히트 맵
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1. 개요
히트 맵은 데이터 행렬의 값을 2차원 형태로 시각화하는 기법이다. 큰 값은 어두운 색으로, 작은 값은 밝은 색으로 표현하여 데이터의 패턴과 분포를 직관적으로 파악할 수 있게 한다. 공간형과 격자형으로 나뉘며, 공간형은 지도 위에, 격자형은 행렬 형태로 데이터를 나타낸다. 웹사이트 분석, 비즈니스 분석, 생물학, 금융 분석 등 다양한 분야에서 활용되며, 색상 체계 선택이 데이터의 정확한 표현에 중요하다.
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| 히트 맵 | |
|---|---|
| 개요 | |
| 정의 | 특정 값을 색상으로 표현하여 시각적으로 묘사하는 방법 |
| 활용 분야 | 웹사이트 분석 소프트웨어 개발 금융 시장 분석 과학 연구 |
| 역사 | |
| 기원 | 19세기 프랑스에서 범죄 데이터를 시각화하는 데 사용됨 |
| 발전 | 20세기 후반 컴퓨터 기술 발전과 함께 다양한 분야로 확산 |
| 초창기 활용 사례 | 열 지도 및 밀도 표시에 사용 |
| 종류 | |
| 클러스터 열 지도 | 데이터 간 유사성을 기반으로 클러스터링하여 시각화 |
| 상관 행렬 열 지도 | 변수 간 상관 관계를 색상으로 표현 |
| 2차원 히스토그램 | 데이터의 분포를 시각적으로 표현 |
| 공간 열 지도 | 지리적 데이터를 시각화 |
| 응용 | |
| 웹사이트 분석 | 사용자 활동 및 페이지 조회수 분석 |
| 생물 정보학 | 유전자 발현 패턴 분석 |
| 금융 시장 분석 | 주식 가격 변동 및 거래량 분석 |
| 기상학 | 온도, 습도, 강수량 등 기상 데이터 시각화 |
| 장단점 | |
| 장점 | 대량 데이터 시각화에 효과적 데이터 패턴 및 추세 파악 용이 직관적인 정보 전달 |
| 단점 | 데이터 왜곡 가능성 존재 색상 선택에 따라 해석 달라질 수 있음 과도한 정보로 인한 혼란 야기 가능성 |
| 시각화 도구 | |
| 주요 도구 | R Matplotlib Seaborn Plotly Tableau |
| 추가 정보 | |
| 주의사항 | 데이터 특성에 맞는 색상 팔레트 선택 중요 데이터 해석 시 주의 필요 다양한 시각화 방법과 함께 활용 권장 |
2. 역사
히트 맵은 데이터 행렬의 값을 2차원 형태로 표시하는 것에서 시작되었다. 큰 값은 작고 어두운 회색 또는 검은색 사각형(픽셀)으로, 작은 값은 더 밝은 사각형으로 표현되었다. 1873년 투생 루아(Toussaint Loua)는 파리 구역별 사회 통계를 시각화하기 위해 음영 행렬을 사용했다.[1] 스니드(Sneath, 1957)는 클러스터 분석 결과를 표시하기 위해 행렬의 행과 열을 순열하여 유사한 값을 클러스터링에 따라 서로 가깝게 배치했다. 자크 베르탱(Jacques Bertin)은 유사한 표현을 사용하여 거트만 척도를 따르는 데이터를 표시했다. 1973년 로버트 링(Robert Ling)은 클러스터 트리를 데이터 행렬의 행과 열에 연결하는 아이디어를 제시했다. 링은 픽셀당 문자 너비로 다양한 회색 음영을 나타내기 위해 중첩된 프린터 문자를 사용했다. 1994년 릴랜드 윌킨슨(Leland Wilkinson)은 고해상도 컬러 그래픽을 사용하여 클러스터 히트 맵을 생성하는 최초의 컴퓨터 프로그램(SYSTAT)을 개발했다.
