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Une carte de chaleur, ou heatmap en anglais, est un outil permettant d’afficher une carte ou une image. Il utilise les données de votre site Web pour vous informer sur le comportement de l’utilisateur sous forme graphique en utilisant différentes couleurs dans le rapport. Une carte de chaleur est une représentation visuelle de l’information. Les cartes de chaleur sont utilisées pour afficher l’activité des visiteurs sur vos sites Web ou vos pages Web ; elles servent à indiquer où les utilisateurs ont le plus cliqué sur une page ou jusqu’où les visiteurs ont fait défiler une page.
Les cartes de chaleur sont des cartes colorées qui affichent les données de manière bidimensionnelle. Les cartes de chaleur produisent une variation de couleur en utilisant la teinte, la saturation ou la luminosité pour représenter diverses caractéristiques. Cette fluctuation de couleur informe les lecteurs sur l’ampleur des nombres numériques. Comme le cerveau humain comprend mieux les images que les chiffres, le texte ou d’autres données écrites, les cartes de chaleur remplacent les nombres par des couleurs. Les êtres humains étant des apprenants visuels, l’affichage des données sous quelque forme que ce soit est plus logique. Les cartes de chaleur sont des représentations visuelles de données qui sont simples à interpréter. Par conséquent, les méthodes de visualisation telles que les cartes de chaleur ont gagné en popularité.
Les cartes de chaleur peuvent représenter des modèles, des variances et même des anomalies en décrivant la densité ou l’intensité des données. Les relations entre les variables sont représentées à l’aide de cartes thermiques. Ces variables sont affichées sur les deux axes. Nous recherchons des motifs dans la cellule en observant comment la couleur change. Il accepte uniquement les données numériques et les affiche sur une grille, présentant différentes valeurs de données en modifiant l’intensité des couleurs.
Menez une recherche exploratoire semble délicat, mais un guide efficace peut vous aider.
Les cartes de chaleur ont évolué à partir de représentations en 2D des valeurs de la matrice de données. Les petits carrés gris foncé ou noirs (pixels) signifiaient des valeurs plus importantes, tandis que les carrés plus clairs représentaient des valeurs inférieures. Toussaint Loua (1873) a visualisé les statistiques sociales dans les arrondissements de Paris à l’aide d’une matrice de coloration. Sneath (1957) a montré les résultats d’une analyse de grappes en permutant les lignes et les colonnes d’une matrice pour organiser des valeurs comparables proches les unes des autres en fonction du regroupement. Une représentation comparable a été utilisée par Jacques Bertin pour afficher des données correspondant à l’échelle de Guttman. Robert Ling a eu l’idée de connecter des arbres de clusters aux lignes et aux colonnes d’une matrice de données en 1973. Ling représentait plusieurs nuances de gris avec des caractères d’imprimante surpuissants, une largeur de caractère par pixel. En 1994, Leland Wilkinson a créé le premier logiciel informatique (SYSTAT) permettant de générer des cartes de chaleur de clusters avec des images couleur haute résolution. L’affichage présenté dans l’illustration d’Eisen et al. est une copie de l’ancienne conception SYSTAT.
Cormac Kinney, un inventeur de logiciels, a breveté l’expression « heatmap » en 1991 pour représenter un graphique en 2D montrant des données sur les marchés financiers. L’entreprise qui a acheté l’idée de Kinney en 2003 a par inadvertance laissé tomber la marque.
ANALYSE COMMERCIALE : Une carte de chaleur est utilisée comme outil visuel d’analyse commerciale dans l’analyse commerciale. Une carte de chaleur fournit des indices visuels immédiats concernant les résultats actuels, les performances et les domaines potentiels de développement. Les cartes de chaleur peuvent évaluer les données actuelles pour identifier les régions à forte intensité qui peuvent indiquer où se trouve la majorité des consommateurs, les emplacements qui risquent de saturer le marché ou les sites froids et ceux ayant besoin d’aide. Les cartes de chaleur peuvent être mises à jour indéfiniment pour indiquer les progrès et les efforts. Ces cartes peuvent être intégrées au flux de travail d’une entreprise et utilisées dans des analyses continues. Pour interagir avec les membres de l’équipe ou les clients, les cartes de chaleur affichent les données dans un format visuel et facile à comprendre.
