Eine Daten-Heatmap ist ein farbcodiertes Raster für eine zweidimensionale Zahlenmatrix. Zeilen und Spalten bleiben Kategorien; die Farbskala macht hohe, niedrige, ähnliche und auffällige Muster sichtbar, ohne jeden Wert einzeln zu lesen.
Sequenzielle Paletten eignen sich für Werte von niedrig bis hoch. Divergierende Paletten eignen sich für Werte um einen sinnvollen Mittelpunkt wie null, eine Änderung zum Ausgangswert oder einen Z-Wert. Die Legende muss die Bedeutung der Farben erklären.
Clustering ordnet Zeilen oder Spalten so um, dass ähnliche Profile nebeneinander liegen. Ein Dendrogramm dokumentiert diese Reihenfolge, belegt aber keine biologischen oder kausalen Gruppen.
Matrix
Zeilen und Spalten definieren die verglichenen Beobachtungen oder Variablen.
Farbskala
Eine Legende ordnet Zahlen Farben zu und kennzeichnet den Mittelpunkt.
Normalisierung
Z-Werte je Zeile oder Spalte verlagern die Frage von der Größe zum relativen Muster.
Clustering
Distanzmetrik und Verknüpfungsregel ordnen ähnliche Profile zusammen.









