Data Science - 정적 시각화 개요

데이터 시각화

정보를 직관적으로 빠르게 확인할 수 있도록 시각화하여 표현하는 것을 의미한다.

• 데이터를 잘 설명할 수 있는 그래프 유형 선택 및 옵션 활용이 있다면, 더 강력하게 정보의 특성을 전달할 수 있다.

데이터 시각화 이유

• Visual Explanation
  

• Text Explanation

  • A 대학은 경영학과 신입생 평균 학점 4.3, 정치학 2.4, 물리학 2점을 기록한 가운데, B 대학은 각각 2.5, 4.4, 2점을 기록했다.

두 데이터는 같은 정보를 나타내나, 시각화한 데이터가 훨씬 파악하기가 쉽다.

• 데이터가 많고 복잡해질 수록, 시각화된 데이터에 반응하기가 훨씬 쉽다.

Anscombe 예제

• 통계학자 Anscombe이 시각화의 중요성을 강조하며, 제시한 예시 - 기술 통계량에 의존하면 안되는 이유

• 4개의 각기 다른 데이터 셋에 대해 독립변수와 종속변수의 평균값을 구했을 때, 그 값이 모두 동일한 case
• 그러나, 시각화했을 때, 데이터 분포는 다 다르게 나타남.

그래프 구성 요소

데이터 시각화 시, 파이썬을 기반으로 한다.
그 중, matplotlib을 사용할 경우, 그래프의 구성 요소를 알아야 다양하고, 복잡한 정보를 효율적이고, 쉽게 표현 가능해진다.

• figure : 도화지 (그림 전체)
• axes : 도화지 내 plot이 그려지는 공간
  (figure에 하나의 plot이 그려질 수도 있고, 다중 plot이 그려질 수도 있다.)
• title : 시각화한 요소의 제목
• axis : plot의 축 → x축, y축

파이썬 시각화 라이브러리

파이썬의 많은 시각화 라이블러리 중 2가지를 소개한다.

	Matplotlib	Seaborn
기능	파이썬의 기본 시각화 라이브러리	통계 시각화에 특화
디스플레이	기본적이고 단순한 디스플레이	다채로운 시각화 가능
복잡도	한줄의 코드로 복잡한 그래프 구현 어려움	쉽고 간단하게 복잡한 기능 구현
다중성	여러 개의 시각화 가능	다중 시각화 어려움 (메모리 부족 이슈)
유연성	유연한 인터페이스 제공(즉, 원하는 기능 구현 용이)	유연성이 상대적으로 떨어짐.