성공적인 보고를 위한 데이터 시각화 방법 | 매거진에 참여하세요

통찰력 있는 플롯과 차트를 통해 데이터를 생생하게 표현함으로써, 데이터 시각화는 의사 결정 과정에서 중요한 역할을 합니다.

데이터 분석가가 비기술적 이해관계자에게 결과를 설명하거나,

데이터 과학자가 마케팅 목적으로 A/B 테스트를 수행하거나, 머신 러닝 엔지니어가 ChatGPT와 같은 복잡한 대형 언어 모델의 잠재적 편향을 설명할 때,

데이터 시각화는 데이터 인사이트를 의사 결정으로 전환하는 핵심입니다.

데이터 시각화는 데이터 인사이트를 전달하는 데 중요한 역할을 하지만, 성공적인 커뮤니케이션을 위한 레시피는 더 복잡합니다.

이것이 바로 데이터 스토리텔링의 아이디어입니다.

데이터 스토리텔링은 시각화, 내러티브, 데이터를 결합하여 데이터 인사이트를 행동으로 전환하는 혁신적인 접근 방식을 옹호합니다.

보고용 데이터가 있는데, 상사가 자꾸만 딴 이야기만 한다면, 어떻게 데이터 시각화해서 보여줄지 고민해세요

아래 여러가지 분석유형중에 원하시는 것들을 한번 골라서 적용하면, 보고도 한번에 끝날 수 있어요

데이터 시각화 분석 유형

데이터 시각화는 데이터 세트의 다양한 변수 간의 관계나 분포와 같은 행동을 시각적으로 분석하는 데 사용됩니다.

한번에 분석하려는 변수의 수에 따라 세 가지 유형의 데이터 시각화 분석으로 구분할 수 있습니다.

2. - 단변량 분석: 한 번에 하나의 변수만 요약하는 데 사용됩니다.

3. - 이변량 분석: 두 변수 간의 관계를 연구하는 데 도움을 줍니다.

4. - 다변량 분석: 두 개 이상의 변수를 동시에 분석할 수 있습니다.

주요 데이터 시각화 기술

1. 라인 플롯(Line Plots)

가장 많이 사용되는 시각화 중 하나인 라인 플롯은 시간에 따른 변수의 변화를 추적하는 데 탁월합니다.

일반적으로 x축에 시간 변수를, y축에 분석하려는 변수를 배치하여 생성됩니다.

2. 바 플롯(Bar Plots)

바 차트는 여러 범주의 값을 기준으로 데이터를 순위별로 정렬합니다. 각 범주의 값에 비례하는 길이의 직사각형으로 구성됩니다.

바 차트는 읽기 쉬워 널리 사용됩니다. 기업은 시장 점유율 비교나 지역별 매출 비교와 같은 목적으로 바 차트를 자주 사용합니다.

바 차트에는 수직 바 플롯, 수평 바 플롯, 클러스터 바 플롯 등 다양한 유형이 있으며, 각각 다른 목적에 적합합니다.

3. 히스토그램(Histograms)

히스토그램은 데이터 분포를 분석하는 데 가장 널리 사용되는 시각화 중 하나입니다. 수치 변수의 분포를 막대로 나타냅니다.

히스토그램을 만들기 위해 수치 데이터는 먼저 여러 범위 또는 빈으로 나뉘고, 각 범위의 발생 빈도가 계산됩니다. 수평축은 범위를, 수직축은 각 범위의 빈도 또는 발생 비율을 나타냅니다.

히스토그램은 변수의 분포가 어떻게 치우쳐 있는지 또는 어디에서 피크를 이루는지 즉시 보여줍니다.

4. 박스 플롯(Box and Whisker Plots)

박스 플롯은 변수의 분포를 요약하는 데 탁월한 도구입니다. 박스 플롯은 다음과 같은 요소를 직관적으로 보여줍니다:

• - 중앙값(Median): 데이터 세트의 중간값.

• - 상위 사분위수(Upper Quartile): 데이터 세트의 75번째 백분위수.

• - 하위 사분위수(Lower Quartile): 데이터 세트의 25번째 백분위수.

• - 사분위 범위(Interquartile Range): 상위 사분위수 - 하위 사분위수.

• - 상위 인접 값(Upper Adjacent Value): 상위 사분위수 + 1.5 × 사분위 범위.

