그래프 종류 : 데이터 시각화 속에 숨견진 그래프
최종 업데이트:2022-2-8
그래프 종류 ?우리가 지표와 데이터를 설계할 때, 해당하는 실제 의미를 가진 그래프를 사용하여 프레젠테이션을 결합하면 데이터 그래프가 보다 생생하게 나타내므로 사용자가 그래프로 표현되는 주제를 쉽게 이해할 수 있을 것입니다.그래프는 가장 많이 사용되는 데이터 시각화 유형입니다.
차트의 기술(say it with charts,4th Edition) 이 책에서 맥킨지 씨는 회사에서 프레젠테이션을 할 때, 실무적으로 사용할 만할 수 있도록 그래프 종류 를 5가지로 분류합니다.
그래프 종류 5가지:
- 구성요서 비교유형
- 항목 비교유형
- 시간적 추이 비교유형
- 도수분포 비교유형
- 상관관계 비교유형스
이번 포스트에서 이에 따라 상용적인 시각화 그래프 종류 와 특징을 알아보도록 하겠습니다.
구성요서 비교 그래프 유형– 그래프 종류
구성요소 비교유형에서는 일차적으로 각 부분의 크기를 전체의 백분율로 나타내는 것이 매우 중요합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- 2020년 회사 어떤 제품의 매출액은 총매풀맥에서 30%를 넘었다.
- 2018년 회사의 시장점유율은 5% 미만이었다.
- 회사의 비즈니스 접대지가 전체 관리 비용의 25%를 넘다.
- 4월에 A제품의 판매가 총액중 1위를 차지했다.
당신의 주제가 비율, 전체의 백분율, x%를 차지하는 등의 단어를 포함한다면 구성 비교 그래프 유형을 사용하면 됩니다.
구성요서 비교 그래프 유형에서는 다음과 같은 상용적인 그래프 종류를 가지고 있습니다.
차트 종류 – 파인차트/ 원 그래프 Pie Chart
파인차트는 데이터 분류나 항목의 비중(%)을 표현하고 싶을 때, 자주 사용하고 그래프이기도 하시지요.
파이 차트는 시리즈가 증가함에 따라 각 슬라이스(slice)가 작아지고, 결국 크기 구분이 명확하지 않기 때문에 여러 시리즈의 데이터에 적합하지 않습니다. 그래서 데이터양이 9개 이상 경우는 사용하지 않습니다.
애플리케이션 시나리오: 시리즈 비율, 시리즈 크기 비교(로즈 다이어그램 rose diagram)
항목 비교 그래프 유형
항목 비교 유형에서는 대상들이 동등한지, 아니면 어느 하나가 다른 대상들보다 많거나 적은지 그 대상의 순위를 비교합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- 2020년 회사의 매출액은 전체 시장중 3위를 차지했다.
- 4월에 A제품의 판매가 B,C제품의 판매에 비해 많았다.
- 고객의 판매수익률은 4위를 차지했다.
“>”, “<” 과 같은 말을 볼 때, 항목 비교 유형을 사용하면 됩니다.
항목 비교 그래프 유형에서는 다음과 같은 상용적인 그래프 종류 를 가지고 있습니다.
차트 종류 – 막대 그래프 Bar chart
막대 그래프는 데이터의 크고 작음을 한 눈에 파악할 수 있고 이해하기 가장 편리한다는 특징을 가지고 있습니다. 막대그래프를 쓸 때 항목이 적을수록 가로가 좋고 항목이 많을수록 세로가 좋은 것을 주의하세요.
여러 그룹 분류 데이터를 비교할 때는 멀티 시리즈 막대그래프를 선택합니다.
애플리케이션 시나리오: 데이터 비교
워드 클라우드 차트
“클라우드”라는 단어는 텍스트 데이터의 시각화 표현이라고 합니다. 엄청난 텍스트 데이터를 나타내는데 사용자가 가장 두드러진 텍스트를 빠르세 인식하도록 도울 수 있습니다.
클라우드 차트는 많은 양의 데이터를 기반으로 작업하는 것이라서 데이터 변별도가 작은 경우에서 효과가 뚜렷하지 않습니다. 또한 정확한 분석에 적합하지 않습니다.
애플리케이션 시나리오: 키워드 검색
차트 종류 – 레이더 차트 Rader Chart
Rader Chart는 일반적으로 다차원 대이터에 적합하다. 예를 들어 어떤 변수가 유사한 값을 갖는지 또는 극단값이 있는지를 보여줄 수 있습니다. 또한 데이터세트의 어떤 변수가 더 높거나 더 낮은 값을 가지는지 파악하는 데 도움이 됩니다. 한마디로 말한다면 레이더 차트는 비즈니스 프레젠테이션을 나타내는 데 적합하다.
애플리케이션 시나리오: 치수 분석, 시리즈 비교, 시리즈 중량 분석
시간적 추이 비교유형
시간적 추이 비교유형은 가장 흔히 보이는 유형 가운데 하나입니다. 시간에 따라 변화하는 상황을 표시합니다.
각 부분의 크기 또는 순위가 아니라, 시간에 따라 어떻게 변화하는지에 대한 관심을 더욱 가지고 있습니다.
