히트맵으로 데이터 시각화 사용사례 amchart 사용방법
히트맵은 다양한 색상을 사용하여 데이터의 상대적인 값이나 빈도를 나타내는 방식으로, 각 데이터 포인트의 중요도나 범주를 시각적으로 구분짓습니다. 이러한 방식은 특히 대량의 데이터 포인트를 갖는 데이터 세트에서 매우 유용합니다. 그렇다면 히트맵은 어디에서 주로 사용할까요? 그리고 웹상에서 그리는 방법은 어떤게 있을까요? 히트맵으로 데이터 시각화 사용사례 amchart 사용방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
1. 히트맵이란 무엇인가?
히트맵은 복잡한 데이터 집합에서 패턴, 변화, 밀도 등을 시각적으로 파악하기 위한 효과적인 도구입니다.
색상의 강도를 이용해 데이터 포인트 간의 상대적인 차이를 표현함으로써, 대량의 데이터에서도 빠르게 인사이트를 얻을 수 있게 해줍니다.
이는 특히, 각각의 데이터 포인트를 개별적으로 분석하는 것이 현실적으로 불가능한 대규모 데이터 세트에 유용합니다.
2. 히트맵을 사용하는 이유와 장점
히트맵은 정보의 밀도가 높은 시각화를 제공하여, 사용자가 데이터 내의 패턴, 경향성 및 이상치를 직관적으로 파악할 수 있도록 돕습니다.
이러한 시각적 표현은 복잡한 데이터 세트를 더 쉽게 이해하고, 의미 있는 결론을 도출할 수 있는 기반을 마련합니다.
또한, 히트맵은 데이터의 시각적 분석을 위한 훌륭한 출발점이 되며, 추가 분석이나 보고서 작성에 있어 중요한 정보를 제공합니다.
3. 히트맵 사용 사례
과학 연구에서의 패턴 식별
유전자 발현 데이터나 기후 변화 데이터와 같은 과학 연구 분야에서 히트맵은 복잡한 데이터 세트 내의 패턴이나 경향성을 식별하는 데 중요한 역할을 합니다.
이를 통해 연구원들은 중요한 생물학적 또는 환경적 현상에 대한 깊은 인사이트를 얻을 수 있습니다.
금융 시장 분석에서의 가격 변동
시각화 금융 분야에서 히트맵은 주식 시장의 가격 변동, 위험 분석 등을 시각화하는 데 활용됩니다.
이를 통해 투자자들은 시장의 변화를 빠르게 파악하고, 보다 정보에 기반한 투자 결정을 내릴 수 있습니다.
웹사이트 사용성 테스트에서의 사용자 행동 분석
웹사이트 분석에서 히트맵은 사용자의 클릭률, 페이지 내 활동의 열 분포 등을 통해 사용자 행동을 분석하는 데 사용됩니다.
이 정보는 웹사이트의 사용성을 향상시키는 데 필수적입니다.
지리 정보 시스템에서의 인구 밀도 및 오염 수준 분석
지리 정보 시스템(GIS)에서 히트맵은 인구 밀도, 오염 수준 등 지리적 데이터의 분석에 활용됩니다.
이를 통해 정책 입안자나 연구원은 해당 지역의 사회적, 환경적 문제에 대한 해결책을 모색할 수 있습니다.
4. 히트맵 만들기: amCharts를 이용한 예제
저는 웹에서 그래프를 그릴 때 amCharts를 사용합니다.
암차트(amCharts)는 라이브러리화 되어있고, 사용방법도 잘 설명이 되어 있어서 사용하기가 편한 장점이 있습니다.
HTML 페이지에 히트맵 그리기 amCharts는 웹 기반 차트 및 지도를 만들기 위한 강력한 라이브러리입니다.
amCharts를 사용하여 간단한 히트맵을 만드는 방법
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>히트맵 예제</title>
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.amcharts.com/lib/4/core.css" />
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.amcharts.com/lib/4/charts.css" />
<script src="https://cdn.amcharts.com/lib/4/core.js"></script>
<script src="https://cdn.amcharts.com/lib/4/charts.js"></script>
</head>
<body>
<div id="chartdiv" style="width: 100%; height: 500px;"></div>
<script>
am4core.ready(function() {
// am4core 사용 준비
var chart = am4core.create("chartdiv", am4charts.XYChart);
chart.data = 데이터_생성_함수(); // 실제 데이터를 생성하는 함수 호출
// X축 및 Y축 설정
var xAxis = chart.xAxes.push(new am4charts.CategoryAxis());
var yAxis = chart.yAxes.push(new am4charts.CategoryAxis());
xAxis.dataFields.category = "x";
yAxis.dataFields.category = "y";
// 히트맵 시리즈 설정
var series = chart.series.push(new am4charts.ColumnSeries());
series.dataFields.categoryX = "x";
series.dataFields.categoryY = "y";
series.dataFields.value = "value";
series.columns.template.fillOpacity = 0.5;
series.columns.template.strokeOpacity = 0;
series.sequencedInterpolation = true;
// 셀의 색상을 값에 따라 조정
series.heatRules.push({
target: series.columns.template,
property: "fill",
min: am4core.color("#ffffff"),
max: am4core.color("#ff6347")
});
});
</script>
</body>
</html>
데이터 생성 및 히트맵 설정 방법
설명 위 코드에서 데이터_생성_함수()는 실제 데이터를 생성하여 반환해야 합니다.
이 함수는 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 가져오거나, 가상의 데이터를 생성하는 방식으로 구현할 수 있습니다.
각 데이터 포인트는 x, y, value 필드를 가져야 하며, 이는 각각 X축 값, Y축 값, 그리고 해당 좌표의 값(색상 강도)을 나타냅니다.
시각화된 데이터 해석하기
히트맵을 통해 시각화된 데이터를 해석할 때, 색상의 강도는 데이터 포인트 간의 상대적인 차이를 나타냅니다.
더 밝은 색상은 더 높은 값을, 어두운 색상은 더 낮은 값을 의미합니다.
이를 통해 사용자는 데이터 세트 내의 중요한 패턴이나 이상치를 쉽게 식별할 수 있습니다.
5. 실제 만들기 및 전체소스
위의 예제를 이용하여 실제로 만들어봤습니다.
1~100까지의 값을 각 축에 넣고 각 칸의 값은 x*y의 값으로 10000개 정도의 데이터로 넣어주었습니다.
이 정도의 데이터를 처리하고 출력하는데 제 PC 기준으로 8초정도 걸리더라구요.
아래의 파일은 이 이미지와 같은 히트맵을 그리는 전체소스코드입니다.
다운로드받아서 목적에 맞게 변형해서 쓰시면 될것 같습니다.
결론
히트맵은 데이터 시각화의 중요한 도구로, 복잡한 데이터 세트에서 인사이트를 얻는 데 큰 도움을 줍니다.
amCharts와 같은 라이브러리를 사용하면, 개발자와 데이터 분석가는 손쉽게 히트맵을 생성하고, 다양한 분야에서 의미 있는 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
이러한 접근 방식은 데이터 시각화의 힘을 극대화하여, 복잡한 정보를 더 잘 이해하고 전달할 수 있게 해줍니다.