Erfahren Sie, was Heatmaps sind, wie sie von Fachleuten in verschiedenen Bereichen verwendet werden und welche Tools Sie verwenden können, um Ihre eigenen Heatmaps zu erstellen.
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Heatmaps sind visuelle Darstellungen von Daten, bei denen Werte oder Dichten farbig dargestellt werden. Sie können Heatmaps in vielen beruflichen Bereichen einsetzen, da sie sich hervorragend dazu eignen, Muster und Trends in großen und komplexen Datensätzen aufzuzeigen. In diesem Artikel erklären wir, was Heatmaps sind, geben Beispiele für ihre Verwendung und helfen Ihnen zu entscheiden, ob eine Heatmap für Ihre Daten geeignet ist. Außerdem stellen wir Ihnen Tools vor, mit denen Sie Ihre eigenen Heatmaps erstellen können.
kurs
In this course, we see what the common challenges faced by data analysts are and how to solve them with the big data tools on Google Cloud. You’ll pick up ...
4.7
(3,642 Bewertungen)
72,016 bereits angemeldet
Stufe Anfänger
Durchschnittliche Zeit: 7 Stunde(n)
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben:
Big Data, Cloud Computing, Data Analysis, Data Management, Databases, Google Cloud Platform, SQL
Heatmaps stellen Daten visuell dar, indem sie die Verteilung und Dichte von Werten farblich darstellen. Sie können sich eine Heatmap wie eine Tabelle vorstellen, in der Werte mit Farben statt mit Zahlen dargestellt werden. Sie können Heatmaps verwenden, um Daten zu visualisieren, auf Muster und Korrelationen aufmerksam zu machen, Datenvariationen zu zeigen und komplexe Datensätze zu vereinfachen.
Beim Erstellen einer Heatmap weisen Sie jeder Zelle der Tabelle (oder Matrix) je nach Datentyp eine Farbe zu. In der Regel stehen dunklere Farben für höhere Werte, während hellere Töne für niedrigere Werte stehen. Sie können auch Farbkombinationen wählen, z. B. warme Farben wie Rot- und Gelbtöne für „heiße Stellen” und kühle Farben wie Blau- und Grüntöne für „kalte Stellen”.
Beispiele für die Verwendung von Heatmaps in verschiedenen Branchen
Sie können Heatmaps in vielen verschiedenen Branchen zur Veranschaulichung von Daten verwenden. Einige häufige Verwendungszwecke für Heatmaps sind die folgenden:
Verstehen des Nutzerverhaltens: In Bezug auf den Website-Verkehr können Sie das Nutzerverhalten mit Heatmaps darstellen. Durch die Hervorhebung der Bereiche einer Webseite, in denen die Benutzer die meiste Zeit verbringen, können Unternehmen Einblicke in das Benutzerengagement gewinnen, um ihre Webseiten zu optimieren. Mit Heatmaps lässt sich das Nutzerverhalten verfolgen, z. B. Mausbewegungen, Augenbewegungen und Klicks.
Veranschaulichung von Genexpressionsmustern: In der biologischen Forschung helfen Heatmaps den Forschern bei der Visualisierung und Interpretation von Genexpressionsmustern unter verschiedenen Bedingungen oder in verschiedenen Proben, was bei der Identifizierung genetischer Trends hilfreich ist.
Erkundung geografischer Merkmale: Heatmaps helfen bei der Veranschaulichung wichtiger Merkmale innerhalb geografischer Regionen. Sie können Variationen des Klimas, des Geländes oder sozioökonomischer Faktoren aufzeigen und so eine fundierte Entscheidungsfindung in der Stadtplanung, bei Umweltstudien und vielem mehr ermöglichen.
Aufzeigen von Immobilientrends: Im Immobiliensektor werden Heatmaps verwendet, um Trends bei Immobilienwerten, Nachfrage und Angebot in verschiedenen Stadtteilen oder Regionen zu visualisieren. Dies hilft bei der Ermittlung von Markttrends, wie z. B. Zwangsvollstreckungen in einer geografischen Region.
Durchführen einer Belegungsanalyse: Heatmaps helfen dabei, Belegungsmuster in verschiedenen Räumen wie Büros, Einzelhandelsgeschäften oder öffentlichen Einrichtungen zu verstehen. Im Laufe der Zeit können diese Informationen die Ressourcenzuweisung und das Gebäudemanagement beeinflussen.
Auffinden von Kriminalitätsmustern: Heatmaps zeigen Verbrechensmuster in verschiedenen Regionen, was bei polizeilichen Maßnahmen und Interventionen hilfreich sein kann. Im Laufe der Zeit können Heatmaps auch Veränderungen in der Kriminalität als Reaktion auf bestimmte Ereignisse oder Initiativen veranschaulichen.
Kartierung der Oberflächentemperatur: Wärmekarten sind in der wissenschaftlichen Forschung wertvoll, um Oberflächentemperaturen in Landschaften oder Gewässern zu kartieren. Sie leisten einen Beitrag zu Klimastudien, zur Umweltüberwachung und zum Management natürlicher Ressourcen.