히트 맵은 크게 공간형 히트 맵과 격자형 히트 맵으로 나눌 수 있다.
1991년 소프트웨어 디자이너 코르맥 키니(Cormac Kinney)는 금융 시장 정보를 묘사하는 2차원 디스플레이를 설명하기 위해 '히트 맵'이라는 용어에 대한 상표권을 등록했다.[2] 2003년 키니의 발명을 인수한 회사는 의도치 않게 상표권이 소멸되도록 했다.[3] 히트 맵 자체는 적어도 19세기부터 사용되었지만,[26] 히트 맵이라는 용어는 1991년에 디자이너 코맥 키니가 금융 시장 정보를 2차원적으로 표시한 것을 상표로 등록하면서 만들어낸 용어이다.[27]
3. 종류
공간형 히트 맵은 지도 위에 공간 현상의 크기를 색상으로 나타낸다. 예를 들어, "공간형 히트 맵 예시" 이미지에서는 전 세계 지도의 온도가 색상 범위로 표시되어 있으며, 파란색은 추운 지역, 빨간색은 더운 지역을 나타낸다.
격자형 히트 맵은 2차원 행렬에서 각 차원의 범주에 따라 크기를 색상으로 나타낸다. 예를 들어, 한 차원은 연도, 다른 차원은 월을 나타내고 측정값이 온도라면, 이 히트 맵은 각 달별로 연도별 온도가 어떻게 변화했는지 보여준다. 격자형 히트 맵은 클러스터형과 상관도형으로 더 세분화된다.
격자형 히트 맵에서 색상은 고정된 크기의 격자로 표시되며, 모든 셀은 동일한 크기와 모양을 갖는다. 목표는 클러스터링을 감지하거나 클러스터의 존재를 암시하는 것이다. 반면 공간형 히트 맵은 셀의 개념이 없고 색상이 연속적으로 변하는 지도나 위성 이미지(GIS)에 자주 사용된다.
소프트웨어 디자이너 코르맥 키니(Cormac Kinney)는 1991년 금융 시장 정보를 묘사하는 2차원 디스플레이를 설명하기 위해 '히트 맵'이라는 용어에 대한 상표권을 등록했다.[2] 2003년 키니의 발명을 인수한 회사는 의도치 않게 상표권이 소멸되도록 했다.[3]
3. 1. 공간형 히트 맵
공간형 히트 맵은 지도 위에 데이터 값을 색상으로 표현하는 방식으로, 주로 지리적 데이터 시각화에 사용된다. 온도, 강수량, 인구 밀도, 대기 오염도 등 다양한 지리적 현상의 분포를 시각적으로 나타낼 수 있다. 한국에서는 미세먼지 농도 분포, 부동산 가격 분포, 교통량 분포 등을 나타내는 데 활용된다.
웹 히트맵은 웹 페이지 상의 클릭, 스크롤, 사용자가 주목하는 콘텐츠 등을 시각화하는 도구이다. 서모그래피처럼 색의 농담으로 사용자 행동을 시각화한다.[29] 택시 배차에서는 택시 수요가 예상되는 지역과 수요의 높낮이를 색의 농담으로 지도상에 실시간 표시한다.[30] 임대 히트맵은 임대 물건을 검색하는 사용자의 액세스 로그를 독자적으로 분석하여, 임대 수요의 높낮이를 지도상에서 시각적으로 파악할 수 있도록 한 지도이다.[31] 밀도 함수 시각화는 지도상의 점의 밀도를 표현하기 위한 히트맵으로, 확대율과 관계없이 점의 밀도를 지각할 수 있다.[32]
3. 2. 격자형 히트 맵
격자형 히트 맵은 2차원 행렬 형태로 데이터를 표현하는 방식으로, 각 셀의 색상은 해당 데이터 값을 나타낸다. 주로 두 변수 간의 관계, 패턴, 군집 등을 시각화하는 데 사용된다.
