히트맵 만드는 방법
히트맵은 데이터 시각화에서 매우 효과적으로 복잡한 데이터를 이해하기 쉬운 형식으로 전달하는 도구입니다. 이 가이드에서는 RATH를 사용하여 히트맵을 만드는 과정을 안내합니다.
히트맵이란?
히트맵은 다른 값을 나타내기 위해 색상을 사용하는 데이터 시각화 도구입니다. 히트맵은 두 가지 변수 간의 관계를 보여주는 데 사용됩니다. 각 축에 표시된 값을 관찰하여 하나 또는 두 변수의 값에 대한 패턴이 있는지 확인할 수 있습니다. 셀의 색깔은 각 구간의 포인트 빈도수 또는 평균이나 중앙값과 같은 요약 통계와 관련될 수 있습니다.
RATH에서 히트맵 만들기
RATH (opens in a new tab)에서 다음 단계를 따라 히트맵을 만들 수 있습니다:
-
데이터 가져오기: RATH (opens in a new tab) 계정에 로그인하고 CSV 또는 Excel 파일을 RATH에 업로드하거나 RATH에 온라인 데이터베이스를 연결합니다.
-
차트 유형 선택: 탐색 탭에서 도구 모음의 마크 유형 버튼을 선택하고 '직사각형'을 선택합니다.
-
변수 변환: 변수 왼쪽 클릭하면 메뉴가 표시됩니다.
BIN옵션을 선택합니다. -
차트 생성: 히트맵의 x축, y축 및 색상 변수를 정의하기 위해 변수를 드래그하여 점선 상자에 놓습니다.
히트맵의 사용 사례
히트맵은 데이터에서 패턴이나 동향을 보여주는 훌륭한 도구입니다. 정확한 데이터 값보다는 데이터 포인트 간의 전반적인 동향과 관계를 나타내기를 원하는 경우 특히 유용합니다. 또한 히트맵은 일반적인 데이터 방향에서 벗어나는 중요한 이상점이나 포인트에 주목할 수 있습니다. 히트맵이 적합한 몇 가지 시나리오는 다음과 같습니다:
-
지역 및 재산 유형에 따른 평균 객실 임대 가격 비교하기.
-
지리적 데이터, 예를 들어 다른 지역 또는 인구 밀도에서 선거 결과 시각화하기.
-
연간 월별로 다양한 매장 위치에서 고객 주문 수를 분석하기.
-
웹 사이트 분석의 맥락에서 히트맵은 사용자가 웹 사이트와 상호 작용하는 방식을 이해하는 데 정보를 제공할 수 있습니다.
히트맵의 장점
히트맵은 다음과 같은 여러 가지 이점이 있습니다:
-
복잡한 데이터 단순화: 히트맵은 복잡한 데이터 세트를 이해하기 쉬운 형식으로 시각화하는 데 도움을 줍니다.
-
패턴 확인: 패턴, 상관 관계 및 이상 데이터 포인트를 쉽게 식별할 수 있습니다.
-
카테고리 비교: 히트맵을 사용하면 다양한 변수 간의 비교가 가능합니다.
-
사용자 정의 옵션: 색상 체계와 레이블을 사용하여 히트맵을 사용자 정의할 수 있습니다.
히트맵 디자인 팁
-
적절한 색상 체계 선택: 색상 체계는 데이터를 정확하게 나타내고 사용자가 이해하기 쉽도록 해야합니다.
-
명확하게 레이블링: 모든 축과 범주는 명확하게 레이블되어야 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.
-
데이터 스케일 조정: 스케일 조정은 히트맵에서 패턴과 상관 관계를 강조할 수 있습니다.
-
간결하게 유지: 히트맵에서 정보를 과도하게 표시하지 않도록 주의하세요. 깔끔하고 집중된 상태를 유지하세요.
-
대상 사용자 이해: 대상 사용자를 고려하여 히트맵을 디자인하세요. 그들이 이해하기 쉽도록 해야합니다.
결론
히트맵의 기본 사항을 이해하고 이러한 디자인 팁을 사용하면 RATH를 사용하여 효과적이고 직관적인 히트맵을 만들 수 있습니다. 데이터 시각화 여행을 즐기세요.