Heatmap adalah representasi visual dua dimensi dari data yang menggunakan warna, di mana semua warna mewakili nilai yang berbeda. Heatmap dapat digunakan dengan semua jenis data, mulai dari pasar real estat yang mewakili jumlah penyitaan hingga spread credit default swaps (CDS) hingga analisis halaman web yang mencerminkan jumlah kunjungan yang diterima situs web.
Memahami Heatmap
Heatmap digunakan sejak abad ke-19 dalam analisis statistik dan berkembang sebagai alat yang berguna untuk hampir setiap industri dan bidang, termasuk kedokteran, pemasaran, teknik, dan penelitian. Sebagai contoh praktis tentang bagaimana Heatmap dapat membantu, Heatmap menjadi tren selama resesi yang dimulai pada tahun 2008. Banyak orang menggunakan Heatmap untuk melihat dengan cepat tingkat penyitaan di berbagai negara bagian dan membandingkannya dengan Heatmap dari bulan-bulan sebelumnya untuk melihat apakah penyitaan meningkat, menurun, atau tetap sama.
Heatmap bermanfaat karena dapat memberikan ikhtisar yang efisien dan komprehensif tentang suatu topik secara sekilas. Tidak seperti bagan atau tabel, yang harus ditafsirkan atau dipelajari agar dapat dipahami, Heatmap adalah alat visualisasi data langsung yang lebih mudah dipahami dan dibaca.
Heatmap juga dapat lebih ramah pengguna bagi konsumen. Secara khusus, Heatmap bermanfaat bagi konsumen yang tidak terbiasa membaca data dalam jumlah besar karena Heatmap lebih mudah diakses secara visual daripada format data tradisional.
Contoh Heatmap
Heatmap dapat digunakan dalam berbagai situasi dan industri. Misalnya, Heatmap data penyitaan dapat menunjukkan bagian-bagian AS yang mengalami tingkat penyitaan tinggi dalam warna gelap dan negara bagian dengan tingkat penyitaan rendah dalam warna lebih terang, yang dapat berguna bagi profesional real estat yang ingin lebih memahami pasar dan mengidentifikasi tren pasar. Legenda gradien warna biasanya menyertai Heatmap untuk menentukan data dan membantu pembaca peta memahami data. Heatmap juga banyak digunakan dalam industri halaman web untuk menunjukkan di mana pengguna mengeklik.
Pertimbangan Khusus
Namun, Heatmap juga dapat menyesatkan karena sering kali melibatkan sejumlah besar data dan mungkin tidak menyertakan semua informasi yang diperlukan untuk membuat asumsi akurat tentang tren. Heatmap dapat menunjukkan bahwa situasi tertentu terjadi tetapi tidak memberikan wawasan tentang mengapa situasi tersebut terjadi, faktor apa yang terlibat dalam terjadinya situasi tersebut, atau seperti apa ramalan untuk masa mendatang. Heatmap sering kali dibuat sebelum semua data tentang suatu topik dirilis untuk memberikan beberapa analisis awal bagi pemirsa, jadi Heatmap harus dibaca dengan mempertimbangkan peringatan tersebut.