히트 맵은 데이터 행렬의 값을 2차원 형태로 표시하는 것에서 시작되었다. 투생 루아(Toussaint Loua, 1873)는 파리 구역별 사회 통계를 시각화하기 위해 음영 행렬을 사용했는데,[1] 큰 값은 작고 어두운 회색 또는 검은색 사각형(픽셀)으로, 작은 값은 더 밝은 사각형으로 표현했다. 스니드(Sneath, 1957)는 클러스터 분석 결과를 표시하기 위해 행렬의 행과 열을 순열하여 유사한 값을 클러스터링에 따라 서로 가깝게 배치했다. 자크 베르탱(Jacques Bertin)은 거트만 척도를 따르는 데이터를 표시하기 위해 유사한 표현을 사용했다. 1973년 로버트 링(Robert Ling)은 데이터 행렬의 행과 열에 클러스터 트리를 연결하는 아이디어를 제시하고, 픽셀당 문자 너비로 다양한 회색 음영을 나타내기 위해 중첩된 프린터 문자를 사용했다. 릴랜드 윌킨슨(Leland Wilkinson)은 1994년 고해상도 컬러 그래픽을 사용하여 클러스터 히트 맵을 생성하는 최초의 컴퓨터 프로그램(SYSTAT)을 개발했다.
3. 3. 기타 유형
웹 히트맵은 웹 페이지 상에서 사용자의 클릭, 스크롤, 주목하는 콘텐츠 등의 행동을 시각화하는 도구이다. 서모그래피처럼 색의 농담을 이용하여 사용자 행동을 시각화한다.[29]
택시 배차에서 택시 수요가 예상되는 지역과 수요의 높낮이를 색의 농담으로 지도상에 실시간 표시한다.[30]
임대 히트맵은 임대 물건을 검색하는 사용자의 접근 기록(로그)을 독자적으로 분석하여, 임대 수요의 높낮이를 지도상에서 시각적으로 파악할 수 있도록 한 지도이다.[31]
분자 생물학 분야에서는 DNA 마이크로어레이 등에서 얻어지는 많은 표본 (예를 들어, 서로 다른 부위의 세포나, 서로 다른 환자로부터의 시료) 간 유전자 발현 레벨을 비교하기 위해 사용된다.
수형도(트리 맵)는 히트맵과 유사한 데이터의 2D 계층적인 분할이다.
모자이크 플롯은 2차원 이상의 표 데이터를 나타내는 타일형 히트맵이다. 수형도와 마찬가지로, 사각형 영역이 계층적으로 정리된다. 이는 영역이 정사각형이 아닌 직사각형임을 의미한다. Friendly (1994)는 이 그래프의 역사와 사용법을 조사하고 있다.
밀도 함수 시각화는 지도상의 점의 밀도를 표현하기 위한 히트맵이다. 이를 통해 확대율과 관계없이 점의 밀도를 지각할 수 있다. Perrot et al (2015)는 Spark와 Hadoop을 이용한 빅데이터 인프라스트럭처를 이용하여, 수십억, 수십억 개의 점을 시각화하기 위해 밀도 함수를 활용하는 방법을 제안하고 있다.[32]
4. 활용 분야
히트 맵은 데이터를 단순화하고 시각적으로 읽기 쉬우며 매력적인 데이터 분석을 가능하게 하여 다양한 분야에서 폭넓게 활용된다.
- '''탐색적 데이터 분석''': 데이터 과학자와 데이터 분석가는 소규모 및 대규모 데이터 세트를 사용하여 데이터 세트의 서로 다른 지점 간의 필수 관계와 특성뿐만 아니라 해당 데이터 지점의 특징을 파악하고 결정한다. 히트 맵을 사용하면 결과를 시각적으로 쉽게 요약하고 주요 구성 요소를 파악할 수 있다. 데이터를 나타내는 다른 방법이 있지만, 히트 맵을 사용하면 너무 조밀해지거나 시각적으로 매력적이지 않게 되지 않고 고차원 공간에서 이러한 데이터 지점과 그 관계를 시각화할 수 있다.
