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데이터 시각화의 원리

Data Visualization Design Process
The Seven Stages of Data Visualization by Ben Fry
Ben Fry의 데이터 시각화 7단계는 데이터와 그 처리 과정을 통해 효과적인 시각화를 생성하기 위한 절차를 설명합니다. 이 단계들은 데이터 시각화 과정에서 중요한 역할을 하며, 각 단계는 다음과 같습니다:
1.
수집 (Acquire): 데이터를 수집하는 단계입니다. 여기서는 필요한 데이터를 모으고, 이 데이터가 어디에서 왔는지, 어떻게 수집되었는지를 이해하는 것이 중요합니다.
2.
구문 분석 (Parse): 수집한 데이터를 읽고 해석하는 단계입니다. 데이터 형식을 이해하고, 필요한 데이터 구조로 변환하는 작업을 포함합니다.
3.
필터 (Filter): 관련성이 떨어지거나 필요하지 않은 데이터를 제거하는 단계입니다. 이 과정을 통해 데이터 집합을 좀 더 관리하기 쉽고, 분석에 유용하게 만듭니다.
4.
마이닝 (Mine): 데이터에서 유용한 정보나 패턴을 추출하는 단계입니다. 통계적 방법, 데이터 마이닝 기술, 머신 러닝 알고리즘 등을 사용할 수 있습니다.
5.
표현 (Represent): 데이터를 시각적 형태로 표현하는 단계입니다. 차트, 그래프, 맵 등 다양한 시각화 기법을 사용하여 데이터를 표현할 수 있습니다.
6.
정제 (Refine): 시각화의 미적 요소를 개선하는 단계입니다. 색상, 레이아웃, 스케일 등을 조정하여 정보를 더 명확하고 이해하기 쉽게 만듭니다.
7.
상호작용 (Interact): 사용자가 시각화와 상호작용할 수 있도록 하는 단계입니다. 이를 통해 사용자는 데이터를 더 깊이 탐색하고, 다양한 관점에서 정보를 검토할 수 있습니다.
이 7단계 프로세스는 데이터 시각화를 통해 복잡한 데이터에서 유의미한 인사이트를 추출하고, 이해 관계자에게 효과적으로 전달하기 위한 기본적인 틀을 제공합니다. Ben Fry의 접근 방식은 데이터를 다루는 전체 프로세스를 아우르며, 각 단계는 데이터 시각화의 질과 효과를 최대화하는 데 중요한 역할을 합니다.
미학
이산데이터
데이터가 어떤 유형인지에 따라서
데이터의 스팟파이어의 데이터 유형
string
integer
datatime
.
.
→ 이데이터를 어떻게 시각화 할 것인지 고민을 해야한다
→ 가로, 세로, 모양, 크기 모두 정보를 담고 있다
직교 좌표계와 극좌표계
dataviualization catalog 검색해보기
dataviualization project 검색해보기
인포그래픽이랑 비쥬얼라이제이션 비교
정렬을 해놓기
아래 나이는 작은것부터 큰것으로 표현, 선형적으로 표현하는 것이 좋다
가로축에는 범주형이 오는 것이 좋다
범주별로 분리해서 시각화하는 것이 좋다
도트플롯
연속된형태로 분류해야 쓰기좋다
정렬 잘해주기
단일 분포 시각화 → 함기능이 있다.
데이터가 얼마나 상세하게 보여줄것인지 선택해 줄 수 있다.
히스토그램 밀도를 표현할때는,
주의할 점은 데이터가 없는데 있는것 처럼 표현하는 경우가 있다. 그럴때 주의
연령분포를 표현할때는 항아리로 표현하는 것이 좋다
최소와 최대가 커지면 로그로 표현하는 것이 좋다
바이올릿 플렛은
양면을 나타낸다 , 밀도에 대한 부분이 포함되어 표현된다
겹쳐있는걸 흩어 주는걸 지터링 기법
순서를 왼쪽에서 오른쪽 흐름으로 보기 좋게 만들어 주는것이 좋다
산포도는 색 지정 기준으로 격자로 표시해주는 것이 좋다
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