हीटमैप संख्यात्मक डेटा का एक ग्राफिकल डिस्प्ले है जहां मानों को दर्शाने के लिए रंग का उपयोग किया जाता है। डेटा माइनिंग संदर्भ में, हीटमैप विशेष रूप से दो उद्देश्यों के लिए उपयोगी हैं - सहसंबंध तालिकाओं को विज़ुअलाइज़ करने के लिए और डेटा में लापता मूल्यों को विज़ुअलाइज़ करने के लिए। दोनों मामलों में, जानकारी एक दो-आयामी तालिका में व्यक्त की जाती है।
हीटमैप डेटा का एक ग्राफिकल विवरण है जिसे कई मानों को परिभाषित करने के लिए कलर-कोडिंग की एक प्रणाली की आवश्यकता होती है। हीटमैप्स का उपयोग एनालिटिक्स के विभिन्न रूपों में किया जाता है लेकिन सबसे अधिक उपयोग विशिष्ट वेब पेजों या वेबपेज टेम्प्लेट पर उपयोगकर्ता व्यवहार दिखाने के लिए किया जाता है। हीटमैप्स का उपयोग यह दिखाने के लिए किया जा सकता है कि उपयोगकर्ताओं ने पेज पर कहां क्लिक किया है, वे पेज पर कितना नीचे स्क्रॉल कर चुके हैं, या आई-ट्रैकिंग परीक्षणों का परिणाम दिखाने के लिए उपयोग किया जाता है।
p चर के लिए एक सहसंबंध तालिका में p पंक्तियां और p कॉलम होते हैं। एक डेटा तालिका में p कॉलम (चर) और n पंक्तियां (अवलोकन) होती हैं। यदि कई पंक्तियां बड़ी हैं, तो एक सबसेट का उपयोग किया जा सकता है। दोनों मामलों में, मानों के बजाय कलर-कोडिंग को स्कैन करना सरल और तेज़ है।
हीटमैप्स बड़ी संख्या में मूल्यों को निर्धारित करते समय सहायक होते हैं, लेकिन वे अधिक सटीक ग्राफिकल डिस्प्ले के लिए प्रतिस्थापन नहीं हैं, जिसमें बार चार्ट शामिल हैं, क्योंकि रंग अंतर को सटीक रूप से पहचाना नहीं जा सकता।
लापता मूल्य हीटमैप में, पंक्तियां डेटा से संबंधित होती हैं और कॉलम चर से। इसके लिए प्रारंभिक डेटासेट की बाइनरी कोडिंग की आवश्यकता होती है जहां 1 लापता मूल्य को इंगित करता है और 0 अन्यथा। इस नई बाइनरी तालिका को केवल लापता मूल्य सेल्स (मान 1 के साथ) रंगीन करके रंगा जाता है।
डेटा में दुनिया भर के कई देशों पर आर्थिक, सामाजिक, राजनीतिक, और "कल्याण" डेटा शामिल है (प्रत्येक पंक्ति एक देश है)। चर कई स्रोतों से मिलाए गए थे, और प्रत्येक स्रोत के लिए, जानकारी हर देश में हमेशा उपलब्ध नहीं थी।
लापता डेटा हीटमैप संयुक्त डेटा फ़ाइल में "लापतापन" के स्तर और मात्रा को विज़ुअलाइज़ करने में मदद करता है। "लापतापन" के कुछ पैटर्न बस उन चरों को उभरते हैं जो लगभग सभी अवलोकनों के लिए गायब हैं, और पंक्तियों (देशों) के समूह जो कई मूल्यों को खो रहे हैं।
कम लापतापन वाले चर भी स्पष्ट हैं। इस डेटा का उपयोग यह तय करने के लिए किया जा सकता है कि लापतापन को कैसे प्रबंधित किया जाए (जैसे, कुछ चरों को छोड़ना, कुछ डेटा को छोड़ना, इम्प्यूटिंग, आदि)।
Google Analytics या Site Catalyst जैसे एनालिटिक्स टूल यह दिखाने में महान हैं कि उपयोगकर्ता किन पेजों पर जाते हैं, लेकिन जब यह समझने की बात आती है कि उपयोगकर्ता उन पेजों का उपयोग कैसे करते हैं तो उनमें विवरण की कमी हो सकती है। हीटमैप्स इस बात का अधिक व्यापक अवलोकन दे सकते हैं कि उपयोगकर्ता कैसे व्यवहार कर रहे हैं।
हीटमैप्स मानक एनालिटिक्स रिपोर्ट्स की तुलना में अधिक विज़ुअल हैं, जो उन्हें एक नज़र में विश्लेषण करना सरल बना सकते हैं। यह उन्हें अधिक सुलभ बनाता है, विशेष रूप से उन लोगों के लिए जो बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के आदी नहीं हैं।
CrazyEgg जैसे अच्छे हीट मैपिंग टूल विश्लेषकों को डेटा को सेगमेंट और फ़िल्टर करने में सक्षम बनाते हैं। इसका मतलब है कि यह देखना सरल हो सकता है कि विभिन्न प्रकार के उपयोगकर्ता किसी विशिष्ट पेज के साथ कैसे जुड़ रहे हैं।
