From 6ba50b9731c8c7a379189dfb08148294bde23279 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kazu634 Date: Sun, 14 Jun 2020 12:21:49 +0700 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E3=83=92=E3=83=BC=E3=83=88=E3=83=9E=E3=83=83?= =?UTF-8?q?=E3=83=97=E3=81=AB=E3=81=A4=E3=81=84=E3=81=A6=E3=81=AE=E8=AA=AC?= =?UTF-8?q?=E6=98=8E=E3=82=92=E8=BF=BD=E5=8A=A0?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../visualization/2020-06-13-different-types-of-graphs.md | 7 +++++++ 1 file changed, 7 insertions(+) diff --git a/content/labs/visualization/2020-06-13-different-types-of-graphs.md b/content/labs/visualization/2020-06-13-different-types-of-graphs.md index f0215fd..7392bbf 100644 --- a/content/labs/visualization/2020-06-13-different-types-of-graphs.md +++ b/content/labs/visualization/2020-06-13-different-types-of-graphs.md @@ -210,3 +210,10 @@ chart=true } }); {{< /chart >}} + +### ヒートマップ +ヒートマップの特徴は以下のように説明されていました: + +- ヒートマップの最大の特徴は、塗り絵のように表を色で塗る点です。データを読んでわかるというよりは、データの傾向を表す色を見てわかる「表」に仕上がります。 +- ヒートマップは数字を色に置き換えて、「どのデータ項目にデータが偏っているだろうか?」と考えます。つまりヒートマップが一番得意な表現方法は、量の「偏り」です。 +- 細かく比較するのにはヒートマップは適していませんが、全体のデータの傾向を一瞬で把握するのには最適なのです。