알아야 보인다! 자주 나타나는 데이터 시각화 오류 5 가지

최종 업데이트:2021-5-28

차트를 만들 때 다양한 문제를 만날 수 있죠? 적절한 차트를 만들려면 어떤 데이터 시각화 실수를 피해야 하는가요?

효과적으로 데이터를 활용하기 위해 시각화를 만든데 요약한 차트의 시각적 패턴을 무조건 믿었다가 데이터 해석을 잘못하는 경우가 많습니다. 또 의도적으로 데이터를 왜곡하는 방향으로 시각화 차트를 만들 수도 있습니다.

고객 리뷰를 꼼꼼히 살펴보고 저조한 차트를 분석한 결과의 의해, 다음과 같은 3 가지 특징을 가지고 있다는 것을 알게 되었습니다.

잘못된 인도

혼란 데이터

문제를 설명하기 어려움

좀 더 자세히 분석해 보면 ‘잘못된’ 차트를 어떻게 만든지에 대한 이유는 다양하다는 것을 알 수 있을 것입니다. 예를 들어 데이터와 차트 유형의 불일치 또는 배색 일치와 같은 파라미터의 부적절한 설정 때문일 수 있습니다… 이번 포스트에서는 5가지 자주 나타나는 데이터 시각화 오류를 알아보도록 하겠습니다.

3D 차트 마음대로 사용하기!

많은 3D차트를 자주 보시고 3D차트 도구는 있기도 하지만 , 3D차트는 많은 경우, 특히 데이터 비교와 분석을 강조하는 에플리케이션 시나리오에서는 잘 적용하지 않습니다. 멋진 시각적 효과를 보여주면서도 자료 자체의 진위를 왜곡하는 경우가 많아 결과에 대한 판단에 영향을 미치게 됩니다.

파이 차트를 사례로 들어 3D 차트가 데이터의 진위를 어떻게 왜곡하는지 알 수 있습니다.

차트 출처: Visually

이 원칙은 사실 매우 간단합니다. 물체가 3차원적이 되면 먼 곳에서는 시각적으로 작아지고 근처에서는 커지는 것입니다.

이런 차이는 아래의 히스토그램(histogram )에서 더 잘 나타납니다.

차트 출처: Google

지도 영역별의 오도

지도(맵)은 데이터 시각화의 중요한 부분 중의 하나입니다. 위치 시각화의 핵심 포인트는 지리적 영역의 분할을 통해 독자들이 지리적 영역별의 데이터 분포를 한눈에 볼 수 있게 하는 것입니다. 위치 시각화의 문제는 영역의 크기가 주제와 관련이 없을 수 있고, 심지어는 독자를 오도할 수도 있다는 점입니다.

위치 데이터 시각적 분석에 관련 정보는 다음 글 참고하세요:위치 데이터 시각적 분석: 꼭 알아야 실용적인 4가지 지도 시각화

예를 들어 여당의 색채화, 보통 정당의 범위에서 얼마나 사람들이 영향을 받는지 더 관심이 있지만, 인구가 반드시 토지 면적과 정비례하는 것은 아니다.

여기는 좋은 데이터 시각화 사례를 통해 자세히 알아보겠습니다.

차트 출처: FineReport

리버스 인과관계 다이어그램의 오도

Bloomberg BusinessWeek 는 2011년에 상관관계와 인과관계의 남용에 대한 차트를 발표했는데, 그 중 가장 전형적인 것은 뉴욕의 산맥과 살인율의 일치엽니다: 그렇다면 산의 다음 움직임은 범죄율의 변화를 예측할 수 있을까? 답은 몰론 아니입니다.

차트 출처: https://www.bloomberg.com/news/articles/2011-12-01/correlation-or-causation

파라미터 설정

차트를 더 잘 만들기 위해서 자세한 차트 설정은 물론 필요하는 것이지요.

그라데이션 컬러는 보기 좋고 간단한 컬러 매칭은 최우선입니다. 시각화에서는 논릴리스틱 컬러 매칭을 사용하지 마시고 독자의 주의가 데이터로 전환될 수 있기 때문입니다.

차트 유형에 관련 정보를 더 알아보시면 다음 글 참고하세요: 간트 차트 외에 14가지 데이터 시각화 차트도 추천! 한 눈의 들어오는 가치를 잡아주기

올바른 정보 전달

사진은 정보를 전달하는 가장 좋은 방법인데, 최근에 핫한 인포그래픽은 이미 잘 입증하게 되었습니다. 그러나 사람들은 데이터가 많이 보여줄수록 더 좋다고 잘못 생각하고 있습니다. 자료를 선택할 때는 자료 뒤의 논리와 관계를 주의할 필요가 있습니다. 대시보드는 좋은 선택으로서 만드는 방법을 알고 싶다면 다음 글 참고하세요: 코로나19: 국내 감염 현황 대시보드(현황판)을 만드는 단계 알아보기!

대시보드 출처: Finereport

마치며

데이터를 처리할 때, 데이터를 나타내는 가장 좋은 방법이 무엇인지 더 잘 생각할 필요가 있습니다. 때로는 데이터 시각화조차 불필요합니다. 데이터의 가치를 최대화하는 것이 우리의 최종 목표입나다.

사용하기 간단한 데이터 시각화 도구로서 파인리포트는 사용자가 차트를 만들 때 마주칠 수 있는 많은 문제를 완벽하게 피합니다. 예를 들어 파인리포트는 19카테고리, 50여중 스타일 자체개발한 html5차트를 지원합니다. 프로그래밍 없이도 차트를 생성할 수 있다는 장점이 있습니다. 차트별로 샘플 데이터와 간단한 소개를 가지고 있습니다. 기존 데이터의 경우, “원클릭 시각화”를 통해 시각화 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다…….

html5 차트
출처:
Finereport

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