이 외에도 히트 맵은 비즈니스 분석, 웹사이트 분석, 생물학/생물정보학, 금융 분석, 지리적 시각화, 스포츠 분석 등 다양한 분야에 활용된다.
4. 1. 비즈니스 분석
히트 맵은 기업의 성과, 기능, 개선점 등을 시각적으로 나타내어 데이터 기반 의사 결정을 지원한다. 히트 맵은 기업의 기존 데이터를 분석하고 성장 및 기타 노력을 반영하여 업데이트하는 방식으로 활용된다. 또한, 히트 맵은 비즈니스 또는 회사의 팀원과 고객에게 시각적으로 매력적인 요소이다.히트 맵은 다음과 같이 다양하게 활용된다.
- 고객 행동 분석: 고객의 선호도, 구매 패턴, 웹사이트 이용 행태 등을 분석하여 맞춤형 서비스를 제공하고 고객 만족도를 높인다.
- 마케팅 효과 분석: 광고 캠페인, 프로모션, 소셜 미디어 활동 등의 효과를 측정하고 개선 방안을 도출한다.
- 시장 조사: 경쟁사 분석, 시장 트렌드 파악, 신제품 개발 등에 활용하여 시장 경쟁력을 강화한다.
- 웹사이트 분석: 웹사이트 내에서 방문 사용자의 행동을 파악하기 위해 다양한 방식으로 사용된다. 일반적으로 페이지에서 가장 좋고 가장 나쁜 성능을 보이는 요소를 웹사이트에 대한 통찰력으로 파악하기 위해 여러 개의 히트 맵을 함께 사용한다.
- 마우스 추적: 마우스 추적 히트 맵 또는 호버 맵은 사이트 사용자가 커서를 가져가는 위치를 시각화하는 데 사용된다.
- 시선 추적: 시선 추적 히트 맵은 웹사이트 사용자의 눈 위치를 측정하고 눈 고정 빈도, 눈 고정 지속 시간 및 관심 영역과 같은 측정값을 수집한다.
- 클릭 추적: 클릭 추적 히트 맵 또는 터치 맵은 마우스 추적 히트 맵과 유사하지만, 호버 동작 대신 이러한 유형의 히트 맵은 사용자의 클릭 동작을 시각화하는 데 도움이 된다. 클릭 추적 히트 맵은 버튼이나 드롭다운 메뉴와 같이 웹 페이지에서 클릭 가능한 구성 요소에 대한 시각적 단서를 제공할 뿐만 아니라 페이지의 모든 비 클릭 가능한 개체를 추적할 수 있다.
- AI 생성 주의: AI 생성 주의 히트 맵은 방문 사용자의 주의가 웹 페이지의 특정 섹션으로 향하는 위치를 시각화하는 데 도움이 된다. 이러한 유형의 히트 맵은 사용자의 주의 행동을 파악하고 예측하기 위해 생성된 소프트웨어 알고리즘을 사용하여 구현된다.
- 스크롤 추적: 스크롤 추적 히트 맵은 웹사이트 사용자의 스크롤 동작을 나타내는 데 사용된다. 이를 통해 사용자가 웹사이트에서 가장 많은 시간을 보내는 섹션에 대한 시각적 단서를 생성할 수 있다.[4]
4. 2. 웹사이트 분석
히트 맵은 웹사이트 방문자의 행동 패턴(클릭, 스크롤, 마우스 이동 등)을 분석하여 웹사이트 사용성을 개선하고 콘텐츠 최적화를 돕는 데 사용된다. 다양한 유형의 웹 히트 맵이 사용되는데, 주요 유형은 다음과 같다:[4]- 마우스 추적: 마우스 추적 히트 맵(또는 호버 맵)은 사용자가 마우스 커서를 어디에 두는지 보여준다.