• - 하위 인접 값(Lower Adjacent Value): 하위 사분위수 - 1.5 × 사분위 범위.

• - 이상값(Outliers): "최대값" 이상 또는 "최소값" 이하의 값.

5. 산점도(Scatter Plots)

산점도는 두 연속 변수 간의 관계를 시각화하는 데 사용됩니다.

각 점은 단일 데이터 포인트를 나타내며, x축과 y축의 위치는 두 변수의 값을 나타냅니다. 데이터 탐색에서 데이터를 이해하고 잠재적 상관관계를 빠르게 파악하는 데 자주 사용됩니다.

6. 버블 플롯(Bubble Plots)

산점도는 새로운 변수를 나타내는 요소를 추가하여 쉽게 확장할 수 있습니다.

예를 들어, 아이리스 꽃의 꽃받침 너비와 길이 간의 관계를 플롯할 때, 점의 색상을 추가하거나 크기를 다른 변수에 따라 변경할 수 있습니다. 이를 버블 플롯이라고 합니다.

7. 트리맵(Treemaps)

트리맵은 데이터의 부분-전체 관계를 보여주는 데 적합합니다. 계층적 데이터를 직사각형 집합으로 표시합니다.

각 직사각형은 주어진 변수 내의 범주를 나타내며, 직사각형의 면적은 해당 범주의 크기에 비례합니다.

8. 히트맵(Heatmaps)

히트맵은 두 변수 간의 관계를 그래픽으로 요약하는 데 사용되는 일반적이고 아름다운 매트릭스 플롯입니다. 두 변수 간의 상관관계 정도는 색상 코드로 표현됩니다.

9. 워드 클라우드(Word Clouds)

워드 클라우드는 텍스트나 데이터 세트에서 자주 사용되는 단어를 시각화하는 데 유용합니다. 바 플롯과 유사하지만 더 시각적으로 매력적입니다.

10. 지리적 지도(Geospatial Maps)

매일 생성되는 데이터의 상당 부분은 본질적으로 공간적입니다. 공간 데이터는 각 레코드에 특정 위치가 연결된 데이터입니다.

11. 네트워크 다이어그램(Network Diagrams)

대부분의 데이터는 테이블로 저장되지만, 이 외에도 네트워크로 조직된 데이터를 분석하는 데 더 적합한 그래프 형식이 있습니다.

데이터 시각화 도구

데이터 시각화 도구는 Power BI, Tableau와 같은 비즈니스 인텔리전스 도구부터 DataWrapper, Google Charts와 같은 온라인 시각화 플랫폼까지 다양합니다.

또한 Python, R과 같은 프로그래밍 언어의 특정 패키지도 있습니다. 데이터 시각화는 종종 데이터 실무자들이 처음 접하는 "입문점"으로 여겨집니다.

데이터 시각화 도구를 선택할 때는 다음 요소를 고려하세요:

1. - 학습 곡선: 도구의 사용 편의성과 복잡성은 크게 다릅니다.

2. - 유연성: 시각화의 모든 세부 사항을 완전히 제어하려면 유연성이 높은 도구를 선택하세요.

3. - 시각화 유형: 독립적인 플롯에 초점을 맞춘 도구와 대시보드에 초점을 맞춘 도구로 구분할 수 있습니다.

4. - 가격: 예산과 필요에 따라 적합한 도구를 선택하세요.

데이터 시각화 분야는 빠르게 발전하고 있으며, 새로운 도구가 매일 등장하고 있습니다.

효과적인 데이터 시각화를 위한 모범 사례

데이터 시각화의 주요 목표는 복잡성을 줄이고 명확성을 제공하는 것입니다. 적절한 시각화 기술을 선택하는 것이 중요하지만, 고려해야 할 다른 요소들도 많습니다.

2. - 청중을 고려하세요: 시각화가 누구를 대상으로 하는지 이해하는 것이 중요합니다.

3. - 잡음을 제거하세요: 불필요한 요소를 제거하여 읽기 쉬운 시각화를 만드세요.

4. - 폰트에 주의하세요: 한 가지 폰트를 사용하고, 크기는 세 가지 이하로 유지하세요.

5. - 색상을 창의적으로 사용하세요: 색상은 시각화에서 가장 눈에 띄는 요소 중 하나입니다.

데이터 시각화는 예술과도 같습니다. 직관과 좋은 감각이 차이를 만들 수 있지만, 항상 이론을 고려해야 합니다.