In this report we attempt to provide insights in how interpolation can be used for creating heat maps showing residence prices for different residence markets in Sweden. More specifically, three interpolation methods are implemented and are then used on three Swedish residence markets. These three residence markets are of varying characteristics such as size and residence type. Data of residence sales and the physical definitions of the residence markets were collected. As residence sales are never identical, residence sales were preprocessed to make them comparable. For comparison, a so-called external predictor was used as an extra parameter for the interpolation method. In this report, distance to nearest public transportation was used as an external predictor. The interpolated heat maps were compared and evaluated using both quantitative and qualitative approaches. Results show that each interpolation method has its own strengths and weaknesses, and that using an external predictor results in better heat maps compared to only using residence price as predictor. Kriging was found to be the most robust method and consistently resulted in the best interpolated heat maps for all residence markets. On the other hand, it was also the most time-consuming interpolation method. / Den här rapporten försöker ge insikter i hur interpolation kan användas för att skapa färgdiagram över bostadspriser för olika bostadsmarknader i Sverige. Mer specifikt implementeras tre interpolationsmetoder som sedan används på tre olika svenska bostadsmarknader. Dessa tre bostadsmarknader är av olika karaktär med hänsyn till storlek och bostadstyp. Bostadsförsäljningsdata och de fysiska definitionerna för bostadsmarknaderna samlades in. Eftersom bostadsförsäljningar aldrig är identiska, behandlas de först i syfte att göra dem jämförbara. En extern indikator, vilket är en extra parameter för interpolationsmetoder, undersöktes även. I den här rapporten användes avståndet till närmaste kollektiva transportmedel som extern indikator. De interpolerade färgdiagrammen jämfördes och utvärderades både med en kvantiativ och en kvalitativ metod. Resultaten visar att varje interpolationsmetod har sina styrkor och svagheter och att användandet av en extern indikator alltid renderade i ett bättre färgdiagram jämfört med att endast använda bostadspris som indikator. Kriging bedöms vara den mest robusta interpolationsmetoden och interpolerade även de bästa färgdiagrammen för alla bostadsmarknader. Samtidigt var det även den mest tidskrävande interpolationsmetoden.