热力图把密集的矩阵数据变成直观的视觉模式。在多年产品分析中，我用热力图发现过改变产品路线、营销策略和运营决策的洞察。本指南分享什么有效、什么无效，以及如何做出能驱动行动的热力图。
什么是热力图？
热力图是一种用颜色渐变表示二维矩阵中数值的数据可视化方式。颜色深浅对应数值大小，使模式、异常和聚类一目了然。可以把它想象成一张彩色表格：不用读数字就能看出高低与趋势。
热力图类型
1. 矩阵热力图：行列为类别，单元格颜色表示关系或数值。例如相关矩阵、特征对比表。
2. 日历热力图：按日历排布日期，颜色强度表示每日数值。例如 GitHub 贡献图、销售节奏。
3. 地理热力图：叠加在地图上，颜色表示某地的密度或强度。例如人口密度、犯罪统计。
4. 网页/点击热力图：叠加在页面截图上，表示用户交互强度。例如点击、滚动深度、注意力区域。
何时用热力图
适合： 在行列很多的矩阵中发现模式；基于时间的模式（日历热力图）；多变量、多维度对比；识别异常（离群格会突出显示）。
不适合： 需要精确读数的用表格；少于 4×4 不必用热力图；连续 X–Y 关系用散点图；单变量时间序列用折线图更清晰。
实战案例概要
案例 1：电商销售节奏——按星期×小时的热力图发现周二至周四 10–14 点高峰、周末约低 50%，据此调整广告投放，营销 ROI 提升约 23%。
案例 2：相关分析做功能优先级——15 个功能的相关热力图呈现三类：仪表盘/API/集成强相关、评论/分享/团队功能一类、三个孤立功能。据此做捆绑定价、下线孤儿功能，功能采用率提升约 15%。
案例 3：定价页转化——点击与滚动热力图发现 FAQ 在首屏下无人点、用户点不存在的「对比」、对 logo 区无互动、移动端多数未滑过方案卡片。调整后 6 周内定价页转化提升约 34%。
案例 4： cohort 留存——按注册月份×注册后月数的热力图显示：Day 1–7 流失约 40%、12 月注册留存优于 7 月、改版后 cohort 第 3 月留存提升约 15%、到第 4 月的用户约 80% 会到第 12 月。据此做首周激励、按季节调整获客、把第 4 月作为关键里程碑，90 天留存从约 25% 提到约 38%。
设计要点
配色： 低到高用顺序色（如白→蓝、黄→红）；有明确中点用发散色（如蓝–白–红做相关、绿–黄–红做表现）。注意色盲可访问、避免红绿区分关键信息。
布局： 行/列可用层次聚类、按总量或逻辑顺序排列；时间从左到右、从上到下。
标注与图例： 需要精确时可加单元格数值；轴标签清晰；始终提供色阶图例并标出 min/max 及关键中点。
常见错误： 用彩虹色阶（无直观顺序）；不聚类或无序导致模式分散；类别过多（静态图建议不超过约 30×30）；随意分段；缺少标题、轴标签或图例。
ChartGen 中的热力图
上传矩阵数据（CSV 含行列标题与数值）→ 选择「热力图」→ 配置色阶（顺序/发散/自定义）、聚类选项、是否显示单元格数值、格子大小与间距 → 导出。ChartGen 会根据数据分布建议色阶、做聚类以突出模式、生成可访问配色，并可生成可嵌入的交互版。
小结
热力图擅长在复杂矩阵中呈现模式，把冗长表格变成一眼能看出洞察的图。原则：色阶与数据类型匹配（范围用顺序、有正负中心用发散）；行/列顺序要能揭示模式而非默认字母序；静态图保持可读（如 30×30 以内），更大矩阵用交互；标题、轴标签和图例必不可少。先想清楚问题，再整理数据，让颜色讲故事。