히트맵(Heat Map) 이란?

히트맵(heatmap)은 데이터 분석에서 많이 사용되는 시각화 기법 중 하나입니다. 일반적으로 데이터셋의 값을 색상으로 나타내어 시각적으로 이해하기 쉽게 만들어줍니다.
(출처 : https://www.jmp.com/ko_kr/statistics-knowledge-portal/exploratory-data-analysis/heatmap/_jcr_content/par/styledcontainer_2069/par/image_219789641.img.png/1597773707281.png)

히트맵은 2차원 배열 형태의 데이터를 시각화할 수 있으며, 각각의 값에 대해 색상을 지정하여 나타냅니다. 예를 들어, 하나의 히트맵에서는 행과 열에 대한 값을 가진 데이터셋의 값을 색상으로 나타낼 수 있습니다. 이 때, 색상의 밝기 높낮이는 해당 값의 상대적 크기를 나타내게 됩니다.

히트맵은 데이터셋의 특징을 파악하고 이해하는 데 도움이 됩니다. 특히, 시계열 데이터나 지리 정보와 같은 연속적인 데이터의 경우, 히트맵을 사용하여 변화를 시각적으로 파악할 수 있습니다. 또한, 다차원 데이터에서는 히트맵을 사용하여 각 변수 간의 상관 관계를 확인할 수 있습니다.

히트맵은 데이터 분석에서 널리 사용되는 시각화 방법 중 하나이며, Python과 R 등의 프로그래밍 언어에서도 지원됩니다. Matplotlib, Seaborn, ggplot2 등의 시각화 라이브러리에서 히트맵을 그리는 기능을 제공하고 있습니다.