데이터 전문가 지식포털 DBGuide.net

  • 로그인
  • 회원가입
  • IT용어사전
  • 사이트맵

D가이드

  • DA
  • SQL
  • 데이터실무
  • DB보안
  • DBMS
    • Tibero
    • Altibase
    • Cubrid
    • Oracle
    • MS-SQL
    • DB2
    • Sybase
    • Informix
    • MySQL
  • 기타
  • 산출물

D라운지

  • 전문가칼럼
  • 기술자료
  • 시장동향
  • 뉴스클리핑
  • Case Study
  • 세미나 자료
    • 주제별 보기
    • 행사별 보기
  • 리포트
  • 제품홍보관

D스토리

  • 데이터이야기
  • DB Q&A
  • DB 노하우
  • DB 튜닝서비스
  • 데이터 직무소개
  • 데이터 인터뷰

빅데이터아카데미

빅데이터 청년인재

사이버교육

  • 전체교육
  • (빅)데이터
  • 데이터아키텍처
  • 프로젝트관리
  • Oracle
  • MS-SQL Server
  • 대용량 DB
  • OS
  • Tool
  • JAVA
  • Cubrid
  • DB동향
  • Tibero
  • (자격검정)SQL과정

데이터 자격시험

  • 시험안내
    • 국가공인 데이터아키텍처전문가
    • 데이터아키텍처준전문가
    • 국가공인 SQL전문가
    • 국가공인 SQL개발자
    • 국가공인 데이터분석전문가
    • 국가공인 데이터분석준전문가
  • 시험일정
  • 시험접수
    • 접수안내
    • 접수신청
    • 접수조회/수정
    • 접수확인서 출력
    • 환불신청
    • 수험표출력
  • 시험결과
    • 시험결과조회
    • 자격증 출력
    • 보수교육
  • 시험교재
    • DA가이드
    • SQL가이드
    • 분석가이드
    • 분석가이드(개정)
  • 자격활용
    • 기업우대    
    • 공공우대
    • 대학우대
  • 고객센터
    • 공지사항
    • 자료실
    • 자주하는질문
    • 자격불편신고

전문가 칼럼

HomeD라운지전문가 칼럼rss

지식라이브러리

  • 전문가칼럼
  • 기술자료
  • 시장동향
  • 뉴스클리핑
  • Case Study
  • 세미나 자료
    • 주제별보기
    • 행사별보기
  • 리포트
  • 제품 홍보관
    • 제품 콘텐츠관
    • 제품 상세검색


Etc

지식라이브러리 : 전문가 칼럼
전문가칼럼 보기
원문을 보시려면 로그인 하셔야 합니다. 로그인
추천 : 0회 추천하기
tf
제목 송한나의 the art of data (2회) : 이럴 땐 이런 그래프: 데이터에 맞는 시각화 방법
분류 Etc 조회수 9641
작성일자 2016.12.08 출처 한국데이터진흥원
첨부파일 작성자 dbguide

◎ 연재기사 ◎

▷ 송한나의 the art of data (1회) : 왜 데이터 시각화인가: 모두를 위한 데이터 시각화
▶ 송한나의 the art of data (2회) : 이럴 땐 이런 그래프: 데이터에 맞는 시각화 방법
▷ 송한나의 the art of data (3회) : 데이터에 색을 더하자: 데이터 시각화와 색채학
▷ 송한나의 the art of data (최종회) : 데이터로 짓는 예술의 세계: 데이터 아트

송한나의 the art of data (2회)

이럴 땐 이런 그래프: 데이터에 맞는 시각화 방법



필자 송한나는 심리학과 시각디자인학을 전공하고 인지과학 박사를 수료하였으며, 안그라픽스에서 디자이너로서 경력을 시작하여 뉴틸리티, 프린스플, 삼성SDS를 거쳐 현재 코그니텀랩(www.cognitumlab.com)을 운영하고 있다. 어떻게 해야 UX디자인과 데이터 과학을 잘 융합할 수 있을지 탐구하고 있으며, 특히 데이터 시각화를 통해 딱딱한 데이터를 말랑말랑하게 만들어 누구나 데이터를 쉽게 읽고 보고 느낄 수 있도록 돕는 데 관심이 많다. 디자이너의 시각으로 어떻게 데이터 시각화를 유용하면서도 아름답게 만들 수 있을지에 대한 내용을 몇 회에 걸쳐 함께 알아본다.



지난 회에서는 데이터 시각화가 데이터의 특성을 이해하는 데 얼마나 유용하고 간편한 도구인지, 데이터 시각화가 이미 우리의 삶에 얼마나 가깝게 스며들어 있는지를 잘 알아보았습니다. 이제는 실제로 데이터 시각화를 어떻게 다룰 수 있을지 구체적인 방법을 살펴볼 때입니다.

