热力图是网站、H5、APP运营的分析利器，可帮助产品经理分析用户行为。
热力图帮助我们深入了解用户在页面上的操作习惯和行为路径，并指导产品经理对产品进行用户体验优化，进而提升网站的转化效果。
而热力图分析是数据分析的重要手段之一。如何进行热力图分析，是数据产品经理工作中的重中之重。
1.了解热力图热力图通过记录用户在网站或APP的点击与浏览行为，并通过热力图的形式展现出来。
简而言之，热力图就是将用户行为可视化展示。
热力图本质上是一个数值矩阵，图上每一个色块都是一个数值，通过离散数值、权重算法与分析模型等技术手段，将用户行为频度以色块的形式展现出来。
热力图通过可视化的效果呈现，帮助产品经理深入分析用户对内容及功能的访问情况、操作习惯、行为偏好等。
2.热力图分类热力图就是将用户行为轨迹录像。
根据用户在网站、H5或APP上的点击、滚动等行为，可将热力图分为点击热力图、移动热力图、滚动热力图、链接热力图等。
1）点击热力图点击热力图统计用户的点击行为，通过点击频度生成的热力图，可以直观了解用户对功能模块、页面内容的喜好。
点击热力图帮助产品经理进行首屏优化，或网站深度测试。
2）移动热力图移动热力图记录用户鼠标移动、停留等行为，通过跟踪PC端用户的鼠标移动轨迹，可以了解用户对那个区域比较感兴趣。
Google移动热力图
移动热力图帮助产品经理分析操作重点，或优化网站文案。
3）滚动热力图滚动热力图显示了用户上下滚动页面的数据，可识别用户在页面中看到的页面比例。通过页面比例了解抵达区域留存，数值越低，越少访客关注。
Hotjar滚动热力图
滚动热力图帮助产品经理了解用户行为偏好，或辅助页面设计与内容调整等。
4）链接热力图链接热力图聚焦链接元素的点击热度，可直观地展示用户点击页面元素的点击量、点击率等。
数极客链接热力图
链接热力图帮助产品经理检查网站链接设置是否合理，或分析链接的A/B Test效果。
3.绘制热力图绘制热力图（heatmap）是数据分析的常用方法，常用的绘制热力图(heatmap)软件有R，Excel，MATLAB，Graphpad，Python的matplitlib、Seaborn和pyHeatMap等。
用Excel绘制热力图，可以快速了解网站和落地页数据情况，并展现数据的差异性。
Excel原始数据
Excel绘制热力图
用Python绘制热力图，通过色差、亮度来展示数据的差异，直观易理解，能快速识别高频功能。
Python原始数据
Python绘制热力图
4.热力图应用场景热力图是把用户的交互按照热度渲染出来的一个分析能力，因其丰富的色彩变化和生动饱满的信息表达，被应用在各种数据分析场景。
热力图分析的本质是点数据分析。热力图的应用场景有：事件分析、页面分析、活跃分析、留存分析、漏斗分析、路径分析等。
对产品经理而言，主要表现在产品运营、用户运营、内容运营及渠道运营等几个方面：
产品运营：基于热力图进行功能界面、交互设计等优化，发现问题并快速迭代产品，提高着陆页转化率。
用户运营：基于热力图进行用户触点、用户路径等优化，通过运营与用户建立漏斗，降低网站的跳出率。
内容运营：基于热力图进行产品卖点、文案内容等优化，深度洞察用户点击偏好，提升整体用户留存率。
渠道运营：基于热力图进行广告投放、品牌宣传等优化，通过流量解决获客问题，激发渠道用户活跃度。
以华创微课落地页为例，我们推荐了一些专栏作者的精选文章，为进一步了解文章的跳出率和退出率，并直观的分析用户行为轨迹，借助热力图分析就可以解决。
首先，新建热力图，设置首页需要分析的区域或内容，比如自定义圈选华创微课的Logo、热门活动和精选文章等内容。
然后，获取数据，基于页面埋点收集网站访问数据，网站通常关注的数据指标有新增用户数、用户留存率、PV、UV、转化率等，比如华创微课的用户数、页面浏览PV、内容点击UV等。
华创微课数据指标
最后，获取目标图像，进行高斯滤波、灰度处理、二值化、开运算，轮廓提取，计算坐标，绘制热力图等。
1）获取图像Python获取指定图像，可借助PIL库来实现，PIL(Python Imaging Library)是Python一个强大方便的图像处理库，获取图像也可借助matplotlib、opencv等库。
2）高斯滤波Python实现高斯滤波，提取图片特征常用的方法，可以让处理后图像看起来更模糊
3）灰度处理Python处理图像灰度值，是图片处理中最为重要的环节之一，包括特征提取、图像OCR、图片降噪、图片加噪等。
4）二值化Python图像二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,使得整个图像只有黑和白的视觉效果。华创微课二值化
5）开运算Python图像开运算，就是将图像腐蚀后，进行膨胀处理，去除噪声，并保持原有形状。
6）轮廓提取并计算坐标Python实现轮廓提取，需找到图像主题轮廓，用指定颜色对源图像进行轮廓标记，计算轮廓中的主体。
7）绘制热力图Python绘制热力图，需借助pyheatmap库，将识别结果得到data的值，即data = [[x1,y1] [x2,y2] …]，传入到apply_heatmap(image，data)来绘制热力图，然后将热力图加权叠加到原图上。
用热力图把用户的点击、浏览、滚屏、停留等行为数据可视化，方便我们分析用户行为，了解到用户的关注点，进而优化用户体验，提升转化率，实现精细化运营。
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以上就是为大家介绍的数据产品经理进阶：热力图分析的底层逻辑，希望对大家有所帮助，现在互联网已经进入到了短视频时代，如果需要抖音广告开户，抖音直播间付费推广开户或者托管的，都可以找我们咨询，现在开户优惠多多，还有返点，添加微信了解：veteran88