BIOLOGIE MOLÉCULAIRE : Les cartes de chaleur sont utilisées en biologie moléculaire pour examiner les modèles de différence et de similitude dans l’ADN, l’ARN et d’autres molécules.
GÉOVISUALISATION : Les cartes thermiques géospatiales peuvent montrer comment les zones géographiques d’une carte sont liées les unes aux autres en fonction de certains critères. Les cartes de chaleur peuvent être utilisées dans l’analyse des clusters ou des points chauds pour identifier les clusters à forte concentration d’activité, comme l’analyse des prix de location Airbnb.
ANALYSE EXPLORATOIRE DES DONNÉES : EDA (Exploratory Data Analysis) est une tâche effectuée par les data scientists (spécialistes des données) pour se familiariser avec les données. L’EDA fait référence à toute enquête préliminaire menée pour mieux comprendre les données. La pratique consistant à évaluer les ensembles de données avant la modélisation est connue sous le nom d’analyse exploratoire des données (EDA). Examiner une feuille de calcul pleine de chiffres et déterminer les qualités importantes dans un ensemble de données est une activité qui prend beaucoup de temps. Par conséquent, l’EDA est utilisé pour mettre en évidence leurs aspects essentiels, en utilisant fréquemment des approches visuelles telles que les cartes de chaleur. Les cartes de chaleur sont un outil puissant pour visualiser les corrélations entre les variables dans un espace à haute dimension. Il est possible d’y parvenir en utilisant des variables de caractéristiques comme en-têtes de ligne et de colonne, et la variable par rapport à elle-même sur la diagonale.
SITE WEB : Les cartes de chaleur sont utilisées sur les sites Web pour illustrer les données relatives à l’activité des visiteurs. Cette visualisation aide les propriétaires d’entreprises et les spécialistes du marketing à déterminer les parties les plus performantes et les moins performantes d’un site Web. Ces informations aident à l’optimisation.
MARKETING ET VENTES : La capacité de la carte de chaleur à détecter les emplacements chauds et froids est utilisée pour augmenter les taux de réponse marketing grâce à un marketing ciblé. Les cartes de chaleur permettent de découvrir les emplacements qui réagissent aux campagnes, aux marchés mal desservis, à la résidence des clients et aux tendances de vente élevées, ce qui facilite l’optimisation des gammes de produits, la capitalisation des ventes, la création de segments de clientèle ciblés et l’évaluation des données démographiques régionales.
De nombreux schémas de couleurs différents peuvent être utilisés pour représenter la carte de chaleur, chacun ayant ses propres avantages et inconvénients en termes de perception. Les sélections de palettes de couleurs sont plus qu’une question d’esthétique puisque les couleurs de la carte de chaleur reflètent les modèles de données. La découverte de motifs peut être facilitée par de bons schémas de couleurs, mais elle peut également être entravée par de mauvaises sélections de couleurs.
Voici des directives générales pour l’utilisation des couleurs dans les cartes de chaleur :
Pour différencier les catégories, faites varier la teinte : Changez la couleur des pièces pour indiquer différents types d’histoires. La plupart des gens peuvent faire la distinction entre un nombre limité de teintes. Les couleurs sont le meilleur moyen d’indiquer les catégories.
Variez la luminance pour représenter les nombres : Faire varier la luminance vous permet de discerner la structure des données numériques. La variation de luminance améliore la visibilité des motifs discrets ou continus dans une distribution à deux variables. La palette de couleurs de luminosité met également en évidence la présence de deux pics forts.
Palette de couleurs : étant donné que la couleur est un élément important d’une carte de chaleur, la palette de couleurs doit correspondre au type de données. Entre la valeur et la couleur, une barre de couleur séquentielle est utilisée, les teintes plus claires correspondant à des quantités plus faibles et des teintes plus foncées correspondant à des valeurs plus importantes, ou vice versa. Lorsque les valeurs ont un point zéro, une palette de couleurs divergentes est utilisée.
Légende : étant donné que les couleurs n’ont pas de lien naturel avec les valeurs numériques, une légende est nécessaire pour que les spectateurs puissent comprendre le contenu de la carte de chaleur. Une clé est utile pour afficher le mappage des couleurs aux valeurs numériques.
Annoter : en raison d’un manque de précision dans le mappage de la couleur à la valeur, il est avantageux d’ajouter des annotations de valeur de cellule à la carte de chaleur.
