Heatmap

Eine Heatmap ist eine zweidimensionale Datenvisualisierungstechnik , die die Stärke einzelner Werte innerhalb eines Datensatzes farblich darstellt. Die Farbvariation kann durch Farbton oder Intensität erfolgen .

In einigen Anwendungen wie der Kriminalitätsanalyse oder der Klickverfolgung von Websites wird die Farbe verwendet, um die Dichte der Datenpunkte darzustellen, anstatt einen Wert darzustellen, der jedem Punkt zugeordnet ist.

Der Begriff „Heatmap“ ist relativ neu, die Praxis der Schattierungsmatrizen existiert jedoch schon seit über einem Jahrhundert. ^{[ 1 ]}

Heatmaps entstanden ursprünglich aus der zweidimensionalen Darstellung von Werten in einer Datenmatrix. Größere Werte wurden durch kleine dunkelgraue oder schwarze Quadrate (Pixel) und kleinere Werte durch hellere Quadrate repräsentiert. Das früheste bekannte Beispiel stammt aus dem Jahr 1873, als Toussaint Loua eine handgezeichnete und farbig schattierte Matrix verwendete, um Sozialstatistiken der Pariser Bezirke zu visualisieren . ^{[ 1 ]} Die Idee, Zeilen und Spalten neu anzuordnen, um Strukturen in einer Datenmatrix sichtbar zu machen – bekannt als Seriation –, wurde 1899 von Flinders Petrie eingeführt . 1950 entwickelte Louis Guttman das Scalogramm, eine Methode zur Anordnung binärer Matrizen, um eine eindimensionale Skalenstruktur aufzudecken. 1957 visualisierte Peter Sneath die Ergebnisse einer Clusteranalyse , indem er die Zeilen und Spalten einer Matrix permutierte, um ähnliche Werte entsprechend der Clusterung nahe beieinander anzuordnen. Diese Idee wurde 1973 von Robert Ling mit einem Computerprogramm namens SHADE umgesetzt. Ling verwendete überstrichene Druckerzeichen zur Darstellung verschiedener Graustufen, wobei ein Zeichen pro Pixel entsprach. ^{[ 1 ]} Leland Wilkinson entwickelte 1994 das erste Computerprogramm ( SYSTAT ) zur Erstellung von Cluster-Heatmaps mit hochauflösender Farbgrafik. Die in der Abbildung gezeigte Darstellung von Eisen et al. ist eine Nachbildung des früheren SYSTAT-Designs. ^{[ 1 ]}

Der Softwareentwickler Cormac Kinney ließ den Begriff „Heatmap“ 1991 als Marke eintragen, um Computersoftware zur Anzeige von Finanzmarktinformationen in Echtzeit zu beschreiben . ^{[ 2 ]} 1998 erwarb SS&C Technologies, Inc. die Marke , verlängerte die Lizenz jedoch nicht, sodass sie 2006 erlosch. ^{[ 3 ]}

Es gibt zwei Hauptkategorien von Heatmaps: räumliche und Raster-Heatmaps. Darüber hinaus existieren über zehn verschiedene Arten von Heatmaps.

Eine räumliche Wärmekarte visualisiert die Stärke eines räumlichen Phänomens farblich, üblicherweise auf einer Karte. In der Abbildung „Beispiel für eine räumliche Wärmekarte“ wird die Temperatur anhand eines Farbspektrums auf einer Weltkarte dargestellt. Die Farben reichen von Blau (kalt) bis Rot (heiß).

Eine Raster-Heatmap visualisiert die Stärke von Messwerten farblich in einer zweidimensionalen Matrix. Jede Dimension repräsentiert eine Merkmalskategorie, und die Farbe gibt die Stärke eines Messwerts für die kombinierten Merkmale beider Kategorien an. Beispielsweise könnte eine Dimension das Jahr und die andere den Monat darstellen, wobei der Messwert die Temperatur sein könnte. Diese Heatmap zeigt, wie sich die Temperatur im Laufe der Jahre in jedem Monat verändert hat. Raster-Heatmaps lassen sich in zwei verschiedene Matrixtypen unterteilen: Cluster-Heatmaps und Korrelogramm-Heatmaps.

