데이터 시각화(EDA) 시리즈를 시작하며 : 시각화 공부를 시작하기 전에 알아둘 것들
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Bar Chart : 데이터로 양적 크기와 차이에 대해 이야기해야 할 때
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시계열 분석 : 시간의 흐름에 따른 지표의 변화를 이해하고자 할 때
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분포 : 개별 레코드 수준의 시각화를 통해 불확실성을 말해야 할 때
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데이터 시각화, 정보 디자인 분야의 걸출한 학자이신 “Edward Tufte”는 그의 저서 “Envisioning Information”에서 “데이터 속에 담긴 정보를 제대로 그려내기 위해서는 평평한 2차원(종이, 화면)의 속박을 벗어나야 한다. 왜냐하면, 우리가 이해하고자 하는 모든 흥미로운 것들은 필연적으로 여러개의 변수들로 구성되어 있기 때문이다.”라고 말했습니다.
“Escaping this flatland is the essential task of envisioning information — for all the interesting worlds (physical, biological, imaginary, human) that we seek to understand are inevitably and happily multivariate in nature.”
한편, 현대적 의미의 데이터 시각화와 EDA(탐험적 데이터 분석)의 창시자로 추앙되는 존 튜키님이 “하나의 숫자가 모든 걸 말해줄 거라 기대하지 않듯이 하나의 차트가 모든 걸 보여줄 거라 기대하지 말자.”고 이야기했던 것은 복잡한 현실을 추상화하여 그 한 단면만을 보여주는 데이터 시각화에 대한 경계였을 터입니다.
There is no more reason to expect one graph to “tell all” than to expect one number to do the same. by John Tukey
이차원 공간에 놓인 하나의 창 속에 담긴 차트는 하나의 사실, 한가지 측면(단면/Facet)에 대해서만 말하게 하는 편이 옳습니다. 세상의 복잡성을 반영할 의도로, 너무 많은 범주(차원/Dimension)를 한 창에 표현하면 인지적 과부하(cognitive overload)가 올 수 있기 때문입니다.
다변량 데이터 시각화 : 여러 변수(차원)들을 한 화면에 시각화하는 방법들
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