Тепловые карты, или Цвет — Ваш верный помощник

Всем, привет!

Этим постом я открываю серию публикаций на тему тепловых карт. Цвет – важная составляющая дизайна аналитических приложений, которая может как помочь аналитику работать эффективнее, так и наоборот – усложнить его работу. Иногда стандартные инструменты визуализации, такие как таблицы слишком перегружены данными и, как говориться, за деревьями сложно увидеть лес. В таком случае помогает использование тепловых карт, которые помогают сразу расставить правильные акценты.

Итак, сегодня будет вводный пост в историю вопроса – я кратко расскажу о появлении тепловых карт, примерах их использования и в конце поста поделюсь полезным ресурсом (только с теми, кто дочитает пост до конца)  😀

Тепловые карты: предыстория

Развитие тепловых карт берет свое начало с 2D дисплеев, в которых показывались таблицы со значениями. Крупные значения обозначались темно-серым цветом, а более мелкие – светло-серым. Впервые в 1957 тепловые карты применяются для кластерного анализа, в котором близкие по значению показатели объединяются в одну группу при помощи цвета. Продолжил идею тепловых карт Линг, который соединил кластеризацию с иерархическим представлением данных в 1973 г.

Термин «тепловая карта» ввел разработчик программного обеспечения Кормак Кинни в 1991 г. в описании 2D дисплея, который показывал информацию финансового рынка в режиме реального времени.

Тепловые карты – это тип визуализации, в которой цвет выступает в качестве дополнительного измерения. Тепловые карты позволяют увидеть важные переменные в цвете как функцию двух других переменных.

Тепловые карты: примеры использования

Пример №1. Плотность населения. Простейший пример цветовой карты, знакомый нам с детства – карта региона, на которой цветом показана плотность населения. Можно составить рейтинг стран Африки по плотности населения, а можно визуализировать те же данные при помощи тепловой карты, которая наглядно покажет эту информацию.

Тепловая карта
Источник: http://www.rovingbandit.com/

Пример №2. Тепловая карта на службе таксистов. Это уже корпоративное использование тепловых карт – крупная служба такси Uber с помощью тепловых карт помогает своим водителям определить, где сейчас находится больше всего потенциальных клиентов. На карте города красным подсвечиваются зоны с наибольшим количеством заказов такси за последний час.

Гео-аналитика
Источник: http://blog.uber.com/

Пример №3. Тепловые карты в таблице. Тепловые карты облегчают процесс восприятия больших массивов данных и необязательно связаны с отображением информации на географической карте. Ниже Вы видите, как выигрывает простая плоская таблица в QlikView от добавления тепловой карты, и насколько облегчается первоначальное восприятие данных.

Тепловая карта в таблице

VS.

 

Тепловая карта в таблице

Таким образом, использовать тепловые карты полезно в очень многих случаях – и при создании корпоративной аналитики, и в аналитике «для себя». О том, как можно использовать тепловые карты в своей жизни (например, для занятий спортом, правильного распределения физической нагрузки и даже планировании отдыха) я расскажу позже. Ну а следующий пост будет практической инструкцией по созданию тепловых карт при помощи различных функций QlikView (HeatMap: Приемы построения тепловых карт – часть 1 (IF).

Полезная ссылка:  Выбор цветовой схемы для тепловой карты требует дополнительного внимания. Многие разработчики и большинство программ используют настройки по умолчанию: от холодного к теплому, от синего к красному. В действительности же, не все люди одинаково хорошо различают весь спектр цветов и оттенков. Есть гарантированный вариант – серая цветовая шкала, которую правильно воспринимают все, но универсальных вариантов гораздо больше. Рекомендую хороший ресурс по выбору цветовой схемы тепловой карты для разработчиков. По этой ссылке, вы найдете отличные подборки палитр в зависимости от типа данных и прочих вводных, с кодами цветов.

 На этом сегодня все!

 До новых встреч!

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Подпишись на Data-Daily!

Введите email и будьте в курсе!

Подпишись!