• Clustered Heatmap: Das Beispiel der monatlichen Temperatur nach Jahr ist eine Clustered Heatmap.
• Korrelogramm: Ein Korrelogramm ist eine gruppierte Heatmap, die für jede Achse dasselbe Merkmal verwendet, um die Wechselwirkungen der Merkmale innerhalb eines Merkmalsatzes darzustellen. Das Korrelogramm hat die Form eines Dreiecks anstelle eines Quadrats, da die Kombination AB der Kombination BA entspricht und daher nicht doppelt dargestellt werden muss.

In einer Raster-Heatmap werden Farben in einem Raster fester Größe dargestellt, wobei alle Zellen die gleiche Größe und Form aufweisen. Ziel ist es, Clusterbildung zu erkennen oder auf das Vorhandensein von Clustern hinzuweisen.

Eine räumliche Heatmap wird häufig auf Karten oder Satellitenbildern verwendet (siehe GIS ), wo es kein Konzept von Zellen gibt und stattdessen die Farben kontinuierlich variieren.

Heatmaps bieten vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, da sie Daten vereinfachen und die Datenanalyse visuell ansprechend gestalten. Viele Anwendungsbeispiele für verschiedene Arten von Heatmaps sind unten aufgeführt.

Geschäftsanalyse : Heatmaps werden in der Geschäftsanalyse eingesetzt, um die aktuelle Funktionsweise, Leistung und den Verbesserungsbedarf eines Unternehmens visuell darzustellen. Sie dienen der Analyse vorhandener Unternehmensdaten und deren Aktualisierung, um Wachstum und andere spezifische Maßnahmen abzubilden. Heatmaps sind visuell ansprechend für Teammitglieder und Kunden des Unternehmens.

Websites: Heatmaps werden auf vielfältige Weise auf Websites eingesetzt, um das Nutzerverhalten zu analysieren. Typischerweise werden mehrere Heatmaps kombiniert, um Einblicke in die Performance der Website-Elemente zu gewinnen. Einige Beispiele für Heatmaps zur Website-Analyse sind unten aufgeführt.

• Maus-Tracking : Mithilfe von Heatmaps oder Hovermaps wird visualisiert, wo der Benutzer der Website seinen Cursor bewegt.
• Eye-Tracking : Mithilfe von Eye-Tracking-Heatmaps wird die Augenposition der Website-Nutzer gemessen und Messwerte wie Blickfixationsvolumen, Blickfixationsdauer und Interessensbereiche erfasst.
• Klick-Tracking : Klick-Tracking-Heatmaps oder Touch-Maps ähneln Maus-Tracking-Heatmaps, visualisieren aber anstelle von Hover-Aktionen die Klickaktionen der Nutzer. Sie zeigen nicht nur visuelle Hinweise auf klickbare Elemente einer Webseite, wie Schaltflächen oder Dropdown-Menüs, sondern ermöglichen auch das Tracking von nicht klickbaren Objekten an beliebiger Stelle auf der Seite.
• KI-generierte Aufmerksamkeits -Heatmaps visualisieren, worauf sich die Aufmerksamkeit eines Besuchers auf einem bestimmten Abschnitt einer Webseite richtet. Diese Heatmaps basieren auf einem eigens entwickelten Softwarealgorithmus, der die Aufmerksamkeitsaktionen des Nutzers ermittelt und vorhersagt.
• Scroll-Tracking : Mithilfe von Scroll-Tracking-Heatmaps wird das Scrollverhalten der Website-Nutzer dargestellt. Dies hilft, visuelle Hinweise darauf zu erhalten, in welchem ​​Bereich der Website der Nutzer die meiste Zeit verbringt. ^{[ 4 ]}

