시계열 데이터는 어떻게 시각화할까?
데이터 시각화 뉴스레터 #9 시간 중심의 시각화
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지난 2월 마지막 무렵에 보내드린 뉴스레터에서는 관계형 데이터를 시각화하는 방법으로 '네트워크 시각화'에 대한 흥미로운 사례를 소개해드렸습니다. 특정한 데이터를 주제로 관련 정보를 모아서 전해드린 것 때문인지, 실제 업무와 관련하여 다양한 방향으로 생각해보게 되었다는 긍정적인 피드백을 전해 들었습니다!
오늘은 지난 뉴스레터의 긍정적인 피드백에 힘입어, 같은 맥락에서 시간 데이터를 시각화하는 다양한 방법을 흥미로운 콘텐츠로 소개해드리고자 합니다. 이는 실제로 이번 달 저희에게 전해진 '시각화 궁금증' 중 하나로, 시간 개념을 중심으로 데이터 활용, 시각적 분석을 하고자 하셨던 분들에게 도움이 되리라 생각합니다.
시간 데이터를 시각화할 때 가장 많이 사용하는 차트는 무엇일까요? 라인 차트입니다. 선의 높낮이를 기준으로 데이터 추이 변화를 빠르게 파악할 수 있기 때문인데요!
오늘은 라인 차트뿐만 아니라 그 외 다양한 시각화 유형을 활용해 시간 데이터를 시각화한 사례를 알아봅니다! 데이터 시각화 형태는 모두 다르지만, 시간을 중심으로 데이터의 의미를 읽어낸다는 점에서는 모두 의미 있는 콘텐츠입니다!
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2019년 3월 29일
3월의 마지막 주 금요일, 오늘 하루도 잘 마무리하시길 바라며, 강원양 드림.
시계열 데이터, 라인 차트의 변신
시간(시계열) 데이터의 가장 대표적인 시각화 유형인 라인 차트가 어떻게 변할 수 있는지 뉴욕타임즈의 콘텐츠를 통해 알아봅니다.
01. State by State, Where We Came From and Where We Went
> 뉴욕타임즈의 'Where W Came From and Where We Went, State by State'는 1900년부터 2012년 사이 미국 주별 인구 구성 변화를 보여줍니다. 한 지역에서 계속 산 지역 토박이와 다른 지역에서 온 사람의 비중은 어떻게 다를까요? 그 변화를 시각화 차트로 알아보세요.
막대 차트가 시간을 얘기할 때
가장 기본적인 시각화 차트이자, 가장 직관적이라고 할 수 있는 막대 차트. 시간 데이터의 인사이트를 발견하기 위해 막대 차트를 활용한 콘텐츠 사례를 활용합니다.
01. The History of the World's best Go players
> 우리에게 익숙한 막대 차트를 활용해 시간별 데이터의 변화를 확인하는 방법은 무엇일까요? 유튜브 채널 Abacabadml 'The History of the World's best Go players'는 1974년부터 2016년까지 일일 바둑 세계랭킹을 막대 차트로 그리되 변화를 영상으로 보여줍니다.
02. American Daily Routine
> 여러분은 하루 24시간을 무엇을 하며 보내시나요? Nathan Yau의 'American Daily Routine'은 미국인의 하루 일과 데이터를 시각화한 콘텐츠입니다. 성별, 고용상태별, 주중·주말 조건을 선택해 각 유형의 미국인마다 시간대별 무엇을 많이 하는지 알 수 있습니다.
지도 시각화가 시간을 얘기할 때
위치 데이터의 시각화는 지도를 활용하는 것이 효과적입니다. 그러나 지도 시각화는 시간의 변화를 보여주기 어려운 점이 있는데요. 이를 극복한 사례를 알아봅니다.
01. Hang On, Northeast. In SOme Parts, Spring Has Already Sprung.
> 뉴욕타임즈의 'Hang On, Northeast. In Some Parts, Spring Has Already Sprung.'은 미국 전역에 봄이 찾아오는 시기를 시각화한 콘텐츠입니다. 애니메이션 효과를 활용해 1월과 5월 사이, 일 단위로 미국 각지에서 새싹이 처음 피어나는 시기를 시각화한 지도가 매우 인상적입니다.
뉴스젤리 뉴스레터 <데이터 시각화의 모든 것>은 데이터 시각화를 주제로 한 다양한 정보를 큐레이션 한 콘텐츠입니다. 이 글은 뉴스레터 <데이터 시각화의 모든 것> 2019년 3월호를 원문으로 하며, 브런치에서는 일부만 공개합니다.
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