이번 회에는 데이터에 적합한 시각화 방법을 어떻게 선택할 것인가에 대해 살펴보겠습니다. 데이터 시각화 방법의 분류 기준은 크게 두 가지 관점으로 접근할 수 있습니다. 하나는 데이터를 구성하는 변수의 개수에 따라 분류하는 것이고, 다른 하나는 데이터 시각화의 목적에 따라 분류하는 것입니다.



변수의 개수에 따른 분류

첫번째로 변수의 개수에 따라 분류하는 기준은 간단합니다. 이름에서 알 수 있듯이 변수가 한 개면 단변량(univariate), 두 개면 이변량(bivariate), 세 개 이상이면 다변량(multivariate) 데이터 시각화로 분류할 수 있습니다. 단순하게 구별해 보자면 변수의 값을 x축과 같은 한 개의 축에 표시하면 단변량, x축 및 y축과 같은 두 개의 축에 표시하면 이변량이라고 구분할 수 있습니다. 다변량은 세 개 이상의 축에 표시하는 경우뿐만 아니라, 두 개의 축에 컬러 코딩과 같은 다른 방법을 더하는 방법에서 볼 수 있듯이 다양하게 응용됩니다. 이와 같은 세 가지 유형의 데이터 시각화 방법을 차례로 살펴보겠습니다.

먼저 단변량 데이터 시각화 방법 중 가장 많이 쓰이는 것은 차트의 대표주자라고 할 만한 바 차트(bar chart), 라인 차트(line chart), 파이 차트(pie chart)와 같은 기본 차트입니다. 한 개의 축(axis)에 대응하는 데이터 값을 막대의 길이로 표현하는가, 선으로 이어서 표현하는가, 원의 넓이로 표현하는가에 따라 각각의 형태가 달라지는 것으로 이해할 수 있습니다. 가장 단순한 차트이기에 데이터 값의 크기를 직관적으로 파악할 수 있고, 누구나 쉽게 이해할 수 있습니다. 그러므로 정확한 데이터 분석이 강조되는 대시보드 디자인에서 빠질 수 없는 기본 시각화 방법입니다. 같은 종류의 데이터를 여러 가지 조건으로 비교하고 싶다면 단순한 기본 차트를 위로 쌓아 올리거나(stacked) 옆으로 늘어놓는(multiple) 방법으로 응용함으로써 더 복잡한 데이터를 시각화할 수 있습니다.



[그림 1] 대시보드에 사용된 기본 차트의 예

다음으로 이변량 데이터 시각화 방법은 두 개의 축에 각각 대응하는 데이터 값을 표시하는 방법이라고 이해할 수 있습니다. 대표적인 유형이 산포도(scatterplot)입니다. 산포도는 두 개의 변수 간 상관관계를 직관적으로 파악할 수 있는 장점이 있습니다. 데이터 포인트의 분포 패턴에 따라 양의 상관관계가 있는지, 음의 상관관계가 있는지, 아무런 상관관계가 없는지를 한눈에 살 ....

지식라이브러리 : 전문가 칼럼 : 덧글보기
전문가 칼럼게시글에 대한 덧글
덧글내용 날짜 작성자 삭제여부
수학적인 입장에서도 매우 흥미로운 글이네요. 많은 도움이 되었습니다. 좋은 글 감사합니다^^ 2017.01.05 정재원
좋은글 잘읽었습니다. 2016.12.13 김진석
^^ 연구하면서 연구결과를 어떻게 알아보기 쉽게 표현해야 하나 고민이 많습니다. 아무리 훌륭한 연구라도 알아보기 힘들다면 무용지물이니깐요~ 좋은 일 하시는거 같고 글이 도움이 많이 됩니다. 고맙습니다. 2016.12.09 이선명
좋은 글 감사합니다. R을 실무에 활용해보려고 고민중인데, 이런 글보면 참 기분이 좋습니다. 다음에도~ 2016.12.08 하호철
좋은 글 잘 읽었습니다. 2016.12.08 차주영
와우~~ 다음회도 기대하겠습니다. ^^ 2016.12.08 김옥진
이전, 다음 게시물 목록
이전글 디지털이 몰고 오는 4차 산업혁명의 쓰나미
다음글 품질 이슈를 해결하기 위한 테스트, 시작은 테스트 계획부터
스크랩목록
사이버교육02)3708-5391
빅데이터아카데미02)3708-5393
자격시험02)3708-5415
청년인재02)3708-5394

DBGuide.net 데이터 전문가 지식포털

  • 개인정보보호정책
  • 관련사이트
  • 콘텐츠 불법 사용 규제
  • 이메일무단수집거부
  • Contact Us
  • rss

서울시 중구 세종대로9길 42 부영빌딩 8층 한국데이터산업진흥원 | 사업자등록번호 : 102-82-08963 | 통신판매번호 : 2013-서울종로-0591 | 대표자명 : 민기영

Copyright ⓒ KOREA Data Agency. All rights reserved.