Explorative Datenanalyse : Data Scientists und Datenanalysten arbeiten mit kleinen und großen Datensätzen und untersuchen die wesentlichen Beziehungen und Merkmale verschiedener Datenpunkte sowie deren Eigenschaften. Sie arbeiten dabei in Teams mit Experten aus anderen Fachbereichen zusammen. Heatmaps bieten eine anschauliche Möglichkeit, Ergebnisse und Hauptkomponenten zusammenzufassen. Es gibt zwar weitere Darstellungsformen für Daten, Heatmaps visualisieren diese Datenpunkte und ihre Beziehungen jedoch in einem hochdimensionalen Raum, ohne dabei zu kompakt und unübersichtlich zu wirken. In der Datenanalyse ermöglichen Heatmaps die Darstellung spezifischer Variablen in Zeilen und/oder Spalten auf den Achsen und sogar diagonal.

Biologie : In der Biologie werden Heatmaps verwendet, um große und kleine Datensätze visuell darzustellen. Der Fokus liegt auf Mustern und Ähnlichkeiten in DNA , RNA , Genexpression usw. Datenwissenschaftler in der Bioinformatik arbeiten mit diesen Datensätzen und konzentrieren sich auf verschiedene Konzepte, darunter die Erkennung von Gemeinschaften, Assoziation und Korrelation sowie das Konzept der Zentralität. Heatmaps sind hierbei eine aussagekräftige Methode, Ergebnisse visuell zusammenzufassen und sie mit anderen Berufsgruppen außerhalb der Biologie oder Bioinformatik zu teilen . Die beiden Heatmaps rechts mit der Bezeichnung „Beispiel für eine Heatmap zur Datenanalyse“ zeigen verschiedene Möglichkeiten, wie man Genomdaten einer bestimmten Region ( Hist1 -Region) für Nicht-Biologen präsentieren kann, um ihnen ein besseres Verständnis des allgemeinen Konzepts zu vermitteln, das Biologen oder Datenwissenschaftler vorstellen möchten. ^{[ 5 ]}

Finanzanalyse : Die Werte verschiedener Produkte und Vermögenswerte schwanken im Zeitverlauf sowohl schnell als auch allmählich. Die Erfassung von Veränderungen an den täglichen Märkten ist unerlässlich. Sie ermöglicht es, aus Mustern Prognosen abzuleiten und gleichzeitig vergangene Zahlenwerte zu analysieren. Heatmaps vereinfachen diesen Prozess und ermöglichen es dem Nutzer, Datenpunkte zu visualisieren und die Performance verschiedener Akteure zu vergleichen. ^{[ 6 ]}

Geografische Visualisierung : Heatmaps dienen der Visualisierung und Darstellung der geografischen Verteilung von Daten. Sie stellen unterschiedliche Datenpunktdichten auf einer geografischen Karte dar und helfen Nutzern, die Intensität bestimmter Phänomene zu erkennen und die wichtigsten bzw. unwichtigsten Elemente hervorzuheben. Heatmaps werden in der geografischen Visualisierung mitunter mit Choroplethenkarten verwechselt ; der Unterschied liegt jedoch in der Art der Datenpräsentation. ^{[ 7 ]}

Sport: Heatmaps lassen sich in vielen Sportarten einsetzen und können die Entscheidungen von Managern und Trainern durch die Darstellung hoher und niedriger Datendichten beeinflussen. Nutzer können Spielmuster, Strategien von Gegnern und des eigenen Teams erkennen, fundiertere Entscheidungen zum Vorteil von Spielern, Teams und Unternehmen treffen und die Leistung in verschiedenen Bereichen verbessern, indem sie Verbesserungspotenzial identifizieren. Heatmaps visualisieren zudem Vergleiche und Beziehungen zwischen verschiedenen Teams derselben Sportart oder zwischen verschiedenen Sportarten. ^{[ 6 ]}

