학습 목표
데이터 시각화의 개념을 이해
데이터 시각화의 목적과 시각화 전략에 대해 학습
01. 데이터 시각화 개념
학술적 의미의 데이터 시각화
- 데이터에 숨어 있는 중요한 정보를 사람의 시각인지 뇌 신경계가 쉽게 찾아낼 수 있도록 데이터 표현 형식을 바꾸는 것
→ 인간의 본능적 시각 속성 (preattentive attributes)을 극대화하는 것
Data literacy: 데이터에서 중요한 의미를 발견하는 능력
⇒ 데이터를 더 잘 읽을 수 있게 하고, 그 의미가 제대로 전달될 수 있도록 하기 위한 핵심 역량이 데이터 시각화
02. 데이터 시각화의 필요성과 역할
데이터는 4차 산업혁명의 핵심이자 가치 창출을 위한 리소스
향후 기업 활동의 핵심 자산
비즈니스 분석 (business analytics)
: 데이터에 기반한 기업 경영 활동
비즈니스 분석 절차
가설 수립 (EDA) → 가설 검증 (A/B 테스트 ) → 모니터링 (Dashboard) → 스토리텔링 (Presentation)
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데이터를 확실하게 이해하기 위해 데이터 시각화가 필요하다.
비즈니스 목표 설정 후에 “데이터 이해“ 절차가 따라온다.
- 데이터 이해 == 데이터 탐색
- 전통적인 데이터 탐색 → 평균, 분산, 표준편차, 첨도, 왜도 등의 기술 통계
- Anscombe’s Quartet 데이터셋을 보면 기술 통계로 나타난 4종류의 데이터셋이 평균, 표준편차, 상관계수에서 모두 동일한 값을 가진다.
- 하지만, 데이터를 시각화해서 표현해 본다면 모두 다른 양상을 가지는 데이터임을 알 수 있다.
→ 전통적인 방법의 기술 통계만으로 데이터를 완전히 이해하기는 어렵다.
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데이터 품질을 확인하기 위해 데이터 시각화가 활용된다.
박스 플롯을 이용한 이상치 탐지 (Anomaly Detection)
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상대방과의 소통을 위해 데이터 시각화가 필요하다.
데이터를 분석하는 이유는 결국 분석된 결과를 바탕으로 누군가와 소통하기 위함이다.
성공적인 데이터 시각화는 상대방을 설득하고, 소통을 안정적으로 이끌어나간다.
ex. 로즈 다이어그램 by 나이팅게일
03. 데이터 시각화의 전략
데이터 시각화는 데이터에 ‘맥락’을 담아 ‘의미’를 전달하는 과정
깊이 있는 데이터 탐색과 이를 기반으로 하는 다양한 시각화 결과물
→ 상대방의 메시지 이해도 상승
→ 말하는 사람과 듣는 사람의 감정을 동기화
→ 유대감 및 호감 생성
→ 상대방을 스토리에 몰입하게 만듦
→ 원하는 행동의 변화를 이끌어냄
시각화된 데이터는 누군가를 설득하고 행동을 변화시키기 위한 콘텐츠이다.
상대방을 충분히 고려하여, 그들의 눈높이에 맞춰 전달되어야 한다.
잘 만들어진 시각화 화면에는 육하원칙(5W1H)이 담겨있다.
어디로?태블로! 스터디
Let's 태블로, 쉽게 따라하는 데이터 시각화, 최정민, 류지호, 생능북스
