꼭 알아야 실용적인 4가지 지도 시각화
위치 데이터의 시각적 분석!
데이터 시각화 분석(visualization analysis)의 목표는 데이터를 차트와 같은 시각화된 결과물 행태로 표현함으로써 데이터의 의미를 전달하고, 사용자는 더욱 빠르고, 정확하게 데이터 안에 내재된 인사이트를 도출할 수 있도록 하는 것입니다. 그렇다면 어떻게 데이터 시각화를 해야 이 목표들을 달성할 수 있을까요?
간트차트, 막대 차트 등과 같은 시각화의 유형에 대해서는 앞서 다뤄본 바 있습니다. 이번에는 위치 데이터의 시각적 분석과 지도 만들기에 대해 이야기해보고자 합니다.
위치 데이터의 시각화, 지도 시각화란?
‘위치 데이터’를 말 할 때에 떠오르는 이미지는 바로 ‘지도’일 것입니다. 하지만 데이터가 지도 형태가 아니더라도 종종 데이터 분석에서도 이러한 상황에 마주할 수 있습니다. 분석하려는 데이터가 지역, 지명과 관련이 있는 경우입니다.
보통은 엑셀 차트 형태로 이 데이터들을 시각화 하려고 할 것입니다. 하지만 데이터와 지도를 연결한다면 더욱 좋은 시각화 효과를 얻을 수 있을 것입니다.
즉, 지도 시각화는 지리적 위치에 관련 데이터를 지도 위에서 분석하고 보여주는 것입니다. 이를 통해 데이터가 보다 명확하고 직관적으로 받아들일 수 있으며, 그 안에 내재된 데이터 인사이트를 도출하고 의사 결정을 쉽게 할 수 있습니다.
데이터 시각화 툴을 통해 위치 정보의 시각화를 해결할 수 있습니다. 전반적인 프로세스와 방법을 배우고 나면 후에 어떤한 유사한 문제를 만나더라도 해결할 수 있을 것입니다.
어떻게 지도 시각화를 제작하는가?
이번 시간에는 제가 직업때문에 자주 사용했던 파인리포트로 간단한 위치 데이터 시각화를 만드는 과정을 공유하려고 합니다.
파인리포트는 제가 속해 있는 데이터 연구소에서 개발한 BI 리포팅 & 대시보드 소포트웨어입니다. 공식 홈페이지에서 제품 체험판 다운로드가 가능합니다. 현재 제공되는 체험판은 기능과 사용기한의 제한 없이 보고서 작성하거나 대시보드 작성을 연습하기 위해서 무료로 다운로드 할 수 있습니다.(비상용 목적에 한함)
엑셀과 유사한 조작 인터페이스, 드래그 앤 드롭으로 제작합니다. 출처: 파인리포트 데이터 연동하기: 엑셀이나 데이터베이스(Database)의 데이터를 연동할 수 있습니다.
데이터 처리: 서울시·구역 데이터를 인식하고 전환하거나 경도·위도 값을 맞춰 줍니다.
차트 만들기: 데이터 값을 드래그앤드롭하고 위도/경도나 구역에 따라 시스템이 원키으로 지도 시각화를 생성해줍니다.
효과 설정: 분석 목적에 따라 데이터 경계선을 표시하거나 동적인 효과를 추가할 수 있습니다.
3-4분 정도면 완성할 수 있을정도로 무척 쉽고 간단합니다.
위치 데이터 시각화의 다양한 유형
여러분 머릿속에 생각하는 지도 시각화 형태는 어떤 것인가요? 지도 시각화는 데이터 시각화 양식 중의 하나로서, 지도 시각화 안에도 다양한 시각화 유형이 있는데요. 파인리포트로 제작된 몇 가지 지도 시각화를 통해, 위치 정보의 시각화에 대해 살펴보겠습니다.
다양한 지도 시각화 유형Dot Map(점 지도)- 불의의 사고 추적
Dot Map의 특징은 직관적이라는 점입니다. 특정 구역 혹은 망점(지정된 위치)의 데이터를 보여줄 경우, 실제 지도를 사용할 경우 시각적으로 복잡한 느낌이 들며, 정확성 또한 떨어집니다. 이 경우에는 Dot Map를 활용하여 빠르하고 정확하게 위치를 지정하고 인사인트를 도출할 수 있습니다.
적용 사례: 구체적인 응용 상황을 논하지 않을 것입니다. 위의 케이스처럼 특별한 ‘점’사건에 대해 표시하고, 이미지 표시, 글자 표시, 또는 동적 효과 표시까지 추가하여 사건의 심각성을 상대적으로 표현할 수 있습니다
Heat Map(히트맵)
히트맵은 지역별 데이터의 크기에 기초해 색을 달리하여 시각화한 차트입니다. 히트맵을 활용하면 데이터의 분포를 표현할 수 있습니다. 인종 분포, 밀도 및 변동 추세를 실시간으로 표시할 수 있습니다. 위의 케이스는 차량 관련 앱을 위해 제작된 트래픽 히트맵 차트입니다.
Connection Map-뉴욕시 택시 노선도
커넥션 맵 차트를 지원하는 애플리케이션은 많지 않습니다. 제작이 까다롭기 때문일 것입니다. 하지만 커넥션 맵은 맵 차트에 공간뿐만 아니라 시간 정보까지 포함할 수 있으므로 다양한 상황에 활용 가치가 높습니다.
적용 사례: 라이딩 또는 운전 이동 경로, 버스/지하철의 노선 분포, 위 케이스와 같이 뉴욕시의 택시 노선도를 표현할 때 활용할 수 있습니다.
Flow Map-베이징 ‘춘운’ 이동 경로지도
플로우 맵은 앞서 언급한 이동 경로를 표시한다는 점에서 커넥션 맵과 거의 유산하다고도 볼 수 있습니다. 하지만 플로우 맵은 출-도착 플로우 Flow 데이터를 시각화 한다는 특징을 가집니다. 출발지와 목적지는 점이자 면이기도 합니다. 출-도착지간의 인터랙티브 데이터는 선을 자주 연결함으로써 표시하며, 각 공간 위치는 출발지 또는 도착지일 수 있습니다.
적용 사례: 지역 간의 무역, 교통 흐름, 인구 이동 경로, 쇼핑 소비 행위, 통신 정보 흐름, 항공 경로 등에 활용합니다.
마무리
이번 포스트에서는 지도 시각화, 대표적인 지도 시각화 유형에 대해서 알아보았습니다. 맵 차트는 위치 데이터를 데이터 시각화 유형의 하나로, 지리적 영역에 각 지역의 특징을 종합하여 더 풍부한 데이터 해석이 가능하다는 점이 장점입니다. 다시 말해서, 즉 맵 차트는 가능한 인사이트를 도출하는 데에 일반적인 지도보다 훨씬 더 많은 장점을 지니고 있습니다.
* 본문에서 나타난 지도 시각화는 파인리포트로 제작한 것입니다.
*파인리포트는 강력한 데이터 시각화 능력을 갖춘 엔터프라이즈급 데이터 시각화 툴입니다. 각중한 사업에서 데이터 분석에 활용할 수 있습니다. 간단한 드래드앤 드롭으로, 다양하고, 멋진고, 유용한 지도 시각화를 만들 수 있습니다. 초보자에게 우선 선택입니다.
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