Cybersicherheit : In Intrusion-Detection-Systemen und der Log-Analyse werden Heatmaps verwendet, um ungewöhnliche Zugriffsmuster, Port-Scanning-Versuche und bösartige IP-Cluster hervorzuheben. Sie helfen SOC-Analysten (Security Operations Center), Anomalien in großen Datensätzen schnell zu erkennen. ^{[ 8 ]}

Stadtplanung : Heatmaps werden in der Stadtplanung eingesetzt, um Verkehrsstaus, Fußgängerströme und Umweltbedingungen für eine datengestützte Infrastrukturentwicklung zu visualisieren (Batty et al., 2012). Umwelt- Heatmaps erfassen die Luftqualität und städtische Wärmeinseln und dienen als Grundlage für die Planung von Grünflächen (EEA, 2021). Heatmaps zur Lärmbelastung unterstützen die Zoneneinteilung und Lärmschutzmaßnahmen in der Nähe von Wohngebieten (EEA, 2020). Gewerbeplaner nutzen Heatmaps zur Fußgängerfrequenz, um die Gestaltung von Einzelhandelsflächen zu optimieren (SmartSantander, 2014). Integriert in Smart-City- Systeme verbessern diese Karten Lebensqualität, Nachhaltigkeit und Sicherheit (Batty et al., 2012). ^{[ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]}

Zur Darstellung der Heatmap können verschiedene Farbschemata verwendet werden, wobei jedes seine Vor- und Nachteile in der Wahrnehmung hat. Die Wahl eines geeigneten Farbschemas ist entscheidend für die korrekte und effektive Darstellung der Daten, während ein ungeeignetes Farbschema zu falschen Schlussfolgerungen führen oder Personen mit Farbsehschwäche von der korrekten Analyse der Daten ausschließen kann. ^{[ 13 ]}

Regenbogenfarbenkarten sind zwar weit verbreitet, weisen jedoch Probleme hinsichtlich Barrierefreiheit und Datenkontinuität auf. ^{[ 14 ]} Sie stellen insbesondere für Nutzer mit Farbsehschwächen, vor allem solche mit Schwierigkeiten bei der Unterscheidung von Rot und Grün – eine Erkrankung, die einen erheblichen Teil der Bevölkerung betrifft –, eine Herausforderung dar. ^{[ 14 ]} Zusätzlich zu den Barrierefreiheitsproblemen sind die Farben von Regenbogen-Heatmaps nicht wahrnehmungseinheitlich; gleiche Datenwertänderungen entsprechen nicht gleichen Farbänderungen. ^{[ 15 ]} Diese mangelnde Einheitlichkeit kann irreführende visuelle Effekte wie künstliche Grenzen oder Farbverläufe erzeugen. ^{[ 15 ]} Solche Effekte können die Genauigkeit und Effektivität der Visualisierung beeinträchtigen. Das Beispiel der Amplitude, bei der die Farben den Phasenwinkel darstellen, ist mit dem gesamten Farbspektrum schwer zu interpretieren. In diesem Fall kann das Regenbogenfarbschema die Interpretation für Menschen mit Farbsehschwächen erschweren oder durch einige harte Farbgrenzen im Diagramm Verwirrung stiften. ^{[ 15 ]} Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurden wahrnehmungseinheitliche Farbsätze entwickelt, die Sehbeeinträchtigungen berücksichtigen und konsistente Farbunterschiede proportional zu den Datenunterschieden gewährleisten. ^{[ 16 ]}

Wahrnehmungseinheitliche Farbschemata werden sorgfältig entwickelt, um konsistente Farbunterschiede zu gewährleisten und Menschen mit Farbsehschwäche ein besseres Seherlebnis zu bieten. Bei der Implementierung dieser Farbschemata in Heatmaps müssen Designer den Datenkontext und die beabsichtigte Hervorhebung berücksichtigen. Diese Schemata folgen drei Hauptmustern: sequenzielle Farbverläufe (variierende Intensität eines einzelnen Farbtons), divergierende Farbpaletten (zwei kontrastierende Farbtöne mit einem neutralen Mittelpunkt) und qualitative Farbsätze für kategoriale Daten. ^{[ 17 ]} In der wissenschaftlichen Visualisierung wurden mehrere wahrnehmungseinheitliche Farbsätze (wie Viridis, Magma und Cividis) entwickelt, die sowohl die Anforderungen an Einheitlichkeit als auch an Barrierefreiheit erfüllen. ^{[ 18 ]}

