한편 〈그림 4〉의 heatmap을 각 변수별로 비교함으로써 각 노드들의 특성을 보다 구체적으로 파악할 수 있다. 2010년 1분기의 경우 개인대출 총액(P_BTC_TOT), 개인 담보대출 금액(P_BTC_DL), 개인 은행대출 금액(P_BTC_BL)등 가계부채 규모를 나타내는 변수들은 대체로 비슷한 패턴의 heatmap을 보이는데, 모두 좌상단에 적색 노드, 즉 대출규모가 큰 차주들이 위치해 있음을 알 수 있다. 이러한 패턴은 담보대출 비중 관련 변수들(BTC_DR, P_BTC_DR)의 heatmap에서는 유사하게 나타나는 반면, 은행대출 비중 관련 변수들(BTC_BR,P_BTC_BR)의 heatmap과는 약간의 차이를 보이는 것으로 나타났다. 즉, 대출규모가 큰 차주들의 경우 주로 담보대출을 활용하기는 하였으나, 은행보다는 비은행 대출 비중이 상대적으로 높았던 것으로 해석할 수 있다. 한편 개인 담보대출 건수(P_NTC_DL) 및 개인 은행대출 건수(P_NTC_BL)의 경우, 대출금액 기준의 heatmap들과 달리 중앙하단에 담보대출 및 은행대출 건수가 많은 차주들이 위치하는 것으로 나타났다.
〈그림 5〉와 같이 2012년 1분기의 heatmap에서는 2010년 1분기에 선택되었던 개인 담보 및 은행대출 관련 변수들에 더하여 차주부담금리(INTEREST), DTI 등급(DTI_G), DSR 등 변수들이 새로 포함되었다. 동 분석에서는 매 시점 데이터에 대해 별도의 SOM을 구성하여 서로 다른 시점의 heatmap 상 노드들의 위치가 일치하지 않으므로 두 기간의 SOM을 직접 비교할 수는 없다. 하지만 각 시점에서 공통적으로 선택된 변수에 대한 heatmap의 색상분포 등을 비교하면 동 기간 중 발생한 차주 특성의 구조적 변화 등을 추정할 수 있다.