더 많은 시각화를 즐기기 위해 미리 알아두어야 할 것
데이터 시각화 뉴스레터 #4 시각화의 기본
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이번 뉴스레터는 데이터 시각화의 '기본'을 이야기합니다. 시각화를 알아가는 데 꼭 필요한 이야기입니다. 마치 차근한 준비를 하는 것과 같은 느낌을 주기도 합니다. 더 많고, 다양한 시각화 정보를 재미있게 이해하기 위해서 말이죠. 모두가 이미 알고 있듯이 언제 봐도 유용한 '기본', 시각화의 기본을 '글'로 전합니다.
2018년 10월 31일
쌀쌀해진 날씨에 건강 조심하시길 바라며, 강원양 드림.
시각화하기 전, 데이터 먼저
멋진 시각화를 만들기 이전에, 준비해야 할 데이터에 대한 이야기를 나눕니다. 시각화로서 데이터 활용 효과를 얻기 위해서, 어떤 데이터가 필요할까요?
01.
> 'Garbage in, Garbage out'이란 말을 들어보신 적이 있나요? 로우 데이터가 정확하지 않으면 정보시스템을 통해 추출된 정보나 지식은 데이터가 아니라는 의미의 IT 격언입니다. 많은 양의 데이터보다 질이 중요하다는 이야기와도 연결됩니다. 로우 데이터를 구하기 이전에 '왜 필요한지' 그 목적을 분명히 해야 한다는 부분에 공감할 수밖에 없습니다.
02.
> 시각화를 위해 데이터 정제가 필요한 사실 알고 계신가요? 그렇다면, 그 이유는 무엇인가요? 뉴스젤리가 작성한 글, '데이터 시각화에서 정제된 데이터가 필요한 이유'를 그 답으로 전합니다. 정제된 데이터가 준비되었을 때, 시각화를 위한 활용이 높아진다는 점을 사례로 자세히 알아보세요.
어떤 시각화를, 어떻게 만들까?
익숙한 막대 차트, 선 차트 말고 알고 있는 시각화 유형은 무엇인가요? 다양한 시각화 유형은 어떻게 만들어지며, 언제 사용하는 것이 효과적인지 알아봅니다.
01.
> 시각화 유형은 얼마나 많을까요? 막대, 선, 파이 차트 등... 셀 수 없다고 하는 게 더 정확할 것 같습니다. 시각화로 데이터 분석하기 위해 알아야 할 대표적인 시각화 유형과 목적을 정리해보았습니다. 우리는 언제, 어떤 시각화 유형을 사용해야 할까요?
02.
> 숫자가 차트로 탄생하는 과정에 대해 알아봅시다. 시각화 라이브러리(library)는 데이터를 차트로 만들기 위해 코드를 함수나 클래스와 같은 로직을 이용하여 묶어 놓은 것입니다. 대표적인 시각화 라이브러리 4가지를 통해 컴퓨터가 차트를 만드는 방법을 알아봅니다.
뉴스젤리 뉴스레터 <데이터 시각화의 모든 것>은 데이터 시각화를 주제로 한 다양한 정보를 큐레이션 한 콘텐츠입니다. 이 글은 뉴스레터 <데이터 시각화의 모든 것> 2018년 10월호를 원문으로 하며, 브런치에서는 일부만 공개합니다.
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