Gerätebeschränkungen können die Effektivität von Heatmaps erheblich beeinträchtigen. Auf Bildschirmen mit niedriger Auflösung können hochdetaillierte Farbverläufe pixelig oder streifig erscheinen, was die Visualisierungsqualität mindert. Dieses Phänomen, die sogenannte Farbquantisierung , kann Daten verdecken oder falsch hervorheben. Um diese Effekte zu minimieren, sollten Designer alle Geräte, auf denen die Heatmap angezeigt wird, sowie deren Farbbeschränkungen berücksichtigen. Umfassende Tests und die Verwendung eines Farbschemas mit wenigen Farben sind die sicherste Methode, wenn eine Heatmap auf verschiedenen Gerätetypen angezeigt werden soll.

Die Kompatibilität mit Graustufen ist für die Zugänglichkeit von Heatmaps unerlässlich, insbesondere im Hinblick auf Printmedien, Schwarzweiß-Displays oder monochromatische Sehfähigkeit. Bei der Umwandlung in Graustufen verlieren viele Farbschemata ihre charakteristischen Datenzuordnungen, wodurch unterschiedliche Werte in der Luminanz identisch erscheinen können. Graustufenfreundliche Farbschemata sind so konzipiert, dass sie den Kontrast zwischen Datenpunkten auch dann beibehalten, wenn die Farbe entfernt wird, wie beispielsweise die „virdis“-Familie. ^{[ 18 ]}

Es gibt mehrere kostenlose Heatmap-Software-Implementierungen:

• R , eine freie Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken, enthält mehrere Funktionen zum Erstellen von Heatmaps, ^{[ 19 ] [ 20 ].}
• Gnuplot , ein universelles und kostenloses Kommandozeilenprogramm zum Erstellen von Diagrammen, kann 2D- und 3D-Heatmaps zeichnen. ^{[ 21 ]}
• Google Fusion Tables kann aus einer Google Sheets -Tabelle mit maximal 1000 geografischen Datenpunkten eine Heatmap generieren . ^{[ 22 ]}
• Dave Greens Farbschema „cubehelix“ bietet Ressourcen für ein Farbschema, das auf Schwarzweiß-PostScript-Geräten als monoton ansteigende Graustufendarstellung gedruckt wird. ^{[ 23 ]}
• OpenLayers 3 kann eine Heatmap-Ebene einer ausgewählten Eigenschaft aller geografischen Merkmale in einer Vektorebene rendern. ^{[ 24 ]}
• D3.js [ ^{25 ] [ 26 ]} AnyChart ^{[ 27 ] [ 28 ]} und Highcharts ^{[ 29 ] [ 30 ]} sind JavaScript-Bibliotheken zur Datenvisualisierung ^, die im Rahmen ihrer Lösungen die Möglichkeit bieten, interaktive Heatmap-Diagramme zu erstellen, von einfach bis hochgradig angepasst.
• Python , eine weit verbreitete Sprache für Datenanalyse und -visualisierung, unterstützt mehrere Bibliotheken zur Erstellung von Heatmaps:
  • Die Funktion von Matplotlibimshow() visualisiert zweidimensionale numerische Arrays als farbcodierte Bilder und bietet Kontrolle über die Farbzuordnung und die Achsen. ^{[ 31 ]}
  • Die Funktion von Seabornheatmap() liefert eine ästhetisch ansprechende Heatmap mit minimalem Codeaufwand und wird häufig in Verbindung mit Pandas DataFrames verwendet. ^{[ 32 ]}
  • Die Funktion von Plotlygo.Heatmap() erstellt interaktive, HTML-basierte Heatmaps. Sie ermöglicht die Beschriftung der x- und y-Achse, 2D-Matrizen, benutzerdefinierte Farbskalen und detaillierte Informationen beim Überfahren mit der Maus. ^{[ 33 ]}
• In Java können Heatmaps mithilfe von Grafikbibliotheken wie JavaFX , Swing oder Diagrammbibliotheken von Drittanbietern erstellt werden.

