🔗 아티클 출처: 언제 어떤 차트를 사용해야 할까.
🎯목적별 다양한 차트
이미지출처: 신유진 데이터 시각화 디자이너
Dr. Abela's original chart chooser diagram (출처)
1.비교(Comparison)
데이터 포인트 간의 차이점과 유사점을 표현
- 바차트: 다른 그룹 간의 수치 비교.
- 라인차트: 시간에 따른 데이터의 변화를 비교
- 레이더 차트: 다차원 데이터를 비교
BarChart - Spotify User Trend
RadarChart - 적성검사 결과
2. 추세(Trend)
데이터의 시간에 따른 변화를 보여줄 때 사용.
- 바차트: 불연속적인 데이터 포인트가 시간의 흐름에 따라 변하는 모습을 표현
- 라인차트: 시간의 흐름에 따른 연속적인 데이터의 추세.
- 면적차트: 라인차트와 비슷하나, X축과 Y축 사이의 영역(선아래만 X)을 채우는 방식
(Stacked)BarChart - 분기별 Spotify 수익 (Revenue)
AreaChart(1) - 분기별 Spotify 순이익 (Income)
AreaChart(2) - 전세계 주식시장에 혼란을 야기한 엔화 금리 인상
3. 구성(Composition)
전체에서 각 부분이 어떤 비중을 차지하는지 보여주는 차트
- 파이 차트: 전체 중 부분이 차지하는 비율을 파이의 각도로 표현
- 누적 바 차트: 총합을 구성하는 각 부분의 비율을 바의 길이로 표현
- 트리맵: 전체 중 부분이 차지하는 비율을 사각형의 면적으로 나타낼 때
PieChart - Spotify Premium User Revenue
TreeMap - 2024년 8월 5일 역사에 남을 국장 대폭락
4. 분포(Distribution)
데이터가 어떤 범위 내에서 어떻게 분포하는지를 보여 줌. 데이터의 집중 구간, 산포 구간, 이상치 등을 식별 할수 있음.
- 히스토그램: 연속적인 데이터의 전체 범위를 일정한 크기의 구간으로 나누어, 각 구간별 빈도수를 나타낼 때.
- 박스플롯: 최소값, 최대값, 중앙값과 사분위수를 나타내어 데이터의 분포를 한눈에 파악.
- 산점도(Scatter Plot): 두 변수 간의 데이터 분포를 나타냄.
BoxPlot - 엔화 금리 인상에따른 수직 박스플롯
ScatterPlot - 10년 주기 Top 5 아티스트 인기도 (출처)
5. 상관관계(Relationship)
두 개 이상의 변수 간의 상관관계나 연결성을 파악하기 위함. 변수들 사이의 상호 작용을 이해, 원인-결과, 상관성 등을 분석.
- 히트맵: 일반적으로 격자 형태로 구성, 각 셀의 색상 강도를 통해 두 변수 간의 상관 관계를 보여줌.
- 네트워크: 개체 간의 관계나 연결망을 시각화.
HeatMap
Network (출처)
6. 흐름(Flow)
데이터가 시간이나 공간을 통해 어떻게 이동하고, 변화하는지를 보여주기 위한 시각화.
- 네트워크: 연결선은 흐름의 방향을 나타낼 수 있다.
- 생키 다이어그램(Sankey Diagram): 19세기 산업 혁명 시기 영국의 엔지니어 제임스 생키(James Sankey)가 에너지 흐름을 분석하는 데 사용된 다이어그램을 소개한 것에서 출발. 양의 흐름과 그 크기를 나타낼 때 사용. 출발점으로부터 여러 목적지로 흘러가는 흐름을 보여줌. 특히 에너지, 자재. 비용 등의 흐름을 표현할때 적합. (생키 다이어그램을 사용해야 하는 이유)
- 스트림 그래프: 시간에 따른 다양한 데이터의 흐름을 연속적으로 나타낼 때 적합.
Network - 코로나 전파 경로 (출처: Corona-Busan)
Sankey Diagram (출처)
Stream Graph - 2021년 3분기 한국의 스트리밍 TV 시장 점유율 (출처)
소감
기초 프로젝트를 진행하며, 가장 많이 사용 했던 BarChart, PieChart, Heatmap 이외에도 사용해 볼만한 다른 차트들이 있나 궁금했다. 해당 아티클을 읽고 예시들을 찾아보며, 생각보다 목적별 다양한 차트군이 존재하며, 이미 표준화(Andrew Abela) 되어 있다는 점도 알 수 있었다.
Andrew Abela
Andrew Abela는 데이터 시각화와 그래픽 디자인 분야의 전문가로, 현재 Busch School of Business at The Catholic University of America의 학장(Dean)으로 재직 중입니다. 그는 데이터 시각화 및 정보 설계에 관한 연구와 교육을 진행하며, Extreme Presentation(tm) 방법을 창안했고, 이 방법은 현재 여러 Fortune 50 기업에서 사용되고 있습니다. 또한 마케팅 리더십 위원회의 창립 관리 이사(Founding Managing Director)를 맡았으며, 이전에는 맥킨지 컨설턴트와 former Procter & Gamble brand 매니저로 근무했습니다.
