그래프에 이것도 들어가야 하고, 저것도 들어가야 할 때
그룹형 누적 막대그래프 그리기
실무 데이터의 벽과 마주하다
다양한 데이터와 그래프를 그린다고 해도 실제 문제들은 이것보다 훨씬 다양하게 일어나는데요.
이번 경우도 마찬가지였습니다.
복잡한 상황들을 다 제외하고 결국 해결해야 할 문제는
누적 막대그래프를 카테고리별로 그리는 방법입니다.
엑셀이나 파워포인트에서 그려왔던 누적 막대그래프는 그룹별 구분이 되지 않는 상황입니다.
예를 들어 아무리 잘 그려봐도 이런 형태로 그릴 수밖에 없죠.
사실 강의용 자료를 만들거나 단순하게 그래프 설명만 할 때는 이렇게 복잡한 형태의 데이터를 굳이 가지고 오지 않습니다. 많은 경우 다양한 그래프를 소개하는데 초점이 맞춰져 있기도 하고요. 보통은 강의용으로 잘 정리된 데이터를 가지고 편집하는 경우가 대부분이라 수강생들도 수업 때는 미처 데이터의 행이나 열까지는 신경 쓰지는 못하는 것 같달까요.
그래서 이번 작업방법은 저부터 꼭 익혀야 하는 것이기도 했습니다. 다행히 구글 검색어가 복잡하진 않더군요. <grouped stacked bar chart in excel>을 검색했고 바로 원하는 답을 찾아냈습니다.
*데이터 분석과 시각화, 혹은 그래프 작성 방법은 엑셀 범위에서 검색했을 때 더 검색량이 많습니다.
아래의 내용은 위의 제작스킬을 참고하여 작업해 본 것입니다.
적절한 구성의 데이터 - 세 개의 카테고리로 구성
오피스 프로그램에서 그래프를 그릴 때는 우선 데이터가 입력되는 구성을 봐야 합니다.
특히 이번 그래프는 그래프의 그룹 간 여백을 만들어줘야 하기 때문에 의도적으로 띄워야 하는 공간이 필요했습니다.
엑셀에 입력한 데이터의 구조는 아래와 같습니다.
1) 데이터는 연도(민트색), 항목(붉은색), 국가(보라색) 별로 나뉩니다. 총 세 개의 카테고리가 얽혀 있는 형태입니다.
2) 중간에 노란색으로 표기해 놓은 빈 공간은 실제 엑셀에서도 빈 셀로 추가한 공간입니다. 실제 다룬 데이터는 2020년 까지지만 2020년의 항목들도 여백을 가져야 하는 부분이 있어서 빈 공간과 2021년을 추가했습니다.
3) 더미 데이터(실제로 없는 데이터)를 만드는 능력이 없어서 실제 데이터를 활용했습니다. 참고한 해외포스팅과 가장 비슷한 구조의 데이터를 농림축산식품부&한국농수산식품유통공사에서 발간한 2022 식품통계(해외 편)에서 몇 개 국가/식품군 용어만 뽑아서 구성했습니다.
빈 공간으로 그룹 만들기
오피스 프로그램에서 제공하지 않는 그래프를 그리면 다양한 활용방법에 놀라게 됩니다.
이번에는 데이터의 입력위치와 여백을 이용했는데요. 위의 데이터에서 연도와 국가를 제외한 실제 데이터만 선택해서 누적 막대그래프로 만들면 아래와 같은 그래프가 완성이 됩니다.
여기서 그래프가 없는 곳이 바로 실제 데이터 입력 시에 일부러 비워놨던 공간이 됩니다.
실제로 그룹형 누적 막대그래프는 이렇게 그래프들 사이에 빈 공간을 추가해서 남는 그래프들끼리 모여있는 것처럼 보이게 만드는 방법이죠. 별 고민 없이 누적 막대그래프를 여러 개 만들어서 띄우던 과거가 지나갔습니다. 물론 나쁜 방법은 아니지만 확실히 여러 사람이 데이터만 입력해서 바뀌는 자료를 만든다면 이 방법이 좀 더 효율적이긴 하죠.
이중 x축 만들기
연도와 국가는 [데이터 선택]을 이용해서 이중으로 편집할 수 있습니다.
그래프 선택 후 [차트 디자인]-[데이터 선택]을 클릭하면 [가로축 레이블]을 [편집]할 수 있습니다. 이때 나타나는 [축 레이블] 범위를 아래에서 보는 것처럼 연도와 국가 모두 선택해서 바꿔줍니다.
최종적으로는 아래처럼 편집할 수 있습니다.
기본 편집은 참고로 한 포스팅과 같은 방식으로 썼지만 디테일한 그래프 디자인을 조금 바꿔봤습니다.
그래프 상에서 드라마틱한 변화를 기대한 건 아니었는데 유럽연합의 2018년 데이터의 [곡물가공] 비율이 월등하게 높네요. 잠깐 찾아보니 2018년 라니냐로 밀 가격이 폭등했다는 기사가 있었는데 이것과 연관된 것 아닐까 싶습니다. 그 외에는 항목당 약간의 증가나 감소만 보이고 있거든요.
여러분들도 이렇게 여러 범주의 카테고리를 그래프로 시각화해야 한다면 누적 막대그래프를 그룹으로 나눠서 편집해 보세요. 좀 더 정돈된 그래프를 얻을 수 있을 것입니다.
그럼 저는 다음에도 더 도움 되는 자료로 돌아오겠습니다.
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