Trier : il est conseillé de tracer les variables numériques sur la carte de chaleur dans un ordre trié ; cela aide les lecteurs à comprendre les modèles de données. Comme les catégories n’ont pas d’ordre naturel, une pratique courante consiste à les trier en fonction de leur valeur moyenne de leur cellule. La carte de chaleur en grappes regroupe les valeurs des catégories en fonction de leur proximité.
Marques de coche : les marques de coche correspondent normalement au nombre de bacs, qui varie en fonction du type de données. S’il y a peu de cases sur une variable d’axe numérique, il est permis de conserver des graduations sur chaque case. Cependant, lorsqu’il y a de nombreuses cases, il est préférable de mettre des coches entre les groupes de cases pour minimiser l’encombrement. Il est suggéré de conserver les graduations sur chaque case pour une variable d’axe catégoriel.
Palettes de couleurs Seaborn : les palettes de couleurs sont un ensemble complet de couleurs numériques utilisées pour les visualisations Seaborn.
La fonction palette de couleurs () seaborn offre une interface pour créer des palettes de couleurs dans seaborn. Nom d’une palette seaborn (profonde, sourde, brillante, pastel, sombre, daltonienne), Nom d’une palette de couleurs matplotlib, ‘ch:cubehelix arguments>’, ‘husl’ ou ‘hsl’, ‘light:color>’, ‘dark:color>’, ‘blend:color>,color>’, ou Une séquence de couleurs dans n’importe quel format autorisé par matplotlib. La méthode set palette() définit la palette par défaut, qui appelle en interne color palette() et accepte les mêmes entrées.
PALETTE QUALITATIVE : les couleurs d’une palette qualitative incluent généralement des différences dans leur composante de teinte ; par conséquent, les palettes qualitatives sont appropriées pour représenter des données catégorielles. La palette de couleurs par défaut du seaborn est une « palette qualitative ». Profond, en sourdine, pastel, brillant, sombre et daltonien sont les six options de palette matplotlib disponibles dans Seaborn.
Le moyen le plus simple d’identifier des teintes uniques consiste à dessiner des couleurs équidistantes dans un espace colorimétrique circulaire pour un nombre arbitraire de catégories ; les espaces colorimétriques HSL et HUSL utilisent cette méthode.
PALETTE SÉQUENTIELLE : parce que la luminance est la dimension dominante de la variation dans une palette séquentielle, elle convient à l’affichage de données numériques. Lorsque les données vont de valeurs relativement faibles ou ennuyeuses à des informations relativement élevées ou fascinantes, la cartographie séquentielle des couleurs est idéale. Pour les données catégorielles, Seaborn utilise la version discrète de la palette séquentielle, tandis que pour les données numériques, il utilise la version continue. Des palettes de couleurs séquentielles discrètes peuvent également être utilisées pour visualiser des données catégorielles. Les palettes de couleurs séquentielles sont idéales pour les données qui augmentent progressivement et linéairement. Chaque palette de couleur séquentielle a une variante inversée, qui est désignée par le suffixe « _r ».
PALETTE DIVERGENTE : Les palettes divergentes peuvent être utilisées pour représenter des données numériques avec une bordure de catégorie. La palette de couleurs divergente génère une palette de couleurs en combinant la divergence de deux couleurs. Celles-ci sont utilisées pour les données qui ont à la fois des valeurs faibles et élevées qui sont exceptionnelles et couvrent une valeur moyenne qui doit être atténuée. Les palettes divergentes ont deux couleurs de coloriage dominantes, une à chaque pôle. Il est également essentiel que les valeurs de départ aient une luminosité et une saturation comparables.
Palettes divergentes perceptuellement uniformes : « vlag » et « icefire » sont deux palettes divergentes perceptuellement uniformes dans Seaborn.
Palettes divergentes faites sur commande : Diverging palette() est une fonction qui génère une palette de couleurs personnalisée pour les données divergentes. Il crée des palettes de couleur avec une seule couleur de chaque côté. Elle requiert deux couleurs comme paramètres, toutes deux convergentes vers une autre couleur au centre. Les corrélations vont de -1 à 1, elles ont donc deux directions, et dans ce cas, une palette divergente fonctionne mieux qu’une palette séquentielle.
