грина» .
- ^ "ol/layer/Тепловая карта~Тепловая карта" . Открытые слои . Проверено 1 января 2019 г.
- ^ «Тепловая карта» . Галерея графиков D3.js. Проверено 25 июля 2020 г.
- ^ «Самая простая тепловая карта в d3.js» . Галерея графиков D3.js. Проверено 25 июля 2020 г.
- ^ «Тепловая карта» . Документация AnyChart . Проверено 25 июля 2020 г.
- ^ «Диаграммы тепловых карт — Галерея» . Галерея AnyChart . Проверено 25 июля 2020 г.
- ^ «Тепловая карта — документация Highcharts» . Высокие графики . Проверено 9 декабря 2019 г.
- ^ «Карты тепла и деревьев — демо-версии Highcharts» . Высокие графики . Проверено 9 декабря 2019 г.
- ^ «Тепловые карты против хороплетов» . www.standardco.de . Проверено 15 марта 2024 г.
- ^ «Choropleth против тепловой карты «Инструментарий картографа» . Проверено 15 апреля 2022 г.
- ^ «Тепловые карты против хороплетов» . www.standardco.de . Проверено 15 апреля 2022 г.
Дальнейшее чтение
[ редактировать ]- Бертен Дж (1967). Графическая семиология. Диаграммы, сети, карты [ Графическая семиотика. Диаграммы, сети, карты ] (на французском языке). Готье-Виллар. ОСЛК 2656278 .
- Эйзен М.Б., Спеллман П.Т., Браун П.О., Ботштейн Д. (декабрь 1998 г.). «Кластерный анализ и отображение закономерностей полногеномной экспрессии» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 95 (25): 14863–8. Бибкод : 1998PNAS...9514863E . дои : 10.1073/pnas.95.25.14863 . ПМЦ 24541 . ПМИД 9843981 .
- Дружелюбный М (март 1994 г.). «Мозаичные дисплеи для многосторонних таблиц непредвиденных обстоятельств». Журнал Американской статистической ассоциации . 89 (425): 190–200. дои : 10.1080/01621459.1994.10476460 . JSTOR 2291215 .
- Лин Р.Л. (1973). «Компьютерная помощь для кластерного анализа» . Коммуникации АКМ . 16 (6): 355–361. дои : 10.1145/362248.362263 . S2CID 8033024 .
- Снит П.Х. (август 1957 г.). «Применение компьютеров к таксономии» . Журнал общей микробиологии . 17 (1): 201–26. дои : 10.1099/00221287-17-1-201 . ПМИД 13475686 .
- Уилкинсон Л. (1994). Расширенные приложения: Systat для DOS версии 6 . СИСТАТ. ISBN 978-0-13-447285-0 .
- Бартер Р.Л., Ю Б (2018). «Superheat: пакет R для создания красивых и расширяемых тепловых карт для визуализации сложных данных» . Журнал вычислительной и графической статистики . 27 (4): 910–922. arXiv : 1512.01524 . дои : 10.1080/10618600.2018.1473780 . ПМК 6430237 . ПМИД 30911216 .
Внешние ссылки
[ редактировать ]- Уилкинсон Л., Френдли М. «История тепловой карты кластера» (PDF) .
- Альберготти Р. (7 мая 2014 г.). «Strava, популярная среди велосипедистов и бегунов, хочет продать свои данные градостроителям» . Уолл Стрит Джорнал .