데이터 시각화란?

• 데이터를 그래픽 요소로 매핑하여 시각적으로 표현하는 것
• 데이터를 그대로 표현하는 것이 아니라 원하는 정보를 추출해서 보여줘야 하기 때문에 전처리, 흐름을 잘 알아야 한다

참고자료

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시각화의 요소

데이터의 이해

• 정형 데이터
  • 테이블의 형태로 제공되는 데이터
    일반적으로 csv, tsv 파일로 제공
  • row가 데이터 1개 item, column은 attribute(feature)
  • 가장 쉽게 시각화할 수 있는 데이터셋
    • 통계적 특성과 feaure 사이의 관계
    • 데이터 간 관계
    • 데이터 간 비교

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• 시계열데이터(Time-Series)
  • 시간 흐름에 따른 데이터
  • 기온, 주가 등 정형데이터와 음성, 비디오와 같은 비정형데이터로 존재
  • 시간 흐름에 따른 추세(trend), 계절성(seasonality), 주기성(cycle)등을 살핌

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• 지리/지도 데이터
  • 지도 정보와 보고자 하는 정보 간의 조화가 중요 + 지도 정보를 단순화 시키는 경우도 존재
  • 거리, 경로, 분포 등 다양한 실사용

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• 관계 데이터
  • 객체와 객체 간의 관계를 시각화
    • Graph Visualization / Network Visualization
  • 객체는 Node, 관계는 Link
  • 크기, 색, 수 등으로 객체과 관계의 가중치를 표현
  • 휴리스틱하게 노드 배치를 구성

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• 계층적 데이터
  • 관계 중에서도 포함관계가 분명한 데이터
    • 네트워크 시각화로도 표현 가능
  • Tree, Treemap, Sunburst 등이 대표적

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데이터의 종류

• 수치형(numerical)
  • 연속형(continuous): 길이, 온도, 무게 등
  • 이산형(discrete): 주사위 눈금, 사람 수 등
• 범주형(categorical)
  • 명목형(nominal): 혈액형, 종교 등
  • 순서형(ordinal): 학년, 별점, 등급 등

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시각화의 이해

• 마크: 점, 선, 면으로 이루어진 데이터 시각화

• 채널: 각 마크를 변경할 수 있는 요소들

• 전주의적 속성(Pre-attentive Attribute)
  • 주의를 주지 않아도 인지하게 되는 요소
    시각적으로 다양한 전주의적 속성이 존재
  • 동시에 사용하면 인지하기 어려움
    적절하게 사용할 때, 시각적 분리(visual pop-out)