한 주의 변화든, 한 달의 변화든, 한 분기든, 한 해의 변화든, 해당 데이터는 성장, 하강이든, 파동이든, 유지하든 모두를 표현할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- 회사 매출액은 3월부터 꾸준히 떨어졌다.
- 지난 5년돈안의 투자수익률은 점점 하락되었다.
당신의 주제가 “변화”, “증가”, “하락”, “성장”, “하강” 등과 같은 단어가 포함되어 있는 경우, 이런 유형 그래프 종류를가 사용됩니다.
시간적 추이 비교유형에서는 다음과 같은 상용적인 그래프 종류를 가지고 있습니다.
선 차트 Line Chart
선 차트는 연속 시간 간격 또는 시간 범위에 걸친 데이터의 변화를 보여주는 데 사용된니다.시간의 흐름의나 순서 변화에 따라 사물을 변화하는 것이 특징입니다.
선 그래프의 데이터 레코드 수는 2보다 커야 하며, 이는 큰 데이터 볼륨의 추세 비교에 사용할 수 있다는 점에 유의해야 한다. 그리고 같은 그래프에서 5개의 폴리선을 넘지 않는 것이 좋다.
애플리케이션 시나리오: 시리즈 추세의 비교
면적 차트 Area Chart
면적 차트는 선 차트에 기초하여 구성됩니다. 연속성 데이터를 잘 표현한다는 특징이며 그래프를 만듭니다. 면적 차트는 폴리선과 축 가운데 영역을 색으로 채우고 트렌드 정보를 더 잘 강조할 수 있습니다.
면적 차트에서 채우는 컬러는 일정한 투명도를 가져야 합니다. 투명도는 사용자가 서로 다른 시리즈 간의 중복 관계를 파악하는 데 도움이 됩니다.
애플리케이션 시나리오: 시리즈 비율; 시간 추세 비율
도수분포 비교유형
도수 분포 비교 유형은 얼마나 많은 항목이 일련의 점진적 수치 범위 내에 해당하는가를 나타냅니다.
예를 들면 3만 달러 미만을 버는 직원은 몇 명인지, 3만 달러 이상 5만 달러 미만을 버는 직원은 몇명인지 등입니다. 대표적인 주제는 다음과 같습니다.
- 회사 2월 이후 매출액은 10000달러-20000달러 범위애 있다.
- 회사 직원의 연령분포는 경쟁사와 크게 다르다.
상관관계 비교유형
상관관계 비교유형은 2변수 사이를 표현하는 것입니다. 예를 들어 매출액이 증가할 수록 이윤도 증가한다고 예상할 것입니다.
예를 들면 다음과 같습니다.
- 2월의 판대실적에 보면 매출액은 판매원의 경험과 직접적 관계가 없는 것을 보여준다.
- CEO의 연봉은 기업의 규모에 따라 변화하다
당신의 주제가 “~따라 증가하다”, “~에 따라 감소하다”,” 에 따라 변화하다” , “~에 관련하다”등과 같은 단어가 포함되어 있는 경우, 이런 유형 그래프 종류를가 사용됩니다.
상관관계 비교유형에서는 다음과 같은 상용적인 그래프 종류를 가지고 있습니다
그래프 종류 – 산점도 Scatter Plot
산점도에서 데이터점의 분포를 살펴봄으로써 변수 간의 상관성을 초혼할 수 있습니다. 변수 간의 상호 관계가 존재하지 않으면 산점도에서는 이산점을 랜덤하게 분포하는 것으로 표현되다는 반면에 어떤 연관성이 있으면 대부분의 데이터점은 상대적으로 밀집되어 어떤 추세로 나타날 것입니다.
애플리케이션 시나리오:수치를 표시하고 비교하는 데 사용되어 추세 외에도 데이터 클러스터의 모양을 보여드리고 데이터 클라우드에서 각 데이터 지점의 관계를 나타낼 수 있습니다.
그래프 종류 – 버블차트 Bubble Chart
버블 차트는 데이터의 흐름을 평가하는 시스템 분석에 사용되어 있습니다. 계통도나 플로차트 대신 버블 차트를 사용하는 것은 각 부분 간의 구조적, 순차적 또는 절차상의 관계를 보여드리기 위해서입니다. 바블마다 부동한 색이나 라벨, 그리고 버블점 크기는 다 하니의 위도를 변영되어 있습니다. 일반적으로 사용률은 10%입니다.
버블 차트의 장점은 산점도와 비슷하며 다른 점은 바블 차트는 그래프에 크기를 표시된 변수를 별도로 너허 비교하는 것을 허용합니다.
애플리케이션 시나리오: 기밀자료 비교; 상관관계 분석
지도/맵 차트
앞서 언급한 5가지 그래프 종류 외에도 지역이나 지역 수치의 상황을 정확하게 보여주기 위해 지도 차트를 결합할 수 있습니다.
지도/맵 차트에 관련 자료는 지난번에 이미 얘기하니까 다음 글 참고하세요: 3D 차트-위치 데이터 시각화: 10 가지 맵/지도 유형 소개
마치며
데이터 시각화 툴을 선택하기 전에 먼저 이런 도구를 사용해 무엇을 할까, 어떤 목적을 달성하고 있는가에 대해서 잘 고민해야 합니다. 그래야만, 우리는 더 나은 데이터 시각화를 활용하여 더 나은 데이터 통찰력을 얻을 수 있습니다.
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