热点图是基于空间统计与可视化技术的分析工具，通过颜色深浅变化或点密度分布呈现特定区域内关注度差异。其技术实现包含两类方法论：热力图通过核密度估计进行密度分布的可视化表达，属于定性描述手段；热点分析则基于Getis-Ord Gi*统计量等定量方法计算空间聚集显著性，可识别统计学意义上的热点/冷点区域。

热力图与热点分析存在本质差异：前者通过核密度函数将离散点数据转换为连续密度表面，以渐变色彩呈现关注度分布；后者通过空间自相关指数（如Moran's I）或局部统计量（如Getis-Ord Gi*）计算z得分，标注具有统计学显著性的聚集区域。地理学第一定律提出的空间邻近性原则，要求分析时需构建包含邻域距离阈值或拓扑关系的空间权重矩阵。

空间热点分析包含两个层级：

Python代码实现过程中，需完成地理边界数据加载、空间权重矩阵标准化及Gi*统计量计算三个核心步骤，最终通过离散颜色映射生成热点图。

在市场营销领域，通过眼球追踪技术生成注意力热点图，量化平面广告关键要素（如LOGO、产品形态）的视觉吸引力；电商运营中则依据点击热区优化页面布局，提升用户注册转化率与商品点击量。2025年案例分析显示，某牛奶包装设计方案通过热点对比，将瓶身设计的用户关注度提升了37%。

城市安全管理部门利用犯罪事件坐标数据，结合渔网划分法进行空间连接处理，通过热点分析识别案件高发区域。2024年某市运用该方法重构警力部署方案后，盗窃案件发生率显著下降。