차트 디자인이 포함된 보고서를 위한 팁
완벽한 보고서 및 대시보드를 위한 데이터 시각화 : 차트 선택과 구성하기
아마도 데이터가 담긴 보고서 혹은 제안서의 기본이라면, 문서의 핵심 내용을 한 눈에 파악할 수 있도록 효율적으로 구성하는 것이겠죠. 그래서 해당 문서에 담긴 데이터를 구조화하고 시각화하는 것이 중요합니다. 데이터 시각화의 가장 기본인 차트 구성에 대해 기본적인 원칙을 다룬 Article을 소개합니다.
* 원본 자료의 글을 번역 및 가공한 글입니다.
{ 간단 요약 }
- 사용할 차트 유형을 결정할 때는 구성, 비교, 관계 또는 분포 중에서 표시할 항목을 고려 하세요.
- 원형 차트, 누적 막대 차트 or 누적 영역 차트는 전체 중의 일부 데이터를 표시할 때 사용합니다.
- 단일 막대 차트 or 군집 막대 차트는 각기 다른 값을 비교하거나 시간 경과에 따른 차이를 표시할 때 - 사용합니다.
- 꺾은선형 차트는 일정 기간 or 특정 상관 관계에 따른 데이터 추세를 표시할 때 사용합니다.
- 데이터의 볼륨감을 표시하려면 꺾은선형 차트 대신 영역 차트를 선택하세요.
대시보드 디자인은 데이터 시각화가 가장 중요하다고해도 과언이 아닙니다. 데이터 시각화는 대시보드 뿐 아니라 데이터를 다루는 디자인에서 가장 중요한 부분입니다. 데이터를 표시하는 데 적합한 차트 유형 선택이 가장 중요하면서 어려운 이유입니다. 자칫 잘못된 유형의 차트를 선택하면 사용자로 하여금 혼동을 일으키거나 잘못된 데이터 해석으로 이어질 수 있습니다.
대시보드를 디자인한 경험이 있거나 데이터 시각화가 필요한 보고서를 작성한 적이 있다면 얼마나 쉽지 않은지 알게됩니다. 원형이나 도넛형 차트는 눈에 띄게 매력적이고 User-friendly하게 느껴지기 때문에 가장 쉽게 선택하게되지만 데이터를 표시하는 가장 좋은 방법은 아닐 수 있습니다.
이 글에서는 데이터가 많은 디자인 설계 시 참고할만한 내용들을 정리했습니다.
데이터 시각화를 위한 차트 유형 고르기
일반적 차트 유형에 대한 설명
각 차트 유형을 효율적으로 디자인한 사례 소개
올바른 차트 유형 선택하기
차트 유형 선택은 표시하려는 데이터의 종류에 따라 다르기 마련입니다. 일반적으로 차트는 데이터간의 구성, 비교, 관계 또는 분포를 전달하는 데에 사용됩니다.
표시하고자 하는 차트가 어떤 유형일지 다음 네 가지 질문을 통해 차트를 결정할 수 있습니다.
1. 데이터의 구성을 강조하고 싶은가?
2. 데이터간의 값을 비교하거나 시간의 경과에 따른 차이를 표시하고자 하는가?
3. 둘 이상의 데이터가 가진 변수간의 관계를 표시하고자 하는가?
4. 데이터의 분포를 보여주고 싶은가?
아래 이미지는 표현하려 하는 내용에 따른 가장 일반적인 차트 유형입니다.
좌상단으로부터 구성, 비교, 관계, 분포에 적합한 유형을 나타냅니다.
좌부터 구성, 비교, 관계, 분포01. 파이 및 도넛 차트(Pie & donut charts)
가장 많이 사용되는 차트는 파이 및 도넛 차트입니다.
전체 데이터 중의 일부를 표시하는 목적으로 주로 사용되며 이 경우 모든 세그먼트의 총합이 100%이 되어야하는 경우에는 백분율(%)을 통해 숫자로 표시합니다.
파이 차트 와 도넛 차트는 비슷한 용도로 사용됩니다.파이 차트는 데이터를 원형보다 더 효과적으로 표시할 수 있다고들 얘기합니다. 그러나 문제는 원형 차트 자체에 있는 것이 아니라 잘못 사용되어서인 경우가 많습니다. 파이 차트를 선호하는 대표적인 사람은 Robert Kosara (EagerEyes 블로그)으로, 당연히 어떤 경우에는 파이 차트가 더욱 효율적일 수 있을 겁니다.
파이 및 도넛 차트의 대표적인 예시는 사용자가 "예" or "아니오"로 답하는 설문조사 결과 등을 들 수 있습니다.
원형 차트를 더 효율적으로 구성하기 위한 원칙 :
범주가 너무 많은 경우, 슬라이스가 너무 얇아져 범주를 확인하기 힘들기 때문에 원형 차트를 사용하지 않는게 좋습니다. 범주의 최대 개수가 6개 이하인 경우에 사용하는 것을 권장합니다.