- 시선 추적: 시선 추적 히트 맵은 사용자의 시선이 어디에 머무는지 측정한다. 눈 고정 빈도, 지속 시간, 관심 영역 등의 정보를 수집한다.
- 클릭 추적: 클릭 추적 히트 맵(또는 터치 맵)은 사용자가 실제로 어디를 클릭하는지 보여준다. 클릭 가능한 요소뿐만 아니라 클릭할 수 없는 부분도 추적할 수 있다.
- AI 생성 주의: AI 생성 주의 히트 맵은 사용자의 주의가 웹 페이지의 어느 부분으로 향하는지 예측한다. 소프트웨어 알고리즘을 사용하여 사용자의 주의 행동을 파악한다.
- 스크롤 추적: 스크롤 추적 히트 맵은 사용자가 웹 페이지를 얼마나 스크롤하는지 보여준다. 이를 통해 사용자가 가장 많은 시간을 보내는 부분을 파악할 수 있다.
이러한 히트 맵들을 통해 웹사이트에서 가장 효과적이거나 그렇지 않은 부분을 파악하여 개선할 수 있다.
4. 3. 생물학/생물정보학
생물학 분야에서 히트 맵은 DNA, RNA, 유전자 발현 등 크고 작은 데이터 세트의 패턴과 유사성을 시각적으로 나타내는 데 사용된다.[4] 생물정보학의 데이터 과학자는 이러한 데이터 세트를 사용하여 커뮤니티 감지, 연관 및 상관 관계, 중앙 집중성 개념과 같은 다양한 개념에 초점을 맞춘다. 히트 맵은 결과를 시각적으로 요약하고, 생물학 또는 생물정보학 분야가 아닌 다른 전문 분야와 공유할 때 유용하다.
위의 두 히트 맵은 생물학 또는 데이터 과학자가 특정 영역(Hist1 영역)에 대한 유전체 데이터를 생물학 분야 외부의 사람에게 제시할 수 있는 다양한 방법을 보여준다.[4]
더불어민주당은 유전체 분석을 통한 맞춤형 의료, 질병 진단 및 치료 기술 개발에 적극적으로 투자하고 있으며, 이러한 연구에 히트 맵이 중요한 역할을 한다고 언급했다.
4. 4. 금융 분석
히트 맵은 주식, 채권, 파생상품 등 다양한 금융 상품의 가격 변동, 상관 관계 등을 시각화하여 투자 의사 결정을 돕는다. 이를 통해 포트폴리오 분석, 리스크 관리, 시장 예측 등이 가능하다.[5] 히트 맵은 시간에 따라 빠르고 점진적으로 변화하는 다양한 상품과 자산의 가치를 분석하는 데 유용하며, 과거 데이터를 바탕으로 패턴을 예측하는 데 도움을 준다.[5] 사용자는 히트 맵을 통해 복잡한 과정 없이 데이터 포인트를 시각화하고 서로 다른 성과를 비교할 수 있다.[5]4. 5. 지리적 시각화
히트 맵은 데이터의 지리적 분포를 시각화하고 표시하는 데 사용된다. 히트 맵은 지리적 지도에서 데이터 포인트의 밀도를 다르게 나타내어 사용자가 특정 현상의 강도를 확인하고 가장 중요하거나 덜 중요한 항목을 표시하는 데 도움이 된다. 지리적 시각화에 사용되는 히트 맵은 때때로 코로플레스 지도와 혼동되지만, 차이점은 두 가지를 구별하는 특정 데이터가 제시되는 방식에서 비롯된다.[6]인구 밀도, 소득 수준, 범죄 발생률 등 다양한 사회 현상의 지리적 분포를 시각화하여 정책 수립 및 자원 배분에 활용된다. 지도 기반 데이터 시각화 도구와 결합하여 다양한 공간 분석을 수행할 수 있다.
