내일배움캠프 - 데이터 분석반 6기
본캠프 2일차 - 아티클스터디 (1)
“데이터 시각화 101 : 데이터 시각화는 왜 중요할까?”'
- 요약 :
- 우리 주변의 데이터 시각화
- 예시) 교통정보 데이터의 시각요소 매핑
노선정보, 총 소요시간, 경로별 소요시간, 경로의 위치정보 등의 다양한 데이터를 그래픽으로 매핑
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예시) 태풍 힌남노의 예상 이동 경로 지도
예상 이동 경로, 태풍의 강도, 태풍 영향권 직관적으로 확인 가능
= > 데이터 시각화란 정보들이 시각요소로 매핑되어 그래픽 형태로 표현된 것을 의미한다.
- 시각정보는 쉽게 알 수 있다.
시각의 정보처리속도는 컴퓨터 네트워크과 비슷할 정도로 시간당 처리하는 정보의 양이 다른 감각들에 비해 훨씬 많다. 게다가 그래픽은 텍스트에 비해 60,000배 빠르게 처리된다.
- ‘아하’ 순간을 통해 인사이트를 발견하다
위와 같은 이유로 데이터가 시각화되어 전달되면 뇌에서는 빠른 속도로 많은 양의 정보 처리가 가능하다. 이를 통해 트렌드, 패턴 등을 쉽게 파악할 수 있고 ‘아하’ 포인트, 즉 인사이트가 발견된다.
- 예시) 미국인들의 하루 일과 테이블
매우 많은 정보를 시각화하여 표현할 경우 수학이나 통계학 같은 지식없이도 데이터 테이블만으로는 어려웠던, 직관적 이해와 패턴 찾기, 인사이트 발견이 가능하다.
- 예시) 범죄자의 수감 비용을 거주지에 매핑한 지도
범죄자 수감에 필요한 비용과 해당 범죄자들의 거주지에 집중하여 시각화하자, 이들이 공통적으로 공공자원 등이 부족한 지역에 거주하고 있음을 직관적으로 파악할 수 있었다. 또한 지역 사회와 범죄 문제에 대해 시스템적으로 이해할 수 있도록 새로운 시각을 제공했다.
- 의사 결정에 도움을 준다
데이터 기반의 의사결정을 위한 요소
- 의사결정에 관련된 사람들이 데이터를 쉽게 이해할 수 있어야 한다.
- 데이터 안의 인사이트를 발견할 수 있어야 한다.
데이터 시각화의 역할
( 1 ) 대량의 데이터와 정보를 담을 수 있다.
( 2 ) 특별한 지식 없이도 의사 결정 관여자들이 신속하게 정보를 찾고 이해할 수 있다.
( 3 ) 트렌드, 패턴, 아웃라이어 등을 직관적으로 파악하여 인사이트 도출을 가능케 한다.
( 4 ) 디자인으로 관심을 끌고, 보다 오래 집중할 수 있게 하여 생소하거나 관심이 적은 주제를 다룰 때에도 도움이 된다.
데이터 시각화가 의사결정에 도움을 준 사례
- 예시) John Snow의 콜레라 사망자 Ghost Map
주소별 사망자 수를 시각화한 지도로 사망자 수와 중앙 물 펌프 사이의 패턴을 쉽게 파악할 수 있게 하여 전염병의 원인을 찾아냈다.
- 예시) 코로나 바이러스 시뮬레이션
바이러스 감염 시뮬레이션 및 시각화를 통해 철저한 사회적 거리두기가 효과적임을 직관적으로 이해시킨 사례
- 일상 속 데이터 시각화의 중요성
데이터의 양이 방대해질수록 데이터를 이해하는 데에 시각화의 중요성이 커지고 있다.
하지만 정보를 시각 요소로 매핑하는 과정에서 적절하게 디자인되지 않는다면 쉽고 직관적인 이해 및 인사이트 도출이 어려울 수 있어 직관적인 데이터 시각화 자료를 만드는 것이 좋다.
- 주요 포인트
데이터 시각화
대량의 정보를 시각화 요소안에 담아, 쉽고 직관적으로 데이터를 이해하고 패턴을 찾아 인사이트를 도출하는 데에 도움을 주기 때문에 데이터 기반 의사결정에 중요한 역할을 한다.
- 인사이트:
직관적이고 효율적인 즉, 좋은 시각화를 위해서는 가장 먼저 시각화하려는 데이터 자체에 대한 깊은 이해가 있어야 가능할 것이다.
아티클의 사례에서도 알 수 있듯이, 공공 데이터 같은 경우에는 많은 사람들의 데이터가 쌓이다 보니, 다뤄지는 데이터가 방대하다.
그래서 이러한 빅데이터 분석 및 채집의 결과물을 어떻게 배치하고 어떤 방식을 사용해야 보는 사람들로 하여금 한 눈에 봤을 때에 이해하기 쉽고 전체적인 패턴 혹은 트렌드를 파악할 수 있을지 고민하는 과정이 중요할 것이라 생각한다.
그리고 이러한 시각화 역시 데이터의 특징에 따라 적합한 방식이 어느정도 정해져 있을 것이다.
여러 데이터를 시각화해보는 연습을 한다면 신속하게 직관적이고 좋은 시각화가 가능할 것이다.
- 핵심 개념 :
데이터 시각화
- 데이터 시각화의 정의
데이터에서 발견한 정보를 시각적으로 이해할 수 있도록 그래픽 형태로 표현한 것
- 시각 정보의 처리 속도
시각 정보는 다른 감각보다 빠르게 처리되며, 그래픽은 텍스트보다 60,000배 빠름
- 인사이트(’아하’ 순간) 발견
빠른 처리 속도를 가진 시각 정보로 데이터 시각화는 트렌드와 패턴 파악을 쉽게 만듬 > ‘아하’ 포인트
- 의사 결정 지원
데이터 기반 의사 결정 = 데이터 이해 + 인사이트 발견
데이터 시각화는 대량의 정보 저장, 빠른 이해, 트렌드 패턴 파악 가능하게 하여 의사 결정 지원
- 용어 정리 :
- 아웃라이어(이상점, Outlier): 데이터에서 일반적인 다른 값들과는 동떨어진 극단적인 이상치.
- 매핑: 어떤 값을 다른 값에 대응시키는 과정
[공통 인사이트]
"데이터 시각화는 데이터의 가치를 높이고 전달하는 핵심 도구이며, 이를 잘 활용하면 더 나은 의사결정과 효과적인 다양한 활용이 가능"
[의미 있었던 의견]
데이터 왜곡을 방지하기 위해 적절한 차트유형 선택, 그리고 단순한 데이터 표현을 넘어 데이터를 활용한 스토리텔링과 인사이트 도출 능력을 키우는 것이 중요하며 이러한 역량을 키우는 것을 요구받는 직무가 데이터 분석 직무임을 다시 한번 깨달았습니다.
전문적인 지식이 없이도 이해가 가능하기 때문에 시민들의 이해와 참여도도 높일 수 있을 것이라는 인사이트에도 ‘아하’했습니다.
이러한 특성 역시도 데이터의 가치를 높이는 작업이라는 의견에 공감할 수 있었습니다.
