[북리뷰] 데이터포인트 4장

네이선 야우의

데이터 포인트 데이터 시각화 + 인포그래픽을 깨우치다

B o o k R e v I e w 박소영, 이주원

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네이선 야우의

데이터 포인트 데이터 시각화 + 인포그래픽을 깨우치다

Ch. 4 데이터의 시각적 탐색 작업 과정 / 범주형 데이터의 시각화 / 시계열 데이터의 시각화 / 공간 데이터의 시각화 / 다중 변인 / 분포

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작업 과정 ü  어떤 데이터를 가지고 있는가?

ü  데이터에서 무엇을 알고자 하는가? ü  어떤 시각화 기법을 사용해야 하는가?

ü  무엇을 보여주고 있고 그 결과가 적절한가?

[출처] 네이선 야우, 데이터 포인트

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데이터의 시각적 탐색 – 작업과정 / 범주형데이터의 시각화 / 시계열데이터의 시각화 / 공간데이터의 시각화 / 다중변인 / 분포


ü  어떤 데이터를 가지고 있는가?


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데이터를 먼저 취하고 구성한 뒤 시각화 작업을 데이터에 맞게 수행해야 하며, 탐색하고 싶은 데이터가 있을 때 수치들이 표현하는 대상이 무엇인지, 어디서 획득되었는지,

어떤 변수들이 측정되었는지 등을 고려해야 한다.


ü 데이터에서 무엇을 알고자 하는가?


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처음 시작할 때 데이터에 대해 알고 싶은 것이 무엇인지 자신에게 물어보고, 조사를 진행하면서도 더 많은 질문을 하면서 파고들어야 한다.


ü 어떤 시각화 기법을 사용해야 하는가?


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다양한 차트들을 만들어보고 여러 변수들을 비교하면서 흥미로운 가치를 찾아보는 단계로, 다양한 시각적 형태들을 가지고 실험해 보면서 가치가 있는 그래픽을 발견한다.

심플하게만 보여주려 하지말자. 복잡한 데이터는 복잡한 시각화가 필요할 때가 있다.


ü 무엇을 보여주고 있고 그 결과가 적절한가?


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흥미로운 점들을 찾아낸 후에는 다음과 같이 되묻는 것이 중요하다. ‘ 결과가 이치에 맞는가? ’, ‘ 왜 이치에 맞는가? ’

범주형 데이터의 시각화


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범주들 / 전체를 이루는 부분들 / 하위 범주들


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0 2 4 6

D

C

B

A

A B C

막대 그래프 직관적인 비교 가능

기호 그래프 작은 차이를 구별하기어려운 면이 있음

범주들: 데이터가 간단하면 읽기도 만들기도 쉽다


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전체를 이루는 부분들: 범주별 구분이 흥미롭거나 필수는 아니지만 전체 그룹을 같이 제시하고 싶을 경우

파이 차트 전체가 100%, 가독성을 위해

반시계 방향으로 정렬

축적 막대 그래프 여론조사 결과를 보여줄 때 사용,

원본 수치 표시하기 위함

0% 50% 100%

D

C

B

A


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하위 범주들: 위계 구조를 가진 데이터는 데이터 해석이 중요하므로 다른 시점에서 볼 수 있도록 해야 한다

트리맵 좁은 공간에 나타내고

면적 + 색상 단서로 나타냄

모자이크 그래프 한 시점에서 여러 개의 범주 간 비교 가능

A

B

C

D

E

A

B

C D E

http://visual.ly/mobile-usage-around-world

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시계열 데이터의 시각화


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시계열 / 주기


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시계열: 시간 변화에 따른 패턴을 보여주기 위해 길이, 방향, 위치 등을 이용

막대 그래프 시간에 따른 데이터의 개별적인 수치 확인

선 그래프 경향 파악

4

0

1

2

3

1995 2000 2005 2010

4

0

1

2

3

1995 2000 2005 2010

4

0

1

2

3

1995 2000 2005 2010


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시계열: 시간 변화에 따른 패턴을 보여주기 위해 길이, 방향, 위치 등을 이용

점 그래프 (산포도) 개별 데이터를 점으로 표현하고

데이터가 맞지 않을 경우 경향을 보여 줌

점-막대 그래프 종단 지점에 더 집중

4

0

1

2

3

1995 2000 2005 2010



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주기: 시간 단위로 분절된 부분을 정렬하기에 좋음

방사형 그래프 한 바퀴 회전하면서 연결됨

캘린더 주별 요일로 나타나는 패턴을

쉽게 제시할 수 있음

12a

3a

6a

9a

12p

3p

6p

9p


2011년 1월

http://visual.ly/permanent-residents-philippines-canada

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공간데이터의 시각화 위치. 지역. 카토그램(통계지도)


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위치 위도와 경도 정보를 직접적으로 적용하는 방법으로 직접적이고 직관적이다.



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지역 개별 포인트를 표시해 중복되게 하지 않고 지역별 밀도로 표시한다.



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카토그램(통계지도) 데이터를 기반으로 지역의 크기를 보여주고 물리적 면적은 무시한다.


다중 변인 몇개의 변인, 다수의 변인, 다중 뷰 사용하기


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상관 이란? 변인들 간의 통계적 관련성

강한 상관관계 약한 상관관계


[출처] 네이선 야우, 데이터 포인트"

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크기와 색상을 사용하여 한 시각화 결과물에 세가지 이상의 변인을 포함시킬 수 있다



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평행좌표 그래프란? 수평방향으로 변인들을 배치하고, 수직축에 수치를 표현하는 방법이다.

여러 변인들의 상관관계를 한화면에서 볼 수 있다. 그러나 복잡해져서 보기 어려운 경우가 많이 생긴다.

양의 상관관계 선들이 평행하다.

음의 상관관계 선들이 일관성 있게 교차된다.

약한 상관관계 방향이 불명확하다.


분포 몇개의 변인, 다수의 변인, 다중 뷰 사용하기


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[출처] 네이선 야우, 데이터 포인트 "

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박스그래프 범위와, 중간값, 4분위값을 나타냄

바이올린 그래프 박스 그래프와 밀도 그래프의 조합 형태


분포 요약 : 구체적 분포보다는 핵심적인 수치를 보여줌


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히스토그램 수평축은 계급 구간축이고 수직축

은 밀도를 나타냄

밀도 그래프 히스토그램과 비슷한 개념이지만 계급 대신 연속적 변화를 나타냄


단일 변인의 분포 : 데이터가 군집되어 있는 형태와 특이점을 발견할 수 있다


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히트맵 2차원 평면에 밀도를 색상으로 표시

서피스 그래프 히트맵과 비슷한 패턴을 보이지만 색상 대신 높이를 시각적 단서로 사용


다중 변인의 분포 : 동시에 표시되어야 의미 있게 제시 될 수 있는 수치들도 있다

정리하기 데이터를 이해하기위한 중요한 열쇠는

데이터를 보면서 어떤 의문을 가져야 하는지를 아는 것!

To be Continued..

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