시각화(Visualization)

데이터 시각화(Visualization)는 한눈에 보기 힘든 수많은 데이터를 쉽게 이해할 수 있는 그래프나 차트 등으로 나타내는 것입니다. 데이터를 시각화하면 큰 그림을 쉽게 파악할 수 있기 때문에, 많은 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, 점수표를 보고 어떤 학생이 더 잘했는지 비교하려면 숫자를 직접 비교해야 합니다. 하지만 데이터 시각화를 이용하면 그 학생들의 점수를 바로 눈으로 비교할 수 있습니다. 또 기업에서는 제품 판매량을 시각화해서 보고서를 만들어 경영 전략을 세울 수 있습니다. 또한, 역사학자들은 시간에 따른 인구수와 인구 이동을 시각화해서 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 데이터 시각화의 종류는 크게 네 가지로 나눌 수 있습니다. 막대 그래프, 원 그래프, 선 그래프, 산점도 등 다양한 시각화가 존재하는데요. 이러한 그래프들은 데이터의 특성에 따라 다르게 사용됩니다. - 막대 그래프(Bar Chart): 어떤 항목이 가장 많은지, 적은지를 비교하기에 좋은 그래프입니다. 예를 들어, 과일 가게에서 각 과일의 판매량을 막대 그래프로 나타내면 어떤 과일이 가장 잘 팔리는지 한눈에 알아볼 수 있습니다. - 원 그래프(Pie Chart): 전체 중에서 각 항목이 차지하는 비율을 보여주기에 좋은 그래프입니다. 예를 들어, 색상별로 구매한 옷의 비율을 원 그래프로 나타내면 어떤 색이 가장 인기 있는지 알아볼 수 있습니다. - 선 그래프(Line Chart): 시간에 따라 변하는 데이터를 보여주기에 좋은 그래프입니다. 예를 들어, 일주일 동안의 기온 변화를 선 그래프로 나타내면 날씨 변화를 한눈에 파악할 수 있습니다. - 산점도(Scatter Chart): 두 개의 변