데이터 분석에서 히트맵과 코호트 분석, 무엇이 다를까?

히트맵 (Heatmap)

• 정의: 데이터 시각화(Data Visualization) 기법 중 하나
• 역할: 숫자 데이터가 들어있는 표나 행렬(matrix)의 값을 색상으로 표현하여 패턴을 한눈에 파악할 수 있게 도와주는 그래프. 값이 높을수록 붉은색, 낮을수록 푸른색으로 나타내는 식
• 예시: 바로 앞에서 보여드린 상관관계 분석 결과를 시각화하는 데 히트맵이 사용되었습니다. 각 변수 쌍의 상관계수(숫자)를 색상으로 표현.

쉽게 말해, 히트맵은 '엑셀 표를 색칠해서 보여주는 그림'과 같다.

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코호트 분석 (Cohort Analysis)

• 정의: 행동 분석(Behavioral Analytics) 기법 중 하나
• 역할: 특정 기간에 공통된 특성이나 경험을 공유하는 사용자 그룹(코호트, Cohort)을 정의하고, 이 그룹들의 행동이 시간의 흐름에 따라 어떻게 변하는지를 추적하고 분석하는 방법.
• 예시:
  • '1월에 가입한 사용자 그룹'과 '2월에 가입한 사용자 그룹'을 각각의 코호트로 설정
  • 각 그룹이 시간이 지나면서 (가입 후 1개월, 2개월, 3개월...) 얼마나 많이 서비스를 계속 사용하는지(재방문율, 잔존율)를 추적하여 비교 분석.

쉽게 말해, 코호트 분석은 '특정 집단의 장기적인 행동 패턴을 추적하는 분석 방법'

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핵심적인 차이와 관계

구분	히트맵 (Heatmap)	코호트 분석 (Cohort Analysis)
종류	시각화 방법 (How to show)	분석 기법 (How to analyze)
목적	데이터의 패턴을 직관적으로 파악	사용자 그룹의 행동 변화를 추적

가장 중요한 점은, 코호트 분석의 "결과"를 시각화할 때 히트맵이 매우 효과적으로 사용된다는 것

코호트 분석을 하면 보통 아래와 같은 표(행렬)가 만들어집니다.

• 행: 가입 시기 (1월 그룹, 2월 그룹...)
• 열: 경과 시간 (1개월 후, 2개월 후...)
• 값: 잔존율 (%)

이 표를 히트맵으로 그리면 어떤 그룹의 잔존율이 높은지, 시간이 지남에 따라 잔존율이 어떻게 변하는지를 색상으로 한눈에 파악할 수 있다.

결론적으로, 히트맵은 코호트 분석의 결과를 보여주는 효과적인 시각화 도구 중 하나이지만, 코호트 분석 그 자체는 아닙니다.