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by Youjin Shin ㅣ 신유진 Apr 26. 2024

 레이더 차트(Radar chart) 사용법

항목을 비교하기



레이더 차트는 여러 변수의 상대적인 크기를 비교하는 데 사용되는 그래프입니다. 중앙에서 시작하여 바깥쪽으로 향하는 축들이 있고, 각 축은 변수를 나타냅니다. 각 변수의 값에 따라 축에 점을 찍고, 이 점들을 선으로 연결하여 다각형을 형성합니다.


이렇게 만들어진 다각형의 모양과 크기를 통해 여러 항목들의 상대적인 성능이나 값을 비교할 수 있습니다. 예를 들어, 선수의 여러 운동 능력을 비교하거나 다양한 제품의 특성을 평가하는 데 사용됩니다.





레이더 차트 작성 방법


레이더 차트의 구성

    변수 선택: 레이더 차트에 표시할 변수를 선정합니다. 일반적으로 동일한 중요도를 가진 변수들을 선정하는 것이 좋습니다.  

    데이터 수집: 각 변수에 대한 데이터를 수집합니다. 데이터는 모든 변수에 대해 동일한 척도를 사용해야 합니다.  

    스케일 설정: 모든 데이터가 동일한 스케일에 있어야 하므로, 필요에 따라 데이터를 정규화하거나 표준화합니다.  

    차트 그리기: 각 변수를 원의 축으로 설정하고, 데이터 값에 따라 각 축에서 포인트를 찍습니다. 그런 다음, 모든 포인트를 선으로 연결하여 폴리곤을 형성합니다.  




언제 레이더 차트를 쓸까요?

레이더 차트는 다양한 변수에 대한 비교를 시각적으로 보여주는데 유용한 도구입니다. 실제 어떤 데이터를 시각화하기 위해 사용되었는지 살펴보겠습니다.


✔︎ Best Burger Ranks

FlowingData에서 발행한 Best Burger Ranks라는 제목의 시각화입니다. 레이더 차트를 사용하여 패스트푸드 버거 브랜드를 8가지로 비교합니다.


각 축은 하나의 평가 기준을 나타내며 바깥으로 갈수록 높은 평가를 의미합니다. 'Five Guys' 버거는 전반적으로 높은 평가를 받았지만, 가격 대비 가치에서 낮은 점수를 받아 '과대평가됨'으로 표시되었네요. 이 차트는 각 브랜드의 강점과 약점을 한눈에 보여줍니다.


출처: FlowingData




✔︎ Why songs of the summer sound the same

뉴욕타임스에서는 레이더 차트를 이용해서 연도별 여름 곡들을 분석했습니다. 곡의 볼륨, 에너지, 비트, 어쿠스틱 악기의 사용, 밝기 등의 항목을 기준으로 분석이 이루어졌네요.


출처: 뉴욕타임스


아래에서 연도별 여름 곡들이 레이더 차트로 시각화되었습니다. 보면 1990년도 이전에는 각 노래들의 다각형 형태가 다양합니다, 그러다가 2010년 이후가 되면서 다소 비슷해진 것을 알 수 있습니다. 때문에 우리가 여름 곡들이 다 비슷하게 느꼈던 것이겠지요. 실제 아티클에서 노래를 들으며 그 차이점을 직접 느끼시기를 추천드립니다!



출처: 뉴욕타임스




✔︎  Coronavirus vaccination barriers

다음은 뉴욕타임스 아티클에서 사용된 데이터 시각화로 코로나바이러스 백신의 접종을 방해하는 여러 요인들을 레이더 차트로 보여주고 있습니다. 각각의 항목은 역사적으로 낮은 백신 접종률, 사회경제적 장벽, 낮은 보건 자원, 열악한 보건 접근성, 불규칙한 의료 서비스로 나뉘어 있네요. 값이 높을수록 백신 접종에 대한 장벽이 높은 것을 의미하고, 색이 진한 보라색에 가까워집니다.


출처: 뉴욕타임스



재미있었던 것을 레이더 차트를 각 주의 위치에 아래와 같이 배치시킨 것입니다. 이를 통해 미국 전체에서 어느 부분이 대체로 백신에 대한 장벽이 높거나 낮은지, 주별로 어떤 항목이 눈에 띄는지 등의 패턴을 쉽게 파악할 수 있습니다. 남부 쪽으로 갈수록 전체적으로 백신 접종률에 대한 장벽이 높아 보입니다.


출처: 뉴욕타임스


아래는 각 카운티의 백신 접종에 대한 장벽 데이터를 코로나 바이러스 10만 명당 사망자 수 정보랑 매칭시켰습니다. 붉은색에 가까워질수록 사망자 수가 높은 것을 의미합니다. 시각화를 통해 백신 접종률에 대한 장벽이 높을수록 사망자 수가 높았음을 확인할 수 있습니다.


출처: 뉴욕타임스




레이더 차트의 장점과 단점

장점  

여러 변수 간의 성능 비교가 용이합니다.

데이터의 전반적인 트렌드와 패턴을 직관적으로 이해할 수 있습니다.


단점  

변수가 많을 경우 차트가 복잡해지고 해석이 어려워집니다.

상이한 종류의 변수를 비교할 때 오해의 소지가 있습니다.


레이더 차트를 사용하여 데이터를 시각화하는 것은 많은 정보를 효과적으로 전달하는 좋은 방법이 될 수 있습니다. 다만, 올바른 변수 선택과 정확한 데이터 해석에 주의를 기울여야 합니다.





쉽게 레이더 차트 만드는 법


복잡한 코딩 없이 레이더 차트를 만드는 법이 있습니다. 바로 RawGraph (https://app.rawgraphs.io/)를 이용하는 방법인데요. 데이터를 업로드하고, 아래와 같이 Radar Chart를 선택하면 됩니다. 레이더 차트를 만드는 방법은 이 링크를 참고하세요. (https://www.rawgraphs.io/learning/how-to-make-a-radar-chart)


출처: RawGraphs



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