(스크랩) 데이터 시각화의 목적
탐색, 설명, 그리고 프레젠테이션
데이터 시각화에 활용할 수 있는 도구를 늘리기 위해 요즘 Observable이란 것을 배우고 있습니다.
자바스크립트와 D3.js, html과 Markdown을 활용해서 만들 수 있는 일종의 노트인데요.
저도 프로그래밍 쪽에 대한 이해는 높지 않아서 코딩으로 그래프를 구성한다 정도의 목적을 가지고 접근하고 있습니다.
이 툴을 가지고 주로 데이터 시각화와 분석에 초점을 맞춘 강의가 유튜브나 공식 홈페이지를 통해 쌓여있는데요. 최근 열린 수업을 듣는 중에 기억할만한 부분이 있어 브런치에도 옮겨 놓습니다.
현재 듣고 있는 수업은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.
Data Visualization Fundamentals and Best Practice라는 제목이고요.
탐색, 설명, 그리고 프레젠테이션
데이터 시각화에 대해 공부해 갈수록 유형 구분이 조금 어렵습니다.
국내에서 데이터 시각화라고 하면 주로 프로그래밍 언어나 전문 툴을 활용하여 대시보드를 만들고, 데이터를 분석하기 위해 처리하는데 초점을 맞추는 경우가 많죠.
하지만 실무에서 데이터 시각화를 접하는 입장에서는 어느 정도 정돈된 데이터를 가지고 커뮤니케이션을 위해 이를 다듬는 경우가 많습니다. 즉 처리된 데이터로 임팩트 있거나 깔끔한 그래프, 그리고 내용을 정리한 텍스트를 한 장표에 담는 경우입니다.
어느 단계도 더 높고 낮다를 따질 수가 없는 상황인데, 여기에서 강의의 강사인 Robert Kosara는 데이터 시각화의 목적을 이렇게 세 가지의 유형으로 설명합니다.(아래부터 번역한 내용입니다.)
1.
Exploration and analysis(탐색과 분석)
- 목적은 새로운 데이터셋을 탐색하고, 전체적으로 보고(개요), 특정 문제의 답을 찾는 것입니다.
- 초기 단계로 탐색할 것이 매우 많습니다.
- 많은 차트가 필요하지만 개별적인 것에 시간을 많이 쓰지는 않습니다.
- 일반적인(대중적인) 차트를 사용하고, 청중의 반응을 고민하거나 색 등의 요소를 걱정할 필요가 없습니다.
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+) 빅데이터와 분석이라는 개념을 들었을 때 가장 먼저 떠올리는 항목들입니다. 상대적으로 다루는 데이터의 양이 많고(저는 로우 데이터라고 생각합니다.) 생산해 내는 그래프도 많습니다. 커뮤니케이션보다는 데이터 자체에 집중합니다.
2.
Explanation(설명)
- 목적은 다른 사람들이 데이터 안의 관계에 대해 이해하도록 돕는 것입니다.
- 이해하기 쉽도록 시퀀스를 짜야합니다.(시퀀스: 연속적인 것이 모여 하나를 이룬 것)
- 사람들이 더 잘 이해할 수 있도록 상호작용(인터랙션)을 추가합니다.
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+) 보는 사람이 데이터를 이해하기 쉽도록 순서를 정하고 인터랙션을 통해 보여줍니다. 흔히 데이터 저널리즘이라고 해서 사건에 대해 발생한 데이터들을 인터랙션을 통해 보여주는 언론사 사이트들을 생각하면 될 것 같습니다. 참고용으로 제가 브런치를 통해 소개했던 링크를 공유합니다.
3.
Presentation(프레젠테이션-보고, 발표)
- 목적은 청중에게 논쟁(문제)을 알려주고 청중이 결정을 내리도록 돕는 것입니다.
- 차트를 편집하는데 초점을 맞춥니다: 컬러, 범례, 제목 등
- 중요 요소를 강조하는 표시를 합니다.(탐색 개념에서는 편향된 것으로 간주될 수 있습니다.)
- 기억하기 쉽도록 특이한 차트를 사용할 수 있습니다.
- 시퀀스를 사용하여 특정 요점을 전달합니다.
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+) 제가 현재 오피스 프로그램을 이용해서 데이터 시각화 방법을 전달하는 목적과 같은 내용입니다. 청중이 등장하고, 중요한 요소를 강조하여 보는 사람이 이 자료를 통해 문제에 대한 결정을 내리도록 돕게 합니다. 결국은 데이터를 시각화해서 커뮤니케이션하는 과정입니다.
데이터 시각화라는 개념이 활성화되어 있지 않은 만큼 유형 정리는 꼭 필요한 과정입니다. 여러분들이 데이터 시각화에 관심을 가지고 공부해 보고 싶거나 실무에 활용하고 싶다면 어떤 목적을 가지고 있는지 한번 더 체크해 보세요.
그럼 저는 다음에도 더 도움 되는 자료로 돌아오겠습니다.
자료 원본:
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