হিটম্যাপ (Heatmap)
একটি হিটম্যাপ হলো সংখ্যাসূচক ডেটার গ্রাফিক্যাল ডিসপ্লে যেখানে রং ব্যবহার করা হয় মান দর্শানোর জন্য। ডেটা মাইনিং প্রেক্ষাপটে, হিটম্যাপ বিশেষভাবে দুটি উদ্দেশ্যে উপযোগী − কোরিলেশন টেবিল ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য এবং ডেটাতে অনুপস্থিত মান (missing values) ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য। উভয় ক্ষেত্রেই, তথ্যটি একটি দ্বি-আয়ামী টেবিলে প্রকাশ পায়।
হিটম্যাপ হলো ডেটার একটি গ্রাফিক্যাল বর্ণনা যাতে বিভিন্ন মান নির্দেশ করার জন্য রং-কোডিং সিস্টেম প্রয়োজন। হিটম্যাপ বিভিন্ন অ্যানালিটিক্স ফর্মে ব্যবহৃত হয় কিন্তু সবচেয়ে সাধারণত নির্দিষ্ট ওয়েব পেজ বা ওয়েবপেজ টেমপ্লেটে ইউজার বিহেভিয়র দেখানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। হিটম্যাপ ব্যবহার করা যায় যেখানে ইউজাররা পেজে ক্লিক করেছে, তারা কতদূর পেজে স্ক্রোল করেছে, বা আই-ট্র্যাকিং টেস্টের ফলাফল দেখানোর জন্য।
p ভেরিয়েবলের জন্য একটি কোরিলেশন টেবিলে p রো এবং p কলাম থাকে। একটি ডেটা টেবিলে p কলাম (ভেরিয়েবল) এবং n রো (অবজার্ভেশন) থাকে। যদি রো সংখ্যা বেশি হয়, তবে একটি সাবসেট ব্যবহার করা যেতে পারে। উভয় ক্ষেত্রে, রং-কোডিং স্ক্যান করা মানগুলো স্ক্যান করার চেয়ে সহজ এবং দ্রুত।
হিটম্যাপ উপকারী যখন অনেক সংখ্যক মান নির্ধারণ করা লাগে, কিন্তু সেটি আরও নির্ভুল গ্রাফিক্যাল ডিসপ্লে (যেমন বার চার্ট) এর রিপ্লেসমেন্ট নয়, কারণ রং পার্থক্য সঠিকভাবে চিনা যায় না।
একটি মিসিং ভ্যালু হিটম্যাপে, রো ডেটার সাথে কোরিলেট করে এবং কলাম ভেরিয়েবলের সাথে। এটি প্রাথমিক ডেটাসেটের একটি বাইনারি কোডিং চায় যেখানে ১ মানে অনুপস্থিত মান এবং ০ মানে অন্যথা। এই নতুন বাইনারি টেবিলকে রং করা হয় যাতে শুধু মিসিং ভ্যালু সেল (যাদের মান ১) রং করা থাকে।
ডেটা شامل করে অর্থনৈতিক, সামাজিক, রাজনৈতিক, এবং "well-being" ডেটা বিশ্বের বিভিন্ন দেশে (প্রতিটি রো একটি দেশ)। ভেরিয়েবলগুলো একাধিক সোর্স থেকে মার্জ করা হয়েছিল, এবং প্রতিটি সোর্সের জন্য, ইনফরমেশন সব সময় সব দেশে উপলব্ধ ছিল না।
মিসিং ডেটা হিটম্যাপ কম্বাইন করা ডেটা ফাইলে "missingness"-এর লেভেল এবং পরিমাণ ভিজ্যুয়ালাইজ করতে সাহায্য করে। কিছু "missingness" ডিজাইন সহজে আভাস হয় - যেসব ভেরিয়েব্লা প্রায় সব অবজার্ভেশনের জন্য অনুপস্থিত, এবং রো ক্লাস্টার (দেশ) যারা অনেক মান মিসিং। কম মিসিংনেস والے ভেরিয়েবলও স্পষ্ট। এই ডেটা ব্যবহার করা যায় মিসিংনেস কীভাবে হ্যান্ডেল করতে হবে তা ডিসাইড করার জন্য (যেমন কিছু ভেরিয়েবল ড্রপ করা, কিছু ডেটা ড্রপ করা, ইমপিউট করা, ইত্যাদি)।
Google Analytics বা Site Catalyst-এর মতো অ্যানালিটিক্স টুলস মেট্রিক্স দিয়ে দেখাতে চমৎকার যে কোন পেজ ইউজার ভিজিট করেছে, কিন্তু তারা ডিটেইলে দরকার পড়ে যখন ঠিক বুঝতে হয় ইউজাররা কীভাবে সেই পেজগুলো ব্যবহার করছে। হিটম্যাপ ইউজাররা কীভাবে বিহেভ করছে তার একটি আরও ব্যাপক ওভারভিউ দিতে পারে।
হিটম্যাপ স্ট্যান্ডার্ড অ্যানালিটিক্স রিপোর্টের চেয়ে বেশি ভিজ্যুয়াল, যা সেগুলো এক নজরে অ্যানালাইজ করার জন্য সহজ করে তোলে। এটি সেগুলো আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে, বিশেষ করে তাদের জন্য যারা বড় পরিমাণ ডেটা অ্যানালাইজ করার অভ্যাসী নন।
CrazyEgg-এর মতো ভালো হিট ম্যাপিং টুলস অ্যানালিস্টকে ডেটা সেগমেন্ট এবং ফিল্টার করতে সক্ষম করে। এর মানে হলো সহজে দেখা যাবে কিভাবে বিভিন্ন ধরনের ইউজার একটি নির্দিষ্ট পেজের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করছে।