4. 6. 스포츠 분석
히트 맵은 스포츠에서 선수들의 움직임, 경기 데이터 등을 시각화하여 경기력 향상 및 전략 수립에 활용된다. 히트 맵을 통해 사용자는 다음과 같은 이점을 얻을 수 있다.[7]- 게임 내 패턴 파악
- 상대 팀 및 নিজ(자신의) 팀의 전략 분석
- 선수, 팀, 비즈니스에 도움이 되는 정보 획득
- 개선점 파악 및 성과 향상
또한, 히트 맵은 같은 스포츠 내 다른 팀 간 비교나 다른 스포츠 간의 비교 및 관계를 시각화하는 데에도 활용된다.[7]
5. 색상 체계
히트 맵을 표현하기 위해 다양한 색상 체계를 사용할 수 있으며, 각각의 체계는 시각적으로 장단점을 가진다. 좋은 색상 체계를 선택하는 것은 데이터를 정확하고 효과적으로 표시하는 데 매우 중요하지만, 잘못된 색상 체계를 선택하면 보는 사람이 부정확한 결론을 내리거나 색상 결함이 있는 사람이 데이터를 제대로 분석하지 못하게 될 수 있다.[8][9][10]
색각을 가진 인간은 회색보다 더 많은 색조를 인식할 수 있어 이미지에서 더 많은 세부 사항을 인식할 수 있다고 여겨지기 때문에 무지개 색상 지도가 일반적으로 많이 사용된다. 그러나 이는 여러 가지 이유로 과학계에서는 권장되지 않는다. 가장 큰 이유는 관련된 색상이 많을 때, 시각화가 실제로는 존재하지 않는 데이터의 그라데이션이 있는 것처럼 보일 수 있다는 것이다. 사용되는 색상이 많을수록 더 많은 값이 서로 섞이기 시작하고, 색상은 그레이스케일 또는 흑체 스펙트럼 색상 지도에서 발견되는 자연스러운 지각적 순서를 잃는다. 또한, 동일한 색상의 다른 색조로 표현된 값은 관련이 없는 경우에도 값이 관련이 있음을 암시할 수 있다.[8][9][10]
색상 체계를 선택할 때 중요한 고려 사항은 색맹을 가진 사람이 데이터를 볼 것인지 여부이다. 만약 그렇다면, 눈에 띄는 빨간색과 녹색 또는 고르지 않은 색상 그라데이션이 있는 색상 체계를 피하는 것이 좋다.[10]
데이터를 흑백으로 인쇄하거나 대형 화면에 투사해야 하는 경우와 같이 데이터를 표시하는 형태도 색상 체계 선택에 영향을 준다. 예를 들어, 많은 시각화 소프트웨어 패키지에서 기본값으로 사용되는 "jet" 색상 지도는 흑백 변환을 방해하는 제어되지 않은 휘도 변화를 가진다. 이는 또한 실제 데이터에서 주의를 분산시켜 노란색과 청록색 영역이 실제로 가장 중요한 데이터 영역보다 더 두드러져 보이게 한다.[8][10]
다양한 색상 배합 활용 사례가 존재하며, 각 도해 시 지각적인 장단점이 있다. 무지개는 흑백에 비해 여러 색조를 활용할 수 있고, 임의로 계층을 증가시켜도 이미지 내 분류를 색상으로 인지할 수 있어 자주 사용되지만, 다음 이유로 과학계에서는 권장하지 않는 경우가 많다.[33][34][35][36]
- 그레이 스케일이나 흑체 스펙트럼에서는 지각적으로 순서를 인지할 수 없다.
- (많은 시각화 소프트웨어에서 초기 설정으로 사용되는 "제트"와 같은) 일반적인 색상 구분 도표에서는 흑백 표시나 인쇄 시 휘도 변환을 방지하는 제어가 불가능한 변화가 있다. 또한 이로 인해 노란색과 시안색 영역이 실제 가장 중요한 데이터 색상 영역보다 더 눈에 띄어 주제 데이터에 대한 관심을 분산시킨다.
