Que es un mapa de calor

Análisis de mapas térmicos

Un mapa de calor (o heatmap) es una técnica de visualización de datos que muestra la magnitud de un fenómeno en forma de colores en dos dimensiones. La variación del color puede ser por tono o por intensidad, lo que da pistas visuales evidentes al lector sobre cómo se agrupa el fenómeno o cómo varía en el espacio. Hay dos categorías fundamentalmente diferentes de mapas de calor: el mapa de calor de conglomerados y el mapa de calor espacial. En un mapa de calor de conglomerados, las magnitudes se colocan en una matriz de tamaño de celda fijo cuyas filas y columnas son fenómenos y categorías discretas, y la ordenación de las filas y columnas es intencionada y algo arbitraria, con el objetivo de sugerir conglomerados o representarlos como descubiertos mediante un análisis estadístico. El tamaño de la celda es arbitrario, pero lo suficientemente grande como para ser claramente visible. En cambio, la posición de una magnitud en un mapa de calor espacial está forzada por la ubicación de la magnitud en ese espacio, y no hay noción de celdas; se considera que el fenómeno varía continuamente.

Los mapas de calor tienen su origen en la visualización en 2D de los valores de una matriz de datos. Los valores más grandes se representaban con pequeños cuadrados grises o negros (píxeles) y los más pequeños con cuadrados más claros. Toussaint Loua [fr] (1873) utilizó una matriz de sombreado para visualizar las estadísticas sociales de los distritos de París[1] Sneath (1957) mostró los resultados de un análisis de conglomerados permutando las filas y las columnas de una matriz para colocar los valores similares cerca unos de otros según la agrupación. Jacques Bertin utilizó una representación similar para mostrar los datos que se ajustaban a una escala de Guttman. La idea de unir los árboles de conglomerados a las filas y columnas de la matriz de datos se originó con Robert Ling en 1973. Ling utilizó caracteres de impresora sobrecargados para representar diferentes tonos de gris, con un ancho de carácter por píxel. Leland Wilkinson desarrolló el primer programa informático en 1994 (SYSTAT) para producir mapas de calor de conglomerados con gráficos en color de alta resolución. La pantalla de Eisen et al. que se muestra en la figura es una réplica del diseño anterior de SYSTAT[cita requerida].

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Mapa de calor sns

A continuación, creamos un mapa de todos los elementos de tu página, es decir, todo aquello con lo que cualquiera puede interactuar. Estos elementos y sus etiquetas, así como sus elementos padre, son los que utilizamos para construir un mapa de la actividad de los usuarios en tu página.

Por ejemplo, digamos que una determinada página tiene una alta tasa de rebote. El informe de seguimiento de clics de Confeti revela que la gente visita esa página, intenta hacer clic en un montón de elementos diferentes en los que no se puede hacer clic, y luego se frustra y se va.

Otra aplicación realmente valiosa del Informe Confeti es su capacidad para rastrear parámetros personalizados – como si alguien visitó su sitio web desde una campaña de publicidad pagada, o una explosión de correo electrónico en particular.

Hemos escrito un artículo completo que explica más sobre cómo este seguimiento puede ayudar a las empresas, especialmente a las marcas de comercio electrónico, a averiguar qué sucede entre un clic y una compra (o por qué muchas personas abandonan un sitio sin añadir al carrito).

Muestra el porcentaje de clics que ha recibido cada elemento (frente a la cantidad total de clics en la página), y permite desglosar los datos demográficos (como cuántos de esos clics proceden de un dispositivo móvil, o si proceden de un visitante nuevo o de uno que vuelve).

Mapa de calor matlab

Un mapa de calor puede utilizarse con todo tipo de datos, desde el mercado inmobiliario que representa el número de ejecuciones hipotecarias hasta los diferenciales de los swaps de incumplimiento crediticio (CDS), pasando por el análisis de páginas web que reflejan el número de visitas que recibe un sitio web.

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Como ejemplo práctico de la utilidad de los mapas de calor, se pusieron de moda durante la recesión que comenzó en 2008. Mucha gente utilizó los mapas de calor para ver rápidamente las tasas de ejecuciones hipotecarias en varios estados y compararlas con mapas de calor de meses anteriores para ver si las ejecuciones hipotecarias estaban aumentando, disminuyendo o permaneciendo igual.

Los mapas térmicos son útiles porque pueden proporcionar una visión eficiente y completa de un tema de un vistazo. A diferencia de los gráficos o las tablas, que hay que interpretar o estudiar para entenderlos, los mapas de calor son herramientas de visualización directa de datos que se explican por sí mismas y son fáciles de leer.

Los mapas de calor también pueden ser más fáciles de usar para los consumidores. En particular, benefician a los consumidores que no están acostumbrados a leer grandes cantidades de datos porque son más accesibles visualmente que los formatos de datos tradicionales.

Mapa de calor de Google Maps

Cuando oye el término “Mapas de calor”, ¿qué le viene a la mente? ¿Piensa inmediatamente en algo relacionado con las finanzas? ¿O se siente atraído por las previsiones que ha visto en las redes meteorológicas? ¿Quizá es usted un pensador innovador y piensa en el seguimiento de sitios web y en herramientas para optimizar las conversiones?

Por definición, los Mapas de Calor son representaciones gráficas de datos que utilizan sistemas de codificación por colores. El objetivo principal de los Mapas de Calor es visualizar mejor el volumen de localizaciones/eventos dentro de un conjunto de datos y ayudar a dirigir a los espectadores hacia las áreas de las visualizaciones de datos que más importan.

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Pero son mucho más que eso. Lo que mucha gente no sabe es que los Mapas de Calor pueden aplicarse a un puñado de visualizaciones de datos. Debido a su dependencia del color para comunicar los valores, los Mapas de Calor son quizás los más utilizados para mostrar una visión más generalizada de los valores numéricos. Esto es especialmente cierto cuando se trata de grandes volúmenes de datos, ya que los colores son más fáciles de distinguir y dar sentido a los números en bruto. Sin embargo, los Mapas de Calor son multifacéticos y también pueden utilizarse en un sentido más literal, por ejemplo, para mostrar zonas “calientes y frías” (de densidad) en un mapa.