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Cartes de chaleur

Définition

Les cartes thermiques sont couramment utilisées pour afficher de grands ensembles de données ou pour mettre en évidence des modèles et des tendances dans les données.

Dans une carte thermique, chaque cellule représente un point de données et la couleur de la cellule reflète la valeur du point de données. Par exemple, les cellules présentant des valeurs élevées peuvent être colorées en rouge ou en orange, tandis que les cellules présentant des valeurs faibles peuvent être colorées en bleu ou en vert.

Voici quelques exemples d'utilisation des cartes thermiques :

  1. Analyse de sites web : Les cartes thermiques peuvent être utilisées pour suivre le comportement des utilisateurs sur un site web, par exemple pour savoir où ils cliquent, jusqu'où ils font défiler la page ou quelles sont les pages qu'ils visitent le plus souvent. Ces informations peuvent aider les propriétaires de sites web à optimiser la conception et le contenu de leur site pour améliorer l'engagement des utilisateurs.
  2. Analyse des données financières : les cartes thermiques peuvent être utilisées pour suivre l'évolution des marchés financiers ou pour visualiser les tendances des cours boursiers ou d'autres indicateurs économiques.
  3. Imagerie médicale : Les cartes thermiques peuvent être utilisées pour afficher des images provenant d'examens médicaux, tels que l'IRM ou la tomodensitométrie. Dans ce cas, la carte thermique peut être utilisée pour mettre en évidence les zones de l'image qui présentent des niveaux d'activité anormaux ou pour suivre l'évolution de l'état du patient au fil du temps.
  4. Analyse sportive : les cartes thermiques peuvent être utilisées pour suivre les mouvements des joueurs sur un terrain, par exemple de football ou de basket-ball. La carte thermique peut montrer quelles zones du terrain sont les plus actives ou quels joueurs sont les plus efficaces à certains postes.

Dans l'ensemble, les cartes thermiques constituent un moyen simple mais puissant de visualiser de grands ensembles de données et d'identifier des modèles et des tendances dans les données.