Relative Distribution Heatmap

Eine Relative Distribution Heatmap ist eine Datenvisualisierung, die die relative Intensität, Konzentration oder Größenordnung von Werten über zwei Variablen hinweg mithilfe von Farbverläufen darstellt. Sie wird typischerweise als Raster (Matrix) oder als flächige Darstellung visualisiert, wobei jede Zelle einen aggregierten Wert für eine bestimmte Kombination von Variablen repräsentiert (z. B. Region × Umsatz, Zeitraum × Veröffentlichungen, Branche × Risikoscore).

 

Die Farbintensität codiert die relative Ausprägung: Wärmere oder dunklere Farbtöne stehen für höhere Konzentrationen, kühlere oder hellere Farbtöne für geringere Konzentrationen. Dadurch lassen sich strukturelle Muster, Cluster, Konzentrationseffekte sowie Auffälligkeiten in umfangreichen oder komplexen Datensätzen schnell erkennen.

 

Im Gegensatz zu Darstellungen, die exakte Einzelwerte in den Vordergrund stellen, liegt der Fokus einer relativen Distribution Heatmap auf Vergleichbarkeit und Verteilungsstruktur. Sie eignet sich insbesondere zur Identifikation von Konzentrationsrisiken, regionalen Schwerpunkten, Marktfragmentierung, zeitlichen Verschiebungen oder disproportionalen Expositionen innerhalb eines Datensatzes.

 

In der North Data Company Intelligence werden Relative Distribution Heatmaps eingesetzt, um Verteilungsmuster und Konzentrationseffekte zentraler Geschäftskennzahlen sichtbar zu machen und strukturierte, datenbasierte Analysen zu unterstützen.