데이터 시각화의 첫 발걸음: 이것만 알면 할 수 있다

데이터산업의 성장세가 폭발적이고 4차 산업혁명의 핵심은 바로 데이터에 있다고 해도 과언이 아닙니다. 한국 데이터 산업 진흥원이 올해 국내 데이터산업 시장 규모는 16조 3339억 원을 기록할 것으로 예상됩니다.앞으로도 국내 데이터시장은 2024년에는 23조 원을 넘어설 것으로 예상됩니다.

단순한 데이터의 축적을 넘어, 데이터 시각화란?

엄청난 데이터보다 기존 데이터 활용을 통해 얼마나 새롭고 유용한 가치를 창출할 수 있는지가 관건이죠. 이것도 왜 몇년간 데이터 시각화는 주목받고 있는 원인입니다.

데이터 시각화는 방대한 양의 데이터를 시각적으로 알아보기 쉽도록 표나 그래프 등 다양한 방법으로 나타내는 작업입니다.  데이터 분석의 기본이 될 뿐만 아니라 데이터를 잘 이해하고 활용하는데 없어서는 안될 필수 작업이라고 할 수 있습니다.

데이터 시각화에 대한 기업의 수요가 급증하면서 대기업을 포함한 다수 기업들을 대상으로 기업 맞추형 시각화 차트를 만들 수 있는 시각화 프로그램이  일어나고 있습니다. 데이터 시각화 프로그램에 관한 자료는 다음 글 참고하세요: 2021년 오픈 소스 데이터 시각화 툴 TOP 10

데이터 시각화에 솜져진 그래프/차트

이제 데이터 시각화의 매력을 알게 되었습니다. 그러나 어떻게 하면 데이터를 보여줄 수 있는 적절한 차트를 선택할 수 있느냐가 중요한 요소 중 하나입니다. 차트를 잘못 선택하면 다른 사람들에게 오해를 줄 수도 있습니다.

시각화 분야에서 통계표로 표현된 데이터 집산 결과 역시 시각화 유형 중 가장 중요한 것으로 보는 것이 일반적입니다. 다만 시각화 원리에 대한 이해가 부족한 경우, 통계표가 도형이나 색을 활용해 표현되지 않았기 때문에, 이를 시각화 유형으로 인지하지 못하는 경우가 많습니다. 다음으로, 올바른 차트를 선택하는 방법을 가르쳐 줍니다. 주로 8가지 차트와 포인트를 알려줍니다.

이번 시간에는 데이터 시각화 툴인 파인리포트(FineReport)를 사용해 작성한 그래프 종류를 통해 시각화 차트를 소개하겠습니다.

그래프 종류는…

1. 칼럼 차트 (column chart)

장점: 칼럼 차트는 세로막대형 높이를 사용하여 데이터의 차이를 명확하게 반영합니다. 일반적으로 분류항목의 비교를 반영하는데 사용되며, 시간 추세를 반영하는 데도 사용할 수 있습니다.

참고: 칼럼 차트의 한계는 중소형 데이터 집합에만 적합하며, 데이터가 많을 때는 구분이 쉽지 않다는 것입니다. 일반적으로 말해서, 10개 이하 사용하는 것이 좋습니다.

2. 선도표 (Line Chart)

장점: 선도표는 시간에 따른 추세를 반영하기 위해 사용됩니다. 이 차트는 시간 차원으로 사물의 변화를 설명할 필요가 있을 때 자주 사용됩니. 선도표는 데이터 비교에 적합합니다.

참고:기본 선도표에 만족하지 않을 경우 선도표에 음영을 채워 영역 차트를 형성할 수 있습니다. 두 개 이상의 선도표 가 있다면, 해당 선 이하에 서로 다른 색의 음영을 넣어 영역 차트를 형성하여 상대적 비율을 이해하기 쉽습니다.

