히트맵이란 무엇인가?
히트맵(heatmap)은 색상을 사용해 수치 데이터의 값을 표현하는 그래픽 시각화 기법입니다. 색의 농도나 계열이 값의 크기를 나타내기 때문에, 복잡한 숫자 표도 한눈에 파악할 수 있습니다. 데이터 마이닝 분야에서는 특히 두 가지 목적으로 널리 활용되는데, 바로 상관관계 표(correlation table) 시각화와 데이터 내 결측값(missing value) 시각화입니다. 두 경우 모두 정보가 2차원 표 형태로 전달되기 때문에 히트맵과 잘 어울립니다.
웹 분석에서의 히트맵
히트맵은 다양한 형태의 분석에 활용되지만, 가장 흔하게 쓰이는 분야는 웹페이지나 페이지 템플릿에서의 사용자 행동 분석입니다. 예를 들어 다음과 같은 정보를 시각적으로 보여줄 수 있습니다.
- 사용자가 페이지의 어느 위치를 클릭했는지
- 페이지를 얼마나 아래까지 스크롤했는지
- 아이트래킹(시선 추적) 테스트의 결과
상관관계 표 시각화
p개 변수에 대한 상관관계 표는 p행 p열로 구성됩니다. 데이터 표는 p개의 열(변수)과 n개의 행(관측치)으로 이루어지며, 행 수가 매우 많다면 일부 하위 집합만 추려 사용할 수도 있습니다. 두 경우 모두 실제 수치를 하나하나 읽는 것보다 색상 코딩을 훑어보는 것이 더 빠르고 직관적입니다.
다만 히트맵은 방대한 양의 값을 전반적으로 파악하는 데 유용할 뿐, 막대그래프처럼 정밀한 그래픽 표시를 완전히 대체하지는 못합니다. 사람의 눈으로는 미세한 색상 차이를 정확하게 구별하기 어렵기 때문입니다.
결측값 히트맵
결측값 히트맵에서는 행이 데이터(관측치)에, 열이 변수에 해당합니다. 먼저 원본 데이터셋을 이진 코드로 변환하여 결측값이면 1, 아니면 0으로 표시합니다. 그런 다음 이 새로운 이진 표에서 결측값 셀(값이 1인 셀)에만 색을 입혀 시각화합니다.
예를 들어 전 세계 여러 국가에 대한 경제, 사회, 정치, '웰빙' 데이터(각 행이 하나의 국가)를 생각해볼 수 있습니다. 변수들은 여러 출처에서 통합되었는데, 출처마다 모든 국가에 대한 정보가 항상 제공되는 것은 아닙니다.
결측 데이터 히트맵은 통합 데이터 파일에 얼마나 많은 값이 누락되었는지, 그 수준과 규모를 시각적으로 확인하는 데 큰 도움이 됩니다. 이를 통해 거의 모든 관측치에서 값이 비어 있는 변수나, 여러 값이 동시에 누락된 행(국가)들의 군집 같은 결측 패턴이 자연스럽게 드러납니다. 반대로 결측이 거의 없는 변수도 쉽게 식별할 수 있습니다. 이러한 정보는 결측값 처리 전략(특정 변수 삭제, 문제가 되는 데이터 제거, 대체(imputation) 적용 등)을 결정하는 데 실질적으로 활용됩니다.
웹 분석 도구와 히트맵의 차이
구글 애널리틱스(Google Analytics)나 어도비 사이트촐리스틱(SiteCatalyst) 같은 분석 도구는 사용자가 어떤 페이지를 방문했는지 보여주는 지표를 제공하는 데는 탁월합니다. 하지만 사용자가 그 페이지 안에서 실제로 어떻게 행동하는지 세부적으로 파악하는 데에는 한계가 있을 수 있습니다. 히트맵은 이러한 부분을 보완하며 사용자 행동에 대해 더 포괄적인 통찰을 제공합니다.
또한 히트맵은 일반적인 분석 리포트보다 시각적이어서 한눈에 해석하기 쉽습니다. 덕분에 대량의 데이터 분석에 익숙하지 않은 사람들도 결과를 이해하기 훨씬 수월합니다.
크레이지에그(CrazyEgg) 같은 우수한 히트맵 도구는 데이터를 세그먼트별로 나누고 필터링하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 서로 다른 유형의 사용자들이 특정 페이지와 어떻게 상호작용하는지 손쉽게 비교·분석할 수 있습니다.