L-Flow›Visualizations›Heatmap

Heatmap

Heatmap แสดงความเข้มข้นของค่าข้าม 2 มิติพร้อมกัน เช่น วันในสัปดาห์ × ช่วงเวลา ด้วยความเข้มของสี เหมาะกับการหารูปแบบพฤติกรรมที่กราฟเส้นหรือแท่งเห็นได้ยาก

00:00
04:00
08:00
12:00
16:00
20:00
จ.
อ.
พ.
พฤ.
ศ.
ส.
อา.
ความพยายาม login แยกตามวันและช่วงเวลา · ข้อมูลตัวอย่าง — วางเมาส์บนช่องเพื่อดูค่า

ตัวอย่างด้านบนแสดงจำนวนความพยายาม login ตลอดสัปดาห์ เห็นได้ทันทีว่าวันจันทร์–ศุกร์ช่วงเช้าเข้มกว่าช่วงอื่นชัดเจน ซึ่งเป็นรูปแบบที่สังเกตยากถ้าดูเป็นกราฟเส้นรวมทุกวัน

ใช้ Heatmap เมื่อต้องการแสดง:

  • รูปแบบพฤติกรรมที่ขึ้นกับ 2 มิติพร้อมกัน เช่น วันในสัปดาห์ × ชั่วโมง หรืออุปกรณ์ × ประเภทเหตุการณ์
  • จุดที่ค่าผิดปกติกระจุกตัวอยู่ในบางช่วง แทนที่จะเป็นค่าเฉลี่ยรวม
Note:หากต้องการดูแนวโน้มตามเวลาเพียงมิติเดียว ให้ใช้ Time series หรือ Area chart แทน — Heatmap ต้องมี 2 ฟิลด์เสมอ (แถวและคอลัมน์)

สร้าง Heatmap

สร้างกราฟจาก logs ที่อยู่ใน L-Flow

  1. เปิดแดชบอร์ดไปที่ Workspace เปิดแดชบอร์ดที่ต้องการ แล้วเลือก เพิ่มแผง
  2. ตั้งชื่อแผงใช้ชื่อที่อธิบายทั้งสองมิติ เช่น “ความพยายาม login ตามวันและช่วงเวลา”
  3. กำหนดข้อมูลที่จะใช้เลือก ค่าที่วัด และกำหนด ฟิลด์แถว/ฟิลด์คอลัมน์ เช่น วันในสัปดาห์กับ destination.port
  4. เลือกประเภทกราฟตั้งค่า ประเภทกราฟ เป็น แผนที่ความร้อน แล้วตรวจผลลัพธ์ใน Live preview
  5. บันทึกแผงตรวจช่วงเวลา อุปกรณ์ต้นทาง แล้วเลือก เพิ่มแผง
เปิด Workspace

รูปแบบข้อมูล

Heatmap ต้องมีฟิลด์แถวและฟิลด์คอลัมน์ครบทั้งคู่ ไม่มีค่าเริ่มต้นให้ — ถ้ายังไม่กำหนดทั้งสองฟิลด์ ระบบจะไม่แสดงผล

DayHourValue
จ.08:0062
จ.12:0071
อ.08:0058

ตัวเลือกการแสดงผล

Heatmap มีตัวเลือกน้อยที่สุดในบรรดากราฟทั้งหมด — เปิด/ปิด Tooltip ได้เท่านั้น ไม่มีตัวเลือกสี ขนาดช่อง หรือ Legend ให้ปรับแยกต่างหาก ความเข้มของสีคำนวณจากค่าสูงสุดในชุดข้อมูลโดยอัตโนมัติเสมอ

แนวทางการใช้งาน

  • เลือกคู่ฟิลด์ที่มีจำนวนค่าไม่มากเกินไป — แถวหรือคอลัมน์ที่มีหลายสิบค่าจะทำให้ช่องเล็กจนอ่านไม่ออก
  • ใช้เมื่อสนใจ “รูปแบบ” มากกว่าตัวเลขแม่นยำ —ดูตัวเลขจริงได้จาก tooltip เมื่อต้องการ

การแก้ปัญหา

ปัญหาวิธีตรวจสอบ
ไม่พบข้อมูลตรวจว่ากำหนดทั้งฟิลด์แถวและฟิลด์คอลัมน์แล้ว — ขาดอันใดอันหนึ่งจะไม่แสดงผล
ทุกช่องสีจางเท่ากันข้อมูลอาจกระจายสม่ำเสมอจริง หรือมีค่าผิดปกติตัวเดียวที่ดันสเกลสูงเกินไป — ลองแยกดูช่วงเวลาที่แคบลง
ช่องเยอะจนอ่านหัวคอลัมน์ไม่ออกลดจำนวนค่าที่ใช้เป็นคอลัมน์ เช่น รวมชั่วโมงเป็นช่วงกว้างขึ้น