Format large : Le format large, communément appelé format désordonné, est une matrice dans laquelle chaque ligne représente une personne et chaque colonne représente une observation. Dans ce scénario, la couleur d’une cellule de carte de la chaleur est corrélée à la valeur d’observation.
Matrice de corrélation : Une matrice de corrélation, communément appelée format carré, est générée en appliquant la fonction corr() sur un ensemble de données et est affichée sur une carte de chaleur. Ces cartes de chaleur aident à déterminer les facteurs qui sont liés les uns aux autres.
Format long : Le format long, souvent appelé format ordonné, correspond au moment où chaque ligne reflète une observation. L’individu, le nom de la variable et la valeur sont les trois colonnes (x, y et z). Ce type de données peut être utilisé pour générer une carte de chaleur, comme indiqué ci-dessous :
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Une fonction basée sur la densité est utilisée pour disposer les grandeurs des valeurs affichées à travers les couleurs dans une matrice de lignes et de colonnes. Les cartes de chaleur de grille sont classées comme suit.
Carte de chaleur en cluster (en grappes) : L’objectif de la carte de chaleur en cluster est de créer des relations entre les points de données et leurs caractéristiques. Le clustering (la mise en grappes ou regroupement) est utilisé dans le cadre du processus de regroupement de caractéristiques comparables dans ce type de carte de chaleur. Les cartes de chaleur groupées sont couramment utilisées en sciences biologiques pour étudier les similitudes génétiques entre les personnes.
Corrélogramme : Un corrélogramme remplace chacune des variables sur les deux axes par des variables numériques dans l’ensemble de données. Chaque carré représente le lien entre deux variables qui se croisent, ce qui facilite le développement de modèles statistiques descriptifs ou prédictifs.
Chaque case d’une carte de chaleur se voit attribuer une représentation en couleur basée sur la valeur des cellules voisines. L’ampleur de la valeur dans cet espace détermine le placement de la couleur. Ces cartes de chaleur sont des superpositions de canevas « peinture par numéros » basées sur des données superposées sur des images. Les cellules avec des valeurs plus élevées que les autres cellules sont colorées avec une couleur chaude, tandis que les cellules avec des valeurs plus faibles sont colorées avec une couleur froide.
Les cartes thermiques et les cartes choroplèthes sont souvent confondues. Une carte choroplèthe montre le pourcentage d’une variable d’intérêt en utilisant différents motifs d’ombrage à l’intérieur des limites géographiques. Une carte de chaleur, en revanche, n’est pas corrélée aux limites géographiques. Les cartes choroplèthes illustrent la variabilité d’une variable dans le temps ou sur une zone géographique. Au lieu des zones géographiques a priori des cartes choroplèthes, une carte de chaleur utilise des régions générées en fonction du modèle de la variable. La carte choroplèthe est divisée en entités géographiques bien connues, notamment des nations, des états, des provinces et des comtés.
Les cartes de chaleur régulières facilitent la distinction entre la corrélation négative, la corrélation positive et l’absence de corrélation, mais l’examen des valeurs de corrélation positive entre les variables positivement corrélées nécessite encore de parcourir la grille plusieurs fois. Pour rendre nos cartes plus lisibles, nous ajoutons la taille comme paramètre à notre carte de chaleur en plus de la couleur. La taille de chaque case colorée est proportionnelle à l’ampleur de l’association. Il fournit également un aperçu des distributions marginales sans nécessiter l’utilisation d’un graphique en couleur.
c = corrplot. Corrplot(data.corr())
c.plot(cmap=’coolwarm’, method=’square’, shrink=.9 ,rotation=45)
Le clustering est utilisé dans le cadre du processus de regroupement de caractéristiques comparables dans ce type de carte de chaleur. Intrinsèquement, les méthodes de clustering sont utilisées pour regrouper les lignes associées sur une carte. L’ordre des colonnes est également choisi.
sns.clustermap(data.corr(), cmap= »coolwarm »)
Il existe diverses exceptions à cette règle, ce n’est donc pas toujours un facteur de rupture, mais dans le cas des cartes de chaleur, le problème est particulièrement difficile car notre perception d’une couleur change en fonction des couleurs qui l’entourent. Par conséquent, même avec de minuscules ensembles de données, les cartes de chaleur ne conviennent pas à la visualisation des résultats individuels. Cela se traduit par :
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