💵 각 나라별 데이터 1기가의 가격은 어떨까?

What does 1GB of Mobile Data Cost by Country? (Tableau Public)

1. 주제 선정

어느 날, 내가 영국에 있었을 때 놀랐던 일이 몇가지 있다.

첫번째로는 삼성 광고가 트라팔가 광장에 있는 스크린에 나오고 있었던 것이고
두번째로는 그 때 당시 출시했던 갤럭시 S7(이었을꺼다)이 우리나라보다 더 쌌다는 점이다.
마지막으로는 3(쓰리스톤즈 였던 것 같은데... 벌써 7년전이니...) 통신사에서 판매하는 데이터 값이 우리나라에 비해 너무너무 저렴하다는 것이였다.

그래서 조금 의아해하던 찰나 그 후에 여러 나라를 여행다니며 우리나라의 데이터 값이
생각보다 비싸다는 것을 알게 되었다.

그것에 관한 주제가 Makeover Monday에 있길래 주저없이 선택했다.
"What Does 1GB of Mobile Data Cost in Every Country?"

2. 데이터 탐색

생각보다 정말 단촐한 Dataset이었다.
일단 Rank라는 측정값이 있는 것에 의아했지만

결국 내가 쓸 수 있는 값들은

• Country
• Avg Price of 1GB(USD)

이 두가지 였다.

3. Sheet 제작

(1) 1GB of Mobile Data Cost by Continent

나는 몇가지 이유로 세계지도 시트를 그닥 선호하지 않는다.

1. 크기를 너무 많이 차지한다.
2. 주로 이번 Dataset처럼 할 것이 별로 없을 때 강제된다.

하지만 이번에는 2번의 이유로 쓸 수 밖에 없었기 때문에
여기서 좀 더 변화를 주고 싶었다.

일단 내가 전 세계적인 차원이 있을 때 항상 하는 대륙별 Grouping을 해주었다.

원래는 세부적으로 중동, 동북아시아, 동남아시아 등으로 나누는 편이지만
좀 더 거시적으로 보여주기 위해 6대륙 + 카리브해 로 나누었다.

(2) Boxplot of 1GB Mobile Data Cost

내가 앞서 언급했던 Rank 측정값을 쓰지 않았던 이유는 다음 사진과 같다.

측정값이라서 정말 막대그래프로 나왔기 때문이다 ㅎㅎ
그리하여 나는 Rank 함수를 통해 다른 Rank 항목을 만들어보았다.


이렇게 원하는 대로 잘 나와주었지만 여전히 뭔가 심심한 차트였다.
이렇게 되면 내가 만든 Press Freedom Index에서의 실패와 전혀 다를바가 없었다.

따라서 나는 아주 오랜만에 Matplotlib과 Seaborn에서 배웠던
Boxplot을 사용해보기로 하였다.

이 또한 대륙별로 나타내면 재밌을 것 같아 대륙별로 필터를 걸어 진행하였다.

4. Dashboard 제작

이번 대시보드 제작에서는 적용된 나의 생각을 적어보겠다.

(1) Choose the continent

이번에는 동적 대시보드를 만들고자 하였다.
만들어본지도 오래됐고 대륙별로 이동하면서 각기 변하는 데이터를 보여주는 것은
태블로의 가장 큰 장점 중 하나이기 때문이다.

그리하여 일단 Country(continent) 필터를 드롭다운으로 바꾼 뒤
모든 시트에 일괄적으로 적용하였다.

그리고 처음에 보자마자 대륙을 선택해야 한다는 것을 알려주기 위해
Choose the continent라는 문구와 빨간 화살표(➡️) 이미지를 넣었다.

또한 한번 더 강조하기 위해 빨간 사각형으로 감싸주었다.
이것은 Blank(빈 페이지)를 Floating한 다음 규격에 맞추어 진행하였다.

(2) Color of Sheet No.1

생각보다 별거 없어보이는 대륙별 데이터 1GB 가격에 들어가는 색깔도
선정하는데 나름의 고뇌가 있었다.

일단 대륙별로 나타내는 것이 중요하긴 하지만
내가 의도한대로 라면 Choose the Continent를 먼저 해주어야
전체적, 대륙별로 원하는 시트들의 모습을 보여줄 수 있었기 때문에

그것을 실행하고 눈에 부담은 없지만 데이터 값이 비싼 나라는 다른 나라와 다르게
눈에 확 띄게 보여주고 싶었다.
그리하여 Tableau의 색상 중 Orange - Blue Light Diverging을 선택하였다.

그리고 나는 Reversed(색상 반전)을 꼭 해주는 편인데
대체로 태블로는 강렬한 색상이 작은 값으로 가고 연한 색상이 높은 값으로 가기 때문이다.

그리고 Stepped Color(색상 단계)는 그때그때에 따라 조절해주는 편인데
이번에는 위와 같이 데이터가 싸고 비싼 나라를 충분히 구분해주기 위해 3단계로 구분했다.

그 이유로는

1. 단계를 나누면 나눌수록 색깔이 다양해져 한 눈에 구별하기 어려움
2. 색상 단계를 3개로 했을 때 Boxplot의 대체로 100%에 부합하는 나라들까지 회색으로 표현됨

그리하여 데이터 값의 대체로 100% 이상의 비싼 나라들이 자연스럽게 Boxplot과 부합하는
아주 아름다운 대시보드가 되었다.

5. Dashboard Insight

- 생각보다 각 대륙별로 데이터 값이 크게 비싼 나라들은 많지 않다. 
- 나라 수가 적은 북아메리카, 오세아니아, 카리브해 등은 값이 극에 달하는 경우가 없다.
  따라서 Boxplot에 Outlier가  없다.
- 그 외 대륙에서도 Boxplot에 Outlier가 존재하는 곳 중에 10곳을 넘어가는 곳이 없다.
- 하지만 우리나라는 아시아 대륙 내에서 Outlier에 속한다.