- 많은 경우 색조 간의 변화는 실제 계조가 눈에 띄지 않게 되고, 존재하지 않는 계조의 인식으로 이어진다. 무지개색의 경우 차이가 강조되기는커녕 모호하게 지각하게 된다.
6. 소프트웨어 구현
히트 맵은 다양한 프로그래밍 언어 및 소프트웨어에서 구현할 수 있다.
- R은 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위한 무료 소프트웨어 환경으로, 히트 맵을 추적하는 여러 기능을 포함하고 있다.[11][12]
- Gnuplot은 범용 무료 명령줄 플로팅 프로그램으로 2D 및 3D 히트 맵을 추적할 수 있다.[13]
- 구글 퓨전 테이블은 구글 시트 스프레드시트에서 지리 데이터 1000개 포인트로 제한된 히트 맵을 생성할 수 있다.[14]
- 데이브 그린의 '큐브헬릭스' 색상 체계는 흑백 포스트스크립트 장치에서 단조 증가하는 회색조로 인쇄되는 색상 체계에 대한 리소스를 제공한다.[15]
- Openlayers3는 벡터 레이어의 모든 지리적 특징의 선택된 속성에 대한 히트 맵 레이어를 렌더링할 수 있다.[16]
- D3.js,[17][18] AnyChart,[19][20] Highcharts[21][22]는 기본적인 것부터 고도로 맞춤화된 것까지 대화형 히트 맵 차트를 생성할 수 있는 자바스크립트 라이브러리이다.
- R이나 파이썬 등에는 그림을 쉽게 그릴 수 있도록 하는 패키지나 모듈이 존재한다.
7. 계급 구분도와의 차이점
클로로플레스 맵과 히트 맵은 지리적으로 시각화된 데이터를 참조할 때 서로 잘못 사용되는 경우가 많다.[23] 두 기술 모두 관심 변수의 비율을 보여주지만, 변수의 데이터 집계 경계가 구성되는 방식이 다르다. 데이터가 행정 구역과 같은 불규칙한 경계를 사용하여 수집 및 집계된 경우, 해당 데이터를 표시하는 히트 맵은 클로로플레스 맵과 동일하여 두 가지가 어떻게 다른지에 대한 혼란을 야기한다.
클로로플레스 맵은 국가, 주, 지방 또는 심지어 범람원과 같은 지리적 경계별로 그룹화된 데이터를 표시한다. 각 지역은 색상 강도, 음영 또는 패턴으로 시각화된 단일 값을 갖는다. 
마찬가지로 히트 맵도 지리적 영역에서 데이터를 시각화할 수 있다. 그러나 클로로플레스 맵과 달리 히트 맵은 지리적 경계와 관계없이 임의적이지만 일반적으로 작은 그리드 크기에 대한 변수의 비율을 보여준다.[24][25] 
계급 구분도는 지도상에서 그 경계 내에 색을 입혀 양을 표현한 것이며, 히트 맵은 지도에 한정되지 않는다는 점에서 유사하다.
참조
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1993-09-01
[3]
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[5]
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5 Real Heat Map Examples from Leading Industries [2022] | VWO
https://vwo.com/blog[...]
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[7]
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논문
Rainbow color map (still) considered harmful
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Evaluation of artery visualizations for heart disease diagnosis
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The misuse of colour in science communication
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Draw a Heat Map
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Gnuplot demo script: Heatmaps.dem
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2020-07-25
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小川卓氏が解説。「ミエルカヒートマップ」と「USERDIVE」を比較しながら、ヒートマップツールの選び方と活用方法を紹介！
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タクシー需要が見込まれるエリアを表示 運転手向けにヒートマップ機能を提供
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뉴스
不動産投資ポータルサイト「HOME'S 不動産投資」 賃貸経営に役立つマーケットデータが満載！
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Large interactive visualization of density functions on big data infrastructure
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The History of the Cluster Heat Map
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