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    Die JavaFX Canvas API ermöglicht das Zeichnen von rasterbasierten Heatmaps durch manuelles Einfärben rechteckiger Zellen anhand von Datenwerten. DieKlassenGraphicsContext.fillRect()and` und `or` ^{ermöglichen die vollständige Kontrolle über das Rendering. [ 34 ]}Color
  • JFreeChart unterstützt Heatmap-VisualisierungenXYBlockRenderermit anpassbaren Farbskalen und Achsenbeschriftungen und eignet sich daher für die Darstellung von Matrixdaten. ^{[ 35 ]}
  • HeatChart (eine leichtgewichtige Java-Bibliothek) generiert mit minimalem Konfigurationsaufwand einfache Heatmaps mithilfe eines 2D-Arrays und erzeugt einBufferedImageFormat, das in Swing-GUIs eingebettet werden kann. ^{[ 36 ]}
  • XChart bietet Unterstützung für die Erstellung von Diagrammen in Java, einschließlich farbcodierter Streudiagramme, die Heatmaps ähneln; nützlich für einfache Anwendungen ohne JavaFX. ^{[ 37 ]}
  • Processing (Java-basiert) wird für interaktive Datenvisualisierungen verwendet, darunter Echtzeit-Heatmaps für Sensordaten und Simulationen, mit einfachen Farbinterpolationsmethoden. ^{[ 38 ]}

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  C , Heatmaps können mithilfe von Low-Level-Bildmanipulation, Grafikbibliotheken oder Bindungen an Rendering-Engines zur Datenvisualisierung erstellt werden.
  • PPM ( Portable Pixmap Format ) ermöglicht die einfachste Form der Heatmap-Erstellung in C, indem farbcodierte Pixelwerte direkt in eine Datei geschrieben werden. Es handelt sich um ein Klartext- oder Binärformat, das ohne externe Bibliotheken manuell implementiert werden kann. ^{[ 39 ]}
  • libpng ermöglicht die Erstellung komprimierter, qualitativ hochwertiger PNG-Heatmaps durch die Zuordnung von Datenwerten zu RGB-Werten und das Schreiben von Bildpuffern. Es unterstützt Alphatransparenz und eignet sich für die wissenschaftliche Visualisierung. ^{[ 40 ]}
  • SDL2 ( Simple DirectMedia Layer ) ermöglicht die Echtzeit-Darstellung von Heatmaps in einem Fenster. Es unterstützt die Manipulation auf Pixelebene und eignet sich daher ideal für interaktive Visualisierungen oder Sensordatenkarten. ^{[ 41 ]}
  • OpenGL ermöglicht über C-Bindings (z. B. GLUT oder GLFW) die GPU-beschleunigte Darstellung von Heatmaps mit Texture Mapping und Shadern. Dies wird in rechenintensiven oder simulationsbasierten Anwendungen eingesetzt. ^{[ 42 ]}

Choroplethenkarten und Heatmaps werden bei der Visualisierung geografischer Daten oft fälschlicherweise synonym verwendet. ^{[ 43 ]} Beide Verfahren zeigen den Anteil einer interessierenden Variable, unterscheiden sich jedoch in der Konstruktion der Grenzen für die Datenaggregation. Wurden die Daten anhand unregelmäßiger Grenzen, wie z. B. Verwaltungseinheiten, erhoben und aggregiert, entspricht eine Heatmap, die diese Daten darstellt, einer Choroplethenkarte, was zu Verwirrung über die Unterschiede zwischen den beiden führen kann.

