Bản đồ nhiệt là một màn hình đồ họa của dữ liệu số trong đó màu sắc được sử dụng để biểu thị các giá trị. Trong bối cảnh khai thác dữ liệu, bản đồ nhiệt đặc biệt hữu ích cho hai mục đích - để trực quan hóa các bảng tương quan và để hiển thị các giá trị còn thiếu trong dữ liệu. Trong cả hai trường hợp, thông tin được chuyển tải trong một bảng hai chiều.
Bản đồ nhiệt là một mô tả đồ họa của dữ liệu cần một hệ thống mã hóa màu để xác định nhiều giá trị. Bản đồ nhiệt được sử dụng trong nhiều dạng phân tích khác nhau nhưng được sử dụng phổ biến nhất để hiển thị hành vi của người dùng trên các trang web hoặc mẫu trang web cụ thể. Bản đồ nhiệt có thể được sử dụng để hiển thị vị trí người dùng đã nhấn trên trang, khoảng cách họ đã cuộn xuống trang hoặc được sử dụng để hiển thị kết quả của các bài kiểm tra theo dõi mắt.
Một bảng tương quan cho các biến p có p hàng và p cột. Một bảng dữ liệu bao gồm p cột (biến) và n hàng (quan sát). Nếu nhiều hàng lớn, do đó, một tập hợp con có thể được sử dụng. Trong cả hai trường hợp, việc quét mã màu thay vì các giá trị sẽ đơn giản và nhanh hơn.
Bản đồ nhiệt rất hữu ích khi xác định một số lượng lớn các giá trị, nhưng chúng không phải là sự phục hồi để hiển thị đồ họa chính xác hơn, bao gồm cả biểu đồ thanh, vì không thể nhận ra chính xác sự khác biệt về màu sắc.
Trong bản đồ nhiệt bị thiếu giá trị, các hàng tương quan với dữ liệu và cột với các biến. Nó cần mã hóa nhị phân của tập dữ liệu ban đầu, trong đó 1 chỉ ra giá trị bị thiếu và 0 cho biết ngược lại. Bảng nhị phân mới này được tô màu, chỉ bao gồm các ô giá trị bị thiếu (với giá trị 1) được tô màu.
Dữ liệu liên quan đến dữ liệu kinh tế, xã hội, chính trị và "hạnh phúc" của nhiều quốc gia trên toàn cầu (mỗi hàng là một quốc gia). Các biến được hợp nhất từ nhiều nguồn và đối với mỗi nguồn, thông tin không phải lúc nào cũng có sẵn ở mọi quốc gia.
Bản đồ nhiệt dữ liệu bị thiếu hỗ trợ trực quan hóa mức độ và số lượng “sự thiếu hụt” trong tệp dữ liệu kết hợp. Một số thiết kế về “sự thiếu hụt” chỉ đơn giản là xuất hiện các biến bị thiếu đối với hầu như tất cả các quan sát và các cụm hàng (quốc gia) bị thiếu một số giá trị.
Các biến số bị thiếu ít cũng rõ ràng. Dữ liệu này có thể được sử dụng để quyết định cách quản lý sự thiếu hụt (ví dụ:bỏ một số biến, bỏ một số dữ liệu, áp đặt, v.v.).
Các công cụ phân tích như Google Analytics hoặc Site Catalyst rất tốt trong việc hỗ trợ các số liệu để hiển thị những trang nào mà người dùng truy cập, nhưng chúng có thể cần chi tiết khi nó xuất hiện để hiểu cách người dùng sử dụng các trang đó. Bản đồ nhiệt có thể cung cấp cái nhìn tổng quan hơn về cách người dùng đang hoạt động.
Bản đồ nhiệt hiển thị trực quan hơn các báo cáo phân tích tiêu chuẩn, có thể tạo ra chúng đơn giản hơn để phân tích trong nháy mắt. Điều này làm cho chúng dễ tiếp cận hơn, đặc biệt là đối với những người không quen với việc phân tích một lượng lớn dữ liệu.
Các công cụ lập bản đồ nhiệt tốt, chẳng hạn như CrazyEgg, cho phép các nhà phân tích phân đoạn và lọc dữ liệu. Điều này có nghĩa là có thể đơn giản để xem nhiều kiểu người dùng đang tương tác với một trang cụ thể như thế nào.