Cos'è heat map?
Le heat map sono rappresentazioni grafiche di dati dove i singoli valori contenuti in una matrice sono rappresentati come colori. Sono particolarmente utili per visualizzare pattern e variazioni nei dati, rendendo più semplice l'identificazione di aree di concentrazione alta o bassa di una determinata variabile.
Applicazioni comuni delle heat map:
- Analisi dei dati: Per identificare correlazioni, trend e anomalie in grandi set di dati.
- Web analytics: Per visualizzare dove gli utenti cliccano di più su una pagina web (es. eye tracking data).
- Genomica: Per visualizzare l'espressione genica in diversi campioni.
- Finanza: Per visualizzare le performance di diversi asset in un portafoglio.
- Scienze sociali: Per rappresentare dati demografici o modelli di voto.
- Geografia: Per visualizzare la densità di popolazione o la concentrazione di crimini (una variante chiamata density map).
Componenti chiave di una heat map:
- Matrice di dati: La base della heat map, contenente i valori da visualizzare.
- Colori: Utilizzati per rappresentare i valori nella matrice. La scala di colori è cruciale; le scale divergenti sono utili per dati con un punto zero significativo, mentre le scale sequenziali sono migliori per dati che variano in una direzione.
- Legenda: Spiega la corrispondenza tra i colori e i valori dei dati.
- Clustering (opzionale): Tecniche di clustering gerarchico possono essere usate per riordinare le righe e le colonne della matrice, raggruppando elementi simili per una migliore visualizzazione dei pattern.
Considerazioni importanti:
- La scelta della scala di colori è fondamentale per una corretta interpretazione. Scale che non sono percettivamente uniformi possono distorcere la percezione dei dati.
- La normalizzazione dei dati può essere necessaria per rendere comparabili valori con scale diverse.
- L'interpretazione delle heat map deve essere fatta con cautela, considerando il contesto e i limiti dei dati.
- Per set di dati molto grandi, l'interattività (es. zoom, pan) può migliorare significativamente l'usabilità.
In sintesi, le heat map sono uno strumento potente per l'esplorazione e la presentazione di dati complessi, ma richiedono un'attenta considerazione delle loro componenti e dei potenziali bias visivi.