히트맵 차트 시각화는 어떻게 빠르게 만들까?열 지도 예시

최종 업데이트:2021-12-13

히트맵 은 패턴과 변화를 보여주는 데 사용됩니다. 시간에 따른 변화를 보여주는 데 사용할 수 있고 색상 코딩 시스템을 사용해 다양한 값을 나타내는 데이터의 그래픽 표현입니다. 

다른 차트 종류에 관련 소개 자료는 시각화 차트 종류 14 종: 한 눈에 들어오는 가치를 잡아주기를 참고하세요.

히트맵 이란?

히트맵 은 지도를 배경으로 히트(Heat)의 깊이로 데이터의 크기와 분포 범위, 지리적 범위 내 점들의 가중치를 보여주는 것입니다.

히트맵은 지도와 결합하여 데이터의 지리적 단계별로 직관을 표시하고 색상의 깊이, 거품의 크기 등을 통해 도량의 크기를 쉽게 판단할 수 있어 페이지의 각 구역 방문객들의 관심사를 직관적으로 볼 수 있다는 장점을 가지고 있습니다.

또한 히트맵은 지도 정보가 있어야 하며 차트 형식은합쳐지기 쉬우며, 기포의 크기와 색의 깊이가 비슷한 경우 구별이 잘 되지 않으며, 지리적 크기와 도량치의 상관 없이 잘못 보이기 쉽다는 단점도 있습니다.

히트맵 차트
출처: JMP

히트 맵 시각화 차트를 빠르게 만들기

어떻게 히트맵 시각화 차트를 빠르게 만들까요? 많은 사용자들은 Excel를 사용하고 시각화 보고서나 대시보드를 개발합니다. 하지만 Excel에는 직접 히트 맵 차트 유틸리티가 없고 공식과 VBA코드를 기억을 필요해야 하며 개발 프로세스도 복잡해질 것입니다. 따라서 업무 효율성도 떨어질 것입니다.

일상 업무 생산성을 향상시키기 위해서 전문적인 히트맵 차트 그리기 도구가 필요합니다. 이번 시간에는 제가 직업때문에 자주 사용했던 파인리포트로 간단한 히트맵 차트를 만드는 과정과 템플릿을 공유하겠습니다.

파인리포트는 제가 속해 있는 데이터 연구소에서 개발한 BI 리포팅 & 대시보드 소포트웨어입니다. 공식 홈페이지에서 제품 체험판 다운로드가 가능합니다. 현재 제공되는 체험판은 기능과 사용기한의 제한 없이 보고서 작성하거나 시각화 대시보드 작성을 연습하기 위해서 무료로 다운로드 할 수 있습니다.(비상용 목적에 한함) 

엑셀과 유사한 인터페이스 FineReport

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히트맵 그리기 예시

Step 1 : 데이터 연동

  • 엑셀이나 데이터베이스(Database)의 데이터를 연동할 수 있습니다.

파인리포트는 는 JDBC를 통해 데이터베이스에 직접 연결, JNDI를 통해 어플리케이션 서버와 데이터베이스 연결 공유, JCO를 통해 SAP 시스템에 연결 등 다양한 채널을 통해 데이터 소스를 연결합니다. 간단히 연결 설정을 할 수있고, 스크립트나 코딩이 필요하지 않습니다.

Step2 : 히트 맵 차트 추가

  • 데이터 값을 드래그앤드롭하고 위도/경도나 구역에 따라 시스템이 원키으로 히트 맵 차트를 생성해줍니다.

FineReport는 매개 변수 전달 또는 데이터 필터링을 기반으로 데이터 팁, 대화형 강조, 시리즈 상호 작용, 온라인 스위치, 좌표 스케일링, 자동 새로 고침 등이 대화 형 분석을 실현하기 위해 사용됩니다. 추세선, 경고 선, 배경 등을 추가하여 사용자 커스텀을 구성 할 수도 있습니다.

Step 3 : 데이터 바이딩

히트맵을 더블 클릭하고 [셀 요소]를 클릭합니다. 오른쪽 [패널]-[데이터]를 클릭하여 데이터를 바이딩합니다.

Step 4: 효과 설정

  • 분석 목적에 따라 데이터 경계선을 표시하거나 동적인 효과를 추가할 수 있습니다.
히트맵 그리기
히트맵 그리기

FineReport에서 히트맵을 만드면 3-4분 정도면 완성할 수 있을정도로 무척 쉽고 간단합니다.

히트맵 시각화 차트 템플릿

히트맵 은 특정 페이지의 요소가 얼마나 인기있는지를 한 눈에 볼 수 있는 좋은 방법입니다. 이것은 페이지에서 비슷한 눈에 잘 띄는 요소들을 비교할 때 특히 유용합니다. 

열지도 시각화 차트 템플릿 1:

히트맵(열지도)은 일반적으로 특수 하이라이트로 표시됩니다. 아래 그림과 같이 haze 지도 차트입니다. 그 지역의 색이 진할수록 그 지역의 공기 질이 나빠집니다.

PM2.5 배포, 등록일 및 연령 분포, 제품 선호도 분포 등에 적용됩니다.

출처: FineReport

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열지도 시각화 차트 템플릿 2:

히트맵 ( Heat Map)은 매우 큰 데이터 집합의 패턴을 확인하는 데 가장 유용합니다. 아래의 그림에서 29,000회 이상의 비행에서 얻은 데이터를 요약합니다. 열 지도는 6개 항공사의 평균 도착 지연을 보여줍니다.

히트맵
출처:JMP

히트맵 시각화 차트 템플릿 3:

이 히트맵은 지난 세기에 걸쳐 일부 지역의 인구 변화가 거의 없었다는 것을 보여줍니다. 알래스카와 하와이는 열 지도에서 아무런 색상 변화도 보이지 않습니다. 남대서양 주들은 시간이 지남에 따라 가장 큰 인구 변화를 보였습니다.

히트맵

마무리

이번 포스트에서는 히트맵 , 대표적인 지도 제작 히트맵 차트 템플릿에 대해서 알아보았습니다. 히트맵은 위치 데이터를 데이터 시각화 유형의 하나로, 지리적 영역에 각 지역의 특징을 종합하여 더 풍부한 데이터 해석이 가능하다는 점이 장점입니다. 다시 말해서, 즉 맵 차트는 가능한 인사이트를 도출하는 데에 일반적인 지도보다 훨씬 더 많은 장점을 지니고 있습니다.

* 본문에서 나타난 지도 시각화는 파인리포트로 제작한 것입니다.

*파인리포트는 강력한 데이터 시각화 능력을 갖춘 엔터프라이즈급 기업 데이터 분석 툴입니다. 각중한 사업에서 데이터 분석에 활용할 수 있습니다. 간단한 드래드앤 드롭으로, 다양하고, 멋진고, 유용한 지도 시각화를 만들 수 있습니다. 초보자에게 우선 선택입니다.

* 여러분들만의 지도 시각화를 제작하고 싶다면 공식 홈페이지에서 파인리포트를 무료로 다운로드해 보세요.

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