Definition von ökologischen und geografischen Verteilungen: Umweltwissenschaftler und Geographen verwenden Wärmekarten, um die Verteilung von Arten, Klima und Schadstoffen zu visualisieren. Dies hilft bei Naturschutzbemühungen, ökologischen Studien und der Kontrolle der Umweltverschmutzung.
Durchführen einer Analyse der Bevölkerungsdichte: Demographen und Stadtplaner nutzen Heatmaps, um die Schwankungen der Bevölkerungsdichte in Städten und Regionen zu analysieren. Diese Karten helfen bei der Entwicklung der Infrastruktur und der Zuweisung von Ressourcen.
Heatmaps sind eine gute Wahl, wenn Sie Daten haben, die sich für diese Art der Visualisierung eignen. In vielen Fällen können Heatmaps multivariate Daten auf leicht verständliche Weise darstellen. Heatmaps werden auch häufig für Daten mit einem bestimmten Bereich verwendet. Dies liegt daran, dass sich Daten in einem Bereich besser für Farbverläufe eignen, die zeigen, wie die Werte über eine Skala hinweg variieren. Die Art Ihrer Daten kann variieren, aber es ist wichtig, dass Sie die Variationen farblich darstellen können.
Die Wahl einer Heatmap hängt auch davon ab, ob die Vorteile für Sie von Vorteil sind oder ob die Nachteile für Sie hinderlich sind. Während die Vor- und Nachteile je nach Branche und Zweck variieren, gibt es einige allgemein bekannte Vor- und Nachteile von Heatmaps:
Vorteile von Heatmaps
Schnelle Datenauswertung: Heatmaps machen es Ihnen und Ihrem Publikum leicht, einen schnellen Einblick in das Gesamtbild Ihrer Daten zu erhalten.
Effektiv für große Datensätze: Heatmaps eignen sich hervorragend zur Darstellung großer Datensätze, insbesondere für Betrachter, die nicht an komplexe Datendarstellungen gewöhnt sind.
Effektive Darstellung von Clustern: Heatmaps eignen sich hervorragend zur Darstellung von Clustern ähnlicher Datenpunkte, wenn sie in einem Bereich übersichtlich zusammengefasst werden.
Zeigt den gesamten Datensatz auf einmal: In einigen Fällen, z. B. bei der Darstellung von geowissenschaftlichen Messungen, können Heatmaps eine umfassende Ansicht des Datensatzes bieten. Heatmaps können in einem Koordinatensystem erstellt werden, wodurch sie Verteilungen über geografische Regionen hinweg zeigen können.
Nachteile von Heatmaps
Können irreführend sein: Wenn die Heatmap nicht alle beitragenden Variablen berücksichtigt oder nicht klar erklärt, was dargestellt wird, kann die Abbildung das Publikum in die Irre führen.
Kann schwer zu interpretieren sein: Wenn die Heatmap keinen angemessenen Farbverlauf oder keine Farbskala hat, können die Ergebnisse für ein normales Publikum schwer zu entziffern sein. Die Farben können auch je nach benachbarten Farben unterschiedlich aussehen, daher ist eine sorgfältige Auswahl der Farbskala wichtig.
Es werden nicht immer genaue Werte angezeigt: Da Heatmap-Visualisierungen nicht immer exakte Werte zeigen, kann die Beantwortung spezifischer Fragen bei einigen Darstellungen aufgrund der begrenzten Informationen, die in der Visualisierung bereitgestellt werden, schwierig sein.
Sie können Heatmaps weiter erforschen, indem Sie einige gängige Tools zur Erstellung von Heatmaps mit Ihren eigenen Datensätzen (oder mit Datensätzen, die Sie zum Üben online gefunden haben) kennenlernen. Viele Tools können Ihnen helfen, verschiedene Arten von Heatmaps zu erstellen. Schauen Sie sich für den Anfang die folgenden Top-Tools an:
Excel: Excel bietet integrierte Funktionen zur Erstellung grundlegender Heatmaps. Sie können bedingte Formatierungen verwenden, um Zellen auf der Grundlage von Datenwerten einzufärben.
Tableau: Tableau ist eine Datenvisualisierungssoftware, mit der Sie Heatmaps erstellen können. Dies ist ein großartiges Tool für Personen mit begrenzten Programmierkenntnissen, die eine bessere Anpassung wünschen.
Python (mit seaborn): Python ist eine gängige Programmiersprache für die Datenvisualisierung. Mit seaborn können Sie die Programmiersprache Python verwenden, um Heatmaps zu erstellen.
R (mit ggplot2): R ist eine weitere Programmiersprache mit ähnlichen Datenvisualisierungsfunktionen. Das ggplot2-Paket in R bietet Tools zur Erstellung von angepassten Heatmaps.
Systemverwalter
Datenbank-Administrator
Netzwerkadministrator
UX-Designer
Sicherheitsingenieur
Sie können Heatmaps und andere Datenvisualisierungstools mit spannenden Kursen auf der Lernplattform Coursera weiter erforschen. Als Anfänger sollten Sie Einführungskurse wie Datenvisualisierung mit Excel und Cognos in Betracht ziehen, die einen Überblick und grundlegende Übungen bieten, ohne dass Sie über Programmierkenntnisse verfügen müssen.
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