1일차
1. 카테고리 별 평균 칼로리 & 평균 카페인
막대 차트를 이용해 카테고리 별 평균 칼로리와 평균 카페인을 비교한다.
참고로, 막대 차트는 값의 크기를 비교하는데 유용한 시각화이다.
2. 메뉴명 별 칼로리 & 카페인
트리맵은 계층 구조의 데이터를 표시하는데 적합한 시각화로 전체 대비 부분의 비율이 얼마나 되는지 비교하는데 많이 사용된다. 사각형의 크기와 색상에 따라 데이터의 패턴을 확인할 수 있고 많은 데이터를 한 눈에 볼 수 있다.
이때, 마크의 유형을 사각형으로 변경해야 한다.
3. 당분 함유량과 칼로리 상관관계
scatter plot은 2개의 연속형 데이터에 대한 상관관계를 분석하는데 가장 많이 사용되는 시각화이다. 두 개의 축으로 데이터가 얼마나 퍼져있는지 분포를 살펴볼 수 있고, 상수 라인/ 평균 라인 / 사분위수 및 중앙값 / 추세선 등과 같은 참조라인을 추가하여 값의 분포를 비교하기에도 좋다.
마크의 형태를 '원'으로 변경해주고, 카페인으로 마크(원)의 색상과 크기를 표현한다.
4. 시군구 별 매장 분포 현황
시군구 별 매장 분포를 맵을 이용해 살펴볼 수 있다.
5. 서울시의 매장 위치
매장명을 필터에도 넣어주고, 위도/경도의 평균을 마크에 위치시킨다.
