热力图（Heat Map）是通过密度函数进行可视化用于表示地图中点的密度的热图。它使人们能够独立于缩放因子感知点的密度。

以上是传统的热力图定义，现今热力图在网页分析、业务数据分析等其他领域也有较为广泛的应用。

那么热力图分为哪些类型？分别用于解决哪些问题呢？

一、地图热力图

这种热力图是利用获取的手机基站定位该区域的用户数量,通过用户数量渲染地图颜色。主要显示一个城市的某个地方人员比较集中甚至拥挤程度，颜色越深表示人员越多，颜色浅代表人比较少，地图就是方便人们的出行，有了热力图可以很直观的看到区域内的人群流量，喜欢凑热闹的就要找相应区域了，如果和路况一起使用更是方便驾车人士进行路线规划了。

二、网页/APP 热力图

对于网页、App的热力图来说，常见的热力图可以分为三种：按鼠标点击位置的热力图、按鼠标移动轨迹的热力图、按内容点击的热力图。

这些热力图将用户的每一次鼠标点击、滚动、视野停留都转作了数据化的色彩绘制出来。它作为一款好用的用户行为分析工具，可以直观清楚地看到页面上每一个区域的访客兴趣焦点，通过用户在页面上的浏览轨迹，点击热区来找到网站内对用户有价值的信息，并且优化网站死角来更加丰富和满足用户体验。

另外在推广营销、转化漏斗、流量细分等方面也有其独特应用。

1、基于地理位置

在一般的业务数据分析中，地图与相关数据的结合，便形成了一种不同于地图的热力图，用于观察相关业务数据的地区分布。

举个例子：某公司想查看本年度各个省份的销售额？

在Data Analytics中，上传完数据表后，只需将省份拖入维度项，销售额拖入度量项，然后选择地图图表类型，一个简单的销售额分布热力图就完成了。

Data Analytics的热力图，特别适合用于数据量较大且具有连续性的数据进行分析，直观的利用颜色展示数据分布。比如：一年中，每天、每小时的用户访问量，能快速查看用户访问量的情况。

再举个例子：查看某公司09年-12年期间，各大区域的销售量分布？

因为加入了时间维度，所以不再适合直接用地图去展现。所以我们可以将时间和区域拖入维度，销售量拖入度量，再选择“热力图”即可生成基于时间维度的销售量热力图。

同样，我们可以将其放大，并悬浮鼠标到相应位置查看具体数据。

1、热力图在各个领域的应用形态相异；

2、各地图软件提供的热力图适合用于交通出行等；

3、网页和APP的热力图适用于产品设计和用户运营；

4、类似Data Analytics工具中的热力图适用于业务数据分析。

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