데이터 시각화는 무엇일까
그리고 어떤 시각화를 사용하면 좋을까? 차트의 종류를 알아보자
데이터 시각화가 왜 필요한 것일까, 어떤 결과물이 있을까?
언제부터인가 서비스기획자나 디자이너에게 '데이터'를 다룰 수 있는 능력을 요구하고 있다. 취업 공고를 살펴보면 최근 2~3년 전부터 '데이터'라는 단어가 심심치 않게 보인다. 데이터를 아는 기획자, 디자이너라고 하면 어딘가 그럴듯해 보여 데이터 관련 부서로 옮겨 본격적으로 데이터를 살펴보게 되었다. 어딘지 모르게 데이터를 안다고 하면 감성과 이성이 적절히 조화된 전문가적 느낌이 났기 때문이다.
이런 나의 아름다운 상상과는 달리 데이터를 보자마자 괜히 부서를 이동했나... 싶었다. 해석하기도 어렵고, 무슨 소리 하는지도 모르겠고, 어떻게 칼럼을 읽어야 하는지도 난감했기 때문이다. 수많은 데이터 속에서 기획의 단서를 찾기가 쉽지 않아 자연스럽게 데이터 시각화에 대한 공부를 하게 되었다.
데이터 시각화는 데이터에 대한 분석 결과를 한눈에 쉽게 이해하고 해석할 수 있도록 하는 것이다. 시각적으로 이해하기 쉽게 표현해 복잡한 데이터를 쉽게 파악할 수 있도록 한다. 주로 의미 있는 데이터를 포착하고, 트렌드를 한눈에 파악하고, 패턴을 발견하는 과정으로 진행된다.
어떤 시각화를 사용하면 좋을까?
어떤 시각화를 할지는 데이터의 종류나 목적에 따라 달라진다. 데이터가 문자, 날짜, 시간, 계절, 위치에 따라 적절한 시각화 표현 방법이 달라진다. 꼭 이 데이터는 이런 시각화를 해야 한다는 법칙은 없지만 이럴 땐, 이런 차트를 쓰면 좋다!라는 형태가 있어 소개를 하자면 다음과 같다.
비교 분석
데이터 간 패턴, 추세, 강/약점을 식별하기 위해 수치를 비교할 때 사용하면 좋은 차트는 막대 차트, 선 차트, 방사형(레이더) 차트가 있다. 상대적인 성과를 이해하고 구체적 데이터에 입각한 의사결정을 하는데 도움이 된다.
트렌드 분석
매출 흐름, 증상자 추이 등 시간이나 계절에 따라 어떤 추세를 보이는지 확인하는 분석을 해야 할 때는 꺾은선 차트나 스파크 라인 차트로 식별을 할 수 있다.
*시간에 따른 흐름을 직관적으로 보고 싶을 땐 캘린더 히트맵을 활용하는 것도 좋은 방법이다.
*잠깐! 라인차트와 스파크 라인은 무엇이 다를까?
둘 다 라인으로 이뤄졌는데 어떤 경우는 라인 차트라고 하고, 또 어떤 경우는 스파크 라인이라고 해서 헷갈리는 경우가 있다. 라인 차트가 좀 더 자세한 시각화 차트라고 볼 수 있다. 맥락 해석을 위해 축과 레이블이 들어간 경우가 많다. 스파크 차트는 압축되니 형태이다. 일반적으로 축이나 레이블 등이 없고 대시보드 등에 자주 활용된다.
분포 확인
고객군집을 확인하거나 다양한 카테고리에 걸쳐 제품, 서비스와 같은 데이터 분포를 이해할 때 쓰는 차트이다. 대표적으로 박스플롯이나 히스토그램을 생각해 볼 수 있다. 조각조각으로 나눠 데이터가 분포된 형태를 볼 수 있다. 히스토그램은 데이터 빈도를 볼 수 있다. 데이터의 산포도나 이상점을 확인하는데도 유용하다.
관계 확인
한 변수가 다른 변수에 어떠한 영향을 미치는지 확인할 때 사용하는 차트이다. 대표적으로 버블 차트나 스캐터 차트(산점도)가 있다.
*지도와 같이 결합하여 관계나 크기, 양, 빈도를 확인해 볼 수 있는 카토그램도 위치데이터와 연결해 관계를 확인해 볼 수 있다.
단계 확인
고객의 행동, 일, 프로젝트의 진행 상황이나 단계별 프로세스를 추적할 때 막대 차트나 간트 차트를 활용할 수 있다. 시간에 따라 한 요인이 어떻게 연결되어 다른 구성으로 이어지는지 확인해야 할 때 생키 차트를 활용한다. 예를 들어 A라는 고객군이 어떤 요소로 인해 어떻게 변화하는지 설명해야 할 때 생키 차트를 활용한다.
구성 확인
큰 주제에 있어 다양한 요소들이 기여를 하거나 여러 가지 요소들이 분포를 이룰 때는 도넛, 파이, 누적 막대 차트 등을 활용한다. 도넛, 파이 차트 등을 활용하면 일목요연하게 어떤 성분이나 요소가 포함되어 있는지를 한눈에 알아볼 수 있다.
데이터를 활용한 포트폴리오 만들기 온라인 강의를 준비하고 있다. 덕분에 나도 내가 당연하게 사용했던 시각화 차트에 대해 다시 한번 일목요연하게 정리를 해보고 공부를 하게 되는 것 같다. 비록 온라인 강의안을 만들고 녹음하는 과정은 정말 힘들고 지치고, 힘들고, 누가 좀 대신해줬으면 좋겠다... 는 말이 절로 나오지만 이렇게 천천히 하나씩 하다 보면 어느새 완성이 되지 않을까. 무엇보다 데이터에 관심이 있는 누군가에게 도움이 되기를 진심으로 바라는 마음이 크다. 얍.
