초보자는 어떻게 멋진 데이터 시각화를 디자인할 수 있습니까?

김소원·2021년 10월 29일

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1.데이터를 시각화하는 이유는 무엇입니까?

직장에서 어떤 경우에 있든 다 데이터를 접하게 되어 표현해야 합니다. 데이터 시각화의 역할은 차트와 데이터를 결합하여 비즈니스 정보를 더 잘 전달하는 것입니다. 지금 대부분의 기업은 전통적인 프로세스 관리에서 데이터 기반 관리로 점차 전환하고 있습니다. 데이터 시각화 는 분석가들에게 데이터를 더 완벽하게 이해하고 상업적으로 더 가치있는 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다.

2.데이터 시각화 란 무엇입니까?

데이터 시각화는 데이터를 분석 후의 데이터 표시입니다. 차트 디자인, 동적 조합, 2 차원 차트, 3 차원 차트, 연결, 드릴링 및 대형 화면 전시 등을 포함됩니다.

데이터 시각화의 기능은 주로 두 가지 방면에 반영되고 있습니다. 하나는 데이터 표시이고 다른 하나는 비즈니스 분석입니다. 데이터 표시가 잘 이해됩니다. 바로 시각적 차트를 통해 알려진 데이터 또는 데이터 분석 결과를 표시합니다. 최종 프레젠테이션은 보고서, 대시보드 및 인기있는 대형 화면의 형식으로 나타납니다. 데이터 표시 방식은 날로 인정을 받게 되고 인기를 끌고 있습니다. 비즈니스 분석은 차트, 대시 보드 및 대형 화면을 본 후 분석 할 데이터와 메트릭을 비즈니스 가치 인사이트로 효과적으로 변환하여 사실에 기반한 의사 결정을 지원할 수 있도록 합니다.

3.신뢰할 수 있는 데이터 시각화 를 달성하는 방법은 무엇입니까?

데이터 시각화는 결국 “독자”로 돌아갑니다. 특정한 데이터를 전달함으로써 “독자”에게 문제를 식별하고 올바른 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 그래서 데이터의 가치는 그것이 보이는 것이 아니라 그것이 보이는 후에 생각하고 행동하게 되는 것에 있습니다.

여기서 기업의 데이터는 일반 애플리케이션 데이터와 다릅니다. 대부분은 알고리즘 프로그램을 통해 사용자에게 직접 가치를 생산하지 않습니다. 대신 합리적인 디스플레이를 통해 데이터를 분석 한 다음 관리자가 생각하고 판단하고 최종적으로 조치를 취하여 데이터가 그 가치를 발휘할 수 있도록합니다.

3.1 시각화의 수혜자는 누구입니까?

기존 보고서를 만든가, PPT 또는 다른 것을 만든가 먼저 이것은 누구한테 주는 것인지, 그가 무엇을 알아야 하는지, 그가 어떤 지표에 관심을 갖고 있는지, 그가 의사 결정에 제시한 정보와 데이터를 어떻게 사용할 것인지 파악해야 합니다. 한 마디로 말하면 데이터 분석 작업의 목표를 파악하는 것입니다. 이 보고서의 용도는 무엇입니까? 후속 데이터 분석 작업 및 분석 보고서에 제시될 모든 내용은 이 대상 주제와 밀접한 관련이 있기 마련입니다.

3.2 지표 시스템 알아보기

데이터 시각화는 복잡한 데이터를 지표로 정리하여 각 기업 재무, 영업, 공급망, 생산 등을 중심으로 지표 시스템을 형성하고, 최종적으로 수익률, 효율성 혜택 등 시각적 방법을 통해 표시하는 것입니다.

데이터 분석 작업의 성공 여부는 일반적으로 지표 수립에 달려 있다고 할 수 있습니다. 이 작업을 수행하려면 데이터 센터의 직원이나 BI 그룹의 직원이 비즈니스에 깊이 들어가 수요를 조사하고 데이터를 분석하고 웨어 하우스를 구축하는 것이 필요합니다.

3.3 데이터 시각화 와 비즈니스 솔루션 결합

데이터 시각화의 목적은 구체적이고, 측정 가능하고, 시행 가능하고, 관련성이 높고, 시간 문제를 해결하는 데이터를 제공하는 것이라면 생산 과정 및 보고 과정 중에 이러한 문제를 추가하십시오.

데이터 시각화 솔루션을 계획 할 때 이것은 사용자 별 문제를 해결할 수 있도록 만드는 것을 확실하게 보증하십시오. 따라서 솔루션은 데이터 분석의 결론, 정보 및 지식을 잘 설명 할 수 있어야 합니다. 그러나 더 중요한 것은 관리자가 계획하는 시각적 경로를 따라 빠르게 결정을 찾고 발견할 수 있는 것입니다.

사례

회사의 업적이 목표에 달성할 수 없는 경우 시각화 방안의 디자인 과정는 다음과 같을 수 있습니다.

1 단계 : 전체 운영의 시각에서 성능에 영향을 미칠 주요 요소를 명확히 알아야 합니다.

판매 주문, 고객 가격, 고객 수, 사용자 활동, 제품 출력, 품질, 비용, 배송 등과 같은 주요 요소에 해당하는 KPI의 성과를 확인하십시오. 이러한 요소들은 주요 원인이 되고 표현에 영향을 미칠 수 있습니다. 이런 데이터 시각화는 솔루션을 찾는 기초입니다.

2 단계 : 주요 요인을 조사하고 성능을 저하시키는 요인을 파악해야 합니다.

예를 들면 비교 분석을 사용하여 특정 기간 동안 KPI에 대한 모든 주요 요소의 성과를 관찰 할 수 있습니다. 특정 문제에 대한 응답으로 현재 실행 계획이 무엇인지, 진행 상황을 조정할지 여부를 추적하고 성과를 개선하는 방법을 모색합니다.

4. 데이터 시각화 도구

데이터 시각화를 만드는 도구가 많이 있습니다. ECharts, Highcharts 및 D3.js와 같은 차트 플러그인은 매우 강력합니다. Excel, Cognos, Tableau, FineReport 등과 같은 도구도 있습니다. 일상 리포트를 작성하는 경우 이런 도구들이 더 배우기 쉽고 사용하기도 쉽습니다. 비즈니스 분석에도 더 활용되어 있습니다. 데이터 수집, 분석, 관리, 마이닝 및 시각화를 위한 복잡한 데이터 처리 프로세스 세트를 다룹니다.

저는 제로 코딩보고 도구 인 FineReport를 사용하는 데 익숙합니다. 간단하게 끌어서 놓기 작업으로만 멋진 시각화를 얻을 수 있습니다. 차트를 작성하거나 그림을 그리는 데 2시간을 보낸 적이 있습니다. FineReport를 사용하면 10분 안에 대시 보드를 완성할 수 있습니다. 데이터 분석 초보자들에게 정말 편리하고 좋습니다.
(엑셀과 유사한 인터페이스)