本博客知识来源：城市数据派公众号，WeChat ID：udparty。讲师：张海平老师（高级城市数据分析师），本文对讲解PPT中的内容进行总结概括，并方便自己以及他人更加直观的了解与学习热力图方面的知识。

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　　热力图，是以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域或访客所在的地理区域的图示。如下图是页面区域热力图和地理区域热力图示例。

　　热力图分析的本质——点数据分析。一般来说，点模式分析可以用来描述任何类型的事件数据（incident data), 因为每一事件都可以抽象化为空间上的一个位置点。我们通过点数据来分析隐藏在数据背后的规律，也就是点模式。点模式在自然和经济社会中是普遍存在的，我们通过分析，可以使点数据变为点信息，可以更好地理解空间点过程，可以准确地发现隐藏在空间点背后的规律。

　　点模式的三种分布类型如下。点聚集分布，为我们的分析提供了无限可能。

　　事件之间的绝对位置具有决定作用，单位面积的事件、数量在空间上具有比较明确的变化。如：空间对象的平均值/密度。对应的基于密度的点模式分析方法是 样方计数法（Quadrate Analysis），简称样方法。

　　事件之间的相对位置和距离具有决定作用。如：空间对象间的相互作用。对应的基于密度的点模式分析方法是 核密度法（Kernel Density Estimation）。

　　样方法（QA）是研究空间点模式最简单最直观的方法。两种常见的样方法：随机抽样、利用所有点

首先，将研究的区域划分为规则的正方形网格区域。

其次，统计落入每一个网格重点的数量。

再次，统计出包含不同数量的点的网格数量的频数分布

最后，将观测得到的频数分布和已知的频数分布或理论上的随机分布（如泊松分布）作比较，判断点模式的类型。

基本渲染

增强的渲染一

增强的渲染二

更进一步的增强渲染

　　在研究区域内的任意一点都有一个密度，而不仅仅是在事件点上。

　　核密度分析（KDE）通过计算要素周围的密度构建平滑表面，实现从离散对象模型到连续场模型的转变，从而对要素进行可视化，用于要素模式的探测与发现。计算示例如下。

更进一步的增强渲染

基于不同底图的增强渲染

　　GIS空间分析，不是简单的数据输入和结果的输出，为了保证结果的正确性， 必须理解相关原理，配置相关参数。

基于样方的三维热力图&&基于核密度的三维热力图

热力图的渲染，同一数据，采用不同的渲染方式，将会产生截然不同的可视化效果。下面四幅热力图是基于同一数据的不同渲染结果：

其中包含了二维与二维渲染、二维渲染与三维渲染的过程，在这个过程中，颜色、维度、辅助要素都很重要。

主要流程：采点 格网化 空间连接 二维可视化 三维可视化

示例：

主要流程：采点 参数训练 核密度分析 二维可视化 三维可视化

示例：