ヒートマップの使い道

ヒートマップは、以前の記事のように、時系列データを表すものと、一時点のデータを切り取って、ある個体の時間変化による差異ではなく、個体間の差異に注目する際にも使用可能です。

こちらは、最近失速気味のアメリカの株価をビジュアライズしたものです。（ツイートで拾ってきたので、あんまり出展わかりません、ごめんなさい）

さて、このヒートマップですが、下に書いてある通り、プラスならば、緑色、マイナスならば、赤色という風に色分けがされています。

みてわかる通り、この日のマーケットは大荒れで、ほとんどの銘柄で赤になっています。これで、マーケット全体がマイナスになっていることがわかりますね。これでマーケット自体のおおよその様子を掴めるのですが、注目していただきたいとこは、それぞれの起業のマスの大きさです。

このマスの大きさは、企業の時価総額を反映しています。

つまり、マスが大きければ大きいほど、時価総額が大きく、マーケットへの影響力が強いことがわかります。

これも大きさという指標でしか示せないので、正確なものではありませんが、パッとみて読み手に理解させるという点で、優れたデータヴィジュアライゼーションの一つです。

時系列のヒートマップ

第一回目で取り上げるのは、こちらの作品です。

こちらの作品の名称は、『Vaccines and Infectious Diseases』という作品で、WSJのホームページに掲載されております。

この作品は、感染症による死亡者がワクチン発明の以前と以後でどれくらい違うのかを可視化したものです。

行の名称をみていただくとわかるように、アメリカでの調査です。列は西暦となっており、左から右に年代が後になっているのがわかります。

図の下のほうに、カラーバーを設置されていて、色が赤に近ければ近いほど、死亡者数が多いことがわかるようにあっています。

データは麻疹（はしか）や、おたふくかぜなど、一つの感染症に一つ作成されています。

さらに、WEB上では、図の上にマウスオーバーすると、それぞれのセルごとの値と州を確認することができます。

このような時系列データの場合、折れ線グラフを使用するとわかりやすいのですが、この図では、州ごとのデータとなっていますので、折れ線グラフだと、識別するための色が足りないのと、たくさんの線が重なってしまい見にくくなってしまいますので、このようなヒートマップのような形にしたのでしょう。

このように、横軸に時間経過をとると、たくさんのデータの量的な変化を可視化することが可能です。

しかし、量的変化の表し方が色の変化によるものであるため、変化の幅が小さいものや、シビアな量的変化を確認したいものには向いていない表現です。