Choroplethenkarten zeigen Daten, gruppiert nach geografischen Grenzen wie Ländern, Bundesstaaten, Provinzen oder sogar Überschwemmungsgebieten. Jede Region hat einen spezifischen Wert, der durch Farbintensität, Schattierung oder Muster visualisiert wird. Die Abbildung rechts, die eine Choroplethenkarte der USA mit der Bevölkerungsdichte nach Bundesstaat zeigt, kann als Beispiel dienen. Die Abbildung veranschaulicht einen spezifischen Wert (Bevölkerung), dargestellt durch eine blaue Farbintensität, die proportional zum Wert des jeweiligen Bundesstaates im Verhältnis zu allen anderen Bundesstaaten ist und durch die jeweilige Bundesstaatsgrenze begrenzt wird.

Ähnlich wie Choroplethenkarten visualisieren auch Heatmaps Daten über eine geografische Region. Im Gegensatz zu Choroplethenkarten zeigen Heatmaps jedoch den Anteil einer Variablen in einem beliebigen, meist kleinen Raster unabhängig von geografischen Grenzen. ^{[ 44 ] [ 45 ]} Die Abbildung rechts, die eine Heatmap der Weltbevölkerung zeigt, ist ein Beispiel dafür. Sie veranschaulicht einen einzelnen Wert (Bevölkerung), der in einem beliebigen Raster (Quadratkilometer) dargestellt ist. Jede Zelle des Rasters wird durch eine Farbintensität repräsentiert, die proportional zum Wert der Zelle im Verhältnis zu allen anderen Zellen ist. Manche Heatmaps, die mit approximierten regionalen Daten erstellt wurden, können vertraute geografische Grenzen in der Visualisierung zeigen, wo in Wirklichkeit keine existieren. Die Illusion geografischer Grenzen entsteht durch Muster innerhalb des Datensatzes und nicht durch die Visualisierungstechnik. Auch die Abbildung rechts, die eine Heatmap der Weltbevölkerung zeigt, verdeutlicht dieses Phänomen. Gebiete in ländlichen Regionen der Vereinigten Staaten und Südamerikas können vertrauten geografischen Grenzen in diesen Regionen stark ähneln.

Ein weiteres Beispiel für eine Heatmap über einem geografischen Gebiet ist die Visualisierung des durch den Lake-Effect verursachten Schneefalls um Buffalo, New York, Mitte Oktober 2006. Diese Abbildung zeigt eine weitere Anwendung von Heatmaps mit geografischen Gebieten und wie nützlich sie sein können, um die Auswirkungen des Wetters auf bestimmte Gebiete im Gegensatz zu Ländern oder Bundesstaaten darzustellen.

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  Die menschliche Stimme wird mithilfe eines Spektrogramms visualisiert ; eine Heatmap stellt die Amplitude der Kurzzeit- Fourier-Transformation (STFT) dar . Eine alternative Visualisierungsmöglichkeit bietet das Wasserfalldiagramm .
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  Beispiel zur Veranschaulichung der Beziehungen zwischen einer Heatmap, einem Oberflächendiagramm und Konturlinien derselben Daten
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  Punktzahl jedes zusammenhängenden Bereichs einer Dartscheibe (nicht maßstabsgetreu)
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  Logarithmische 10-fache des Abflusses des Mississippi in Kubikmetern pro Sekunde, täglich gemessen in Vicksburg, Mississippi, USA.

• Farbcodierung in der Datenvisualisierung
• Daten- und Informationsvisualisierung
• Falsche Farben
• Erwärmungsstreifen , eine Streifengrafik, die eine eindimensionale Wärmekarte darstellt

• Wilkinson L, Friendly M . "Die Geschichte der Cluster-Heatmap" (PDF) .
• Albergotti R (7. Mai 2014). „Strava, beliebt bei Radfahrern und Läufern, will seine Daten an Stadtplaner verkaufen“ . The Wall Street Journal .