각 범주의 값이 매우 유사한 경우 원형 차트를 사용하지 마세요. 이 경우에는 막대 차트가 더 나은 선택입니다.
전체 값의 합이 100%가 되지 않는 경우에는 원형차트 사용을 하지 않습니다. 모든 세그먼트의 총합은 100%일 때 원형차트가 의미 있습니다.
보는 사람으로 하여금 한눈에 쉽게 비교가능하도록 범주의 크기에 따른 순서로 그래프 조각을 나열합니다.
02. 막대형 차트(Bar & column charts)
막대 및 세로 막대형 차트는 다른 값을 비교하거나 시간 경과에 따른 차이를 표시하는 가장 간결하고 직접적인 방법입니다. 막대차트는 세로로 구성된 세로 막대 차트와, 가로로 구성된 가로 막대형 차트가 있습니다.
그리고 단일 막대 차트, 클러스터 막대 차트 및 누적된 스타일 막대 차트 등 대표적인 3가지 유형이 있습니다.
차트에서 각 범주의 수량, 비율 및 빈도를 알고 싶다면 단일 막대 차트(Single column chart)를 선택해야 합니다. 범주 간에 항목을 비교하려면 군집 막대 차트(Cluster column chart)를 사용하시면됩니다. 각 범주 간의 부분 vs 전체 관계를 표시하는데에는 누적 막대 차트(Stacked column chart)가 효과적입니다.
누적 세로 막대형 차트의 대표적인 예시는 SoundCloud의 전체 재생 차트입니다.
가로 및 세로 막대형 차트를 더 효율적으로 구성하기 위한 원칙 :
그래프의 값을 적절하게 반영하기 위해, 항상 y축을 0부터 시작하세요.
각 범주의 레이블이 긴 경우에는 가로 막대 차트가 더 보기 좋습니다.
시간의 경과에 따른 차트구성이 아닌 경우에는 데이터에 따른 순서로 배치하세요.
누적 세로 막대형 차트로 데이터를 표시할 때, 시각적 명료성을 높이기 위해 데이터별로 색상대비를 줍니다. Sketch, Figma 및 XD Adobe용 Strark 플러그인을 통해 색맹 시뮬레이터 및 색상 대비 검사를 하는 것이 가능합니다.
03. 라인 차트(Line charts)
꺾은선형 라인 차트는 일정 기간 동안의 데이터의 추세 또는 데이터간의 특정 상관 관계를 보여줍니다.
예를 들어 그래프의 한 축은 변수 값을 나타내고 다른 축은 타임라인을 표시하는 경우가 많습니다.
꺾은선형 차트의 대표적인 예는 여러 도시의 평균 기온을 표시하는 데이터를 들 수 있습니다.
꺾은선형 라인 차트를 더 효율적으로 구성하기 위한 원칙 :
너무 많은 데이터는 시각적 혼란을 야기합니다. 5~7줄 이상의 비교는 피하는 것이 좋습니다.
데이터의 효율적인 시각효과를 위해 각 범주간의 색상 구분을 확실하게 두는 것이 좋습니다.
시간 경과에 따른 비교값이 아닌 경우에는 데이터간의 혼동을 일으킬 수 있으므로 꺾은선형 라인 차트를 사용하기보다는 막대 그래프를 사용하는 것이 더 좋습니다.
04. 영역 차트(Area charts)
영역 차트는 몇 가지 미묘한 차이점은 있지만 기본적으로 꺾은선형 차트와 상당히 유사합니다.
둘 다 시간 경과에 따른 변화, 전체 추세 및 데이터 세트 전반의 연속성을 보여줄 수 있습니다. 그러나 영역 차트는 꺾은선형 차트보다 선과 축 사이의 공간이 채워져 볼륨을 나타낼 수 있습니다.
영역 차트에는 단일 영역 차트, 중첩 영역 차트 및 누적 영역 차트의 3가지 유형이 있습니다 .
각기 다른 그룹 간의 값을 비교하려는 경우 겹치는 영역 차트(Overlapping area chart)를 사용합니다.
합계값을 추적하거나 해당 합계를 그룹별로 분석하려는 경우에는 누적 영역 차트(Stacked area chart)를 사용합니다. 곡선의 각 세그먼트 높이를 비교하면 전체데이터 대비 각 하위 그룹별 비교를 하는 것이 가능합니다.
영역 차트를 더 효율적으로 구성하기 위한 원칙 :
겹치는 영역 차트(Overlapping area chart)를 사용할 때 정보가 배경에서 가려지지 않도록 색상을 투명하게 하는 것이 효과적입니다.
3-4개 이상의 범주가 있는 경우에는 영역 차트보다는 꺾은선형 차트를 사용하는 것이 좋습니다.