3. 파이차트(Pie Chart)

참고: 파이차트는 육안으로는 면적의 크기에 민감하지 않기 때문에 피해야 할 차트입니다. 그러나 그것이 특정한 면적을 반영할 때, 그것이 특정한 가치와 일치한다면 더 좋은 효과를 가져올 것입니다.

특히 전체 성분을 세 개 이상 비교할 때 데이터를 비교해야 하는 경우 칼럼 차트나 선도표를 사용하는 게 좋습니다. 사람의 눈은 면적의 크기에 둔감하기 때문에, 데이터의 오독을 일으킬 수 있습니다.

또한 파이형도표의 효과를 극대화하기 위해서는 일반적으로 사용 중인 파트를 6개를 초과하지 않아야 합니다. 6개 이상의 부품을 표현해야 하는 경우 선도표를 사용합시다. 그것은 더 분명해질 것입니다.

4. 로즈차트(Rose Chart)

참고: 로즈차트는 아름답지만 이것도 가장 혼란스러운 차트입니다. 대부분의 데이터를 아름다운 로즈 차트로 만들 수 없습니다. 데이터는 더 아름다운 로즈 차트를 형성하기 위해 색인화되어야 합니다.

5. 산점도(Scatter Plot)

산점도는 수치들을 좌표로 표시해서 산개한 것을 말합니다.주로 분포를 확인할 때 많이 사용합니다. 두 개 이상 변수의 동시분포에서 각 개체를 점으로 표시한 그림입나다. 산점도는 두 변수의 관계를 시각적으로 검토할 때 유용하며, 변수들 사이의 관계를 왜곡시키는 특이점(outlier)을 확인하는 경우에도 유용합니다.

6. 버블 차트(Bubble Chart)

데이터의 흐름을 평가하는 시스템 분석에 사용하는 차트의 하나입니다. 선이나 화살표로 이어지는 주석이 붙은 원(풍선 모양)으로 프로그램이나 시스템 내에서 동작 대상이 되거나 이동하는 데이터에 적용되는 조작, 절차를 나타내는 것을 말합니다. 계통도나 플로차트 대신 버블 차트를 사용하는 것은 각 부분 간의 구조적, 순차적 또는 절차상의 관계를 주안점으로 하지 않고 주로 전체의 각 개념이나 부분 간의 연관을 기술하기 위해서입니다.

7. 레이다 차트(Radar chart)

레이다 차트는 어떤 측정 목표에 대한 평가항목이 여러 개일 때 항목 수에 따라 원을 같은 간격으로 나누고, 중심으로부터 일정 간격으로 동심으로 척도를 재는 칸을 나누어 각 평가항목의 정량화된 점수에 따라 그 위치에 점을 찍고 평가항목간 점을 이어 선으로 만들어 항목 간 균형을 한눈에 볼 수 있도록 해주는 도표입니다. 여러 측정 목표를 함께 겹쳐 놓아 비교하기에도 편리합니다. 각 항목 간 비율뿐만 아니라 균형과 경향을 직관적으로 알 수 있어 편리합니다.

8. 지도 시각화

지도 시각화는 지리적 위치에 관련 데이터를 분석하고 보여주는 것입니다. 이를 통해 데이터가 보다 명확하고 직관적이며, 데이터 인사이트를 도출하고 의사 결정을 쉽게 도와 드릴 수 있도록 합니다.

Bubble Map(점 지도)

Heat Map(열 지도)

Flow Map

마무리

본문에서 나타난 차트 유형은  파인리포트로 제작하는 것입니다.

 파인리포트는 강력한 데이터 시각화 능력을 갖춘 엔터프라이즈급 데이터 분석 툴입니다. 각중한 사업에서 데이터 분석에 사용됩니다.

자체개발 H5차트 제공하고 19가지 차트 종류, 50여가지 차트 스타일 기본 제공합니다. 다양한 데이터 맵이 풍부한 데이터 지리 정보를 제공합니다. 차트 인터랙티브 효과로 동적인 시각적 효과 구현할 수 있습니다.

초보자에게 우선 선택입니다.

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