[데이터 TIL] 히트맵을 알아보자

📌 히트맵(Heatmap)이란?

히트맵(Heatmap)은 데이터를 색상으로 표현하여 쉽게 패턴을 파악할 수 있도록 도와주는 시각화 기법

히트맵은 데이터 값이 클수록 진한 색상, 값이 작을수록 연한 색상을 사용하여 한눈에 데이터의 변화를 파악할 수 있다

 

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🔥 히트맵의 핵심 개념

1️⃣ 색상(Color)으로 데이터를 표현

• 값이 클수록 진한 색, 값이 작을수록 연한 색을 사용

• 예) 기온이 높은 곳을 빨간색, 낮은 곳을 파란색으로 표현

 

2️⃣ 표 형태의 데이터에 많이 사용

• 행(row)과 열(column)로 이루어진 2차원 데이터를 시각화

• 예) 성적표, 매출 분석, 상관 관계 분석 등에 사용

 

3️⃣ 패턴과 관계를 쉽게 파악 가능

• 색의 변화를 통해 어떤 값이 높은지, 낮은지 직관적으로 이해할 수 있음

• 복잡한 수치 데이터를 그래프보다 더 쉽게 확인 가능

 

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🎯 히트맵의 대표적인 예시

✅ 1. 데이터 값 크기에 따른 히트맵

예시: 지역별 날씨(기온) 데이터

	월	화	수	목	금
서울	30	31	29	28	33
부산	25	26	27	24	28
대구	32	33	31	30	34

➡ 이 데이터를 히트맵으로 표현하면?

• 가장 기온이 높은 34도(대구 금요일)는 진한 빨간색

• 가장 낮은 24도(부산 목요일)는 연한 파란색

→ 이렇게 색상을 사용해 데이터를 쉽게 이해할 수 있다

 

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✅ 2. 상관 관계 히트맵 (Correlation Heatmap)

히트맵은 변수 간의 관계(상관 관계)를 나타낼 때도 자주 사용

 

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✅ 3. 예제 Python 코드

# 상관 관계 계산
corr = data.corr()

# 히트맵 생성
plt.figure(figsize=(8,6))
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f")
plt.title("히트맵")
plt.show()

✔ sns.heatmap()을 사용하여 상관 관계를 히트맵으로 표현

✔ cmap='coolwarm' → 파란색(음의 상관), 빨간색(양의 상관) 사용

✔ annot=True → 숫자 표시