목적 : 데이터 시각화로 통계치만으로 알 수 없는 인사이트를 도출할 수 있다. (데이터 기반의 소통)
시그널은 최대화, 노이즈는 최소화
-> 정보 전달의 효율성을 고려해야한다. (개별 정보 처리량의 한계가 있기 때문)
-> "데이터 잉크 비율을 높이자" : 중요한 부분에만 포인트를 주자
-> 비교인식의 정확도 순서 : 위치 > 길이 > 방향 > 각도 > 면적 > 부피 > 채도
데이터 시각화 체크리스트
-> 질문에 대한 핵심 메시지가 명확한가?
-> Action Item (행동 촉진 내용)이 있는가?
-> 상대방과 나 사이에 공유된 컨텍스트를 고려했는가?
-> 인사이트를 얼마나 이해하기 쉬운 형태로 전달하는가?
실전 데이터 시각화 테크닉
-> 3D 차트는 쓰지 않는다! (시각적 외곡 발생)
-> 막대그래프의 축은 반드시 0부터 시작한다! (범주별 차이가 과도하게 강조됨)
-> 꺾은선 그래프의 축은 잘라내도 괜찮! (트렌드를 반영하는 그래프이기 때문에)
-> 색은 강조하고 싶은 요소에만 사용하자! (노이즈 최소화)
-> 이중축은 혼란의 여지가 있다!
-> 산포도는 가로축에 원인, 세로축에 결과를 표시!
-> 사건 츅운 가로축이 기본!
단순 나열된 정보가 아니라 흐름이 있는 이야기로 만들어 뇌 활성화시키기 ( 상황 - 문제 - 해결)
타겟 분석
-> 데이터 분석은 커뮤니케이션을 목적으로 하기때문에 타겟분석이 중요함
문제 찾기 (현업의 문제를 찾아가는 법)
-> 1:1 인터뷰 등 커뮤니케이션 (신뢰와 친밀감 쌓기)
의사결정자와 소통하기 ( C-level 에게 제안하기 )
-> 결론 / 이유 & 예시 / 추천하는 액션 (핵심만 빠르게)
-> 핵심 성과 지표 중 한 영역을 개선하도록
-> 대면 or 서면 등 커뮤니케이션 방법에 대한 정보 필요, 제시 가능한 반론과 대처까지 준비
스토리의 3단 구성
-> 컨텍스트 설명
-> 핵심 메시지
-> 추천하는 액션
핵심 메시지 전달하기
-> 액션 아이템 + 득과 실 (예상)
제안서의 구조
-> 핵심 요약 메시지 - 액션아이템 - 아이템별 (무엇을 어떻게 왜)
태블로는 하나의 브랜드이고 그 안에 여러가지 프로덕트가 있다.
태블로 설치
파일 데이터 연결
-> 데이터가 자주 업데이트 되지 않는 경우 | Ad-hoc 분석을 하는 경우
서버 데이터 연결
-> 실시간 대시보드를 만드는 경우
-> 데이터 업데이트와 스키마 변경이 빈번할 때
-> 보안이 중요한 데이터 (권한을 부여하는 경우)
강의를 따라 첫번째 대시보드를 만들었다. 기본적인 사용법은 굉장히 쉬운것같다. 활용하기 나름이고 무엇보다 중요한 점은 로우데이터 자체를 잘 관리해야 시각화에도 도움이 될듯 하다. (그도 그럴것이 시각화는 제일 마지막 단계의 작업이기 때문에...)
차원 vs 측정값
불연속형은 파란색(Blue pills) , 연속형은 초록색(Green pills) 으로 표시
Row level vs Aggregate level
sum( a1/b1, c2/b2 ...)
sum(a)/sum(b)