시각화는 데이터를 그래프, 차트, 그림 등의 시각적 형식으로 나타내는 과정을 의미하먀, 데이터 시각화를 해야하는 주요 이유 및 시각화를 지원하는 라이브러리에 대한 설명은 다음과 같다.

📌 시각화를 해야하는 이유

1. 데이터 이해

시각화를 통해 데이터를 시각적으로 표현하면 데이터의 패턴, 관계, 추세 등을 빠르게 파악할 수 있다. 시각화를 통해 데이터를 직관적으로 이해할 수 있어서 데이터 분석 작업에서도 유용하게 쓰인다.

2. 의사 소통

시각화는 데이터 분석 결과를 다른 사람들에게 효과적으로 내용을 전달하고 이해시키는데 도움을 준다. 그림, 그래프, 차트를 사용하면 데이터와 결과를 시각화하여 더욱 직관적으로 보이기 때문에 다른 사람들에게 설명하기 쉽고 청자들 또한 이해하기 쉽다.

3. 패턴 및 이상 탐지

데이터 시각화는 데이터의 이상치나 특이한 패턴을 식별하는 데 도움이 된다. 수치화하면 직관적으로 눈에 들어 오지 않는 이상치 등 특이한 패턴을 시각화로 나타내면 문제점이나 기회를 빨리 파악할 수 있다.

4. 결정 지원

데이터 시각화를 통해 의사 결정을 내릴 때 중요한 정보를 시각적으로 확인할 수 있다. 다양한 시나리오와 결과를 비교하고 의사 결정을 내릴 수 있다.

📌 시각화를 지원하는 주요 라이브러리

1. Matplotlib

Python의 가장 널리 사용되는 시각화 라이브러리로, 다양한 종류의 그래프와 차트를 생성할 수 있다. Matplotlib을 기반으로 다른 라이브러리들도 많이 개발되었다. -> 내가 쓴 포스팅

2. Seaborn

Matplotlib을 기반으로 한 Python 라이브러리로, 데이터 시각화 작업을 더 쉽게 만들어준다. Seaborn은 통계 그래픽을 만들기 위한 고수준 인터페이스를 제공한다. -> 내가 쓴 포스팅

3. Pandas Plotting

Pandas 데이터프레임에서 직접 시각화를 할 수 있는 내장 기능을 제공한다. 간단하게 데이터프레임에서 plot() 메서드를 호출하여 다양한 차트를 그릴 수 있다. -> 내가 쓴 포스팅

4. Plotly

인터랙티브 웹 기반 시각화를 위한 라이브러리로, 그래프와 차트를 인터랙티브하게 만들 수 있다. 웹 애플리케이션에 적합한 시각화를 생성할 수 있다.

5. D3.js

웹 기반 데이터 시각화에 매우 강력한 라이브러리로, SVG를 사용하여 다양한 시각화를 생성한다. JavaScript로 작성되었으며 웹 애플리케이션과 웹페이지에 통합하기에 적합하다.

6. Tableau

비전문가도 쉽게 데이터 시각화를 할 수 있는 데스크톱 및 클라우드 기반 시각화 도구이다. 직관적인 인터페이스와 다양한 시각화 옵션을 제공한다.

앞 포스팅에서 몇가지는 자세하게 설명을 했지만 추가적으로 간단하게 다른 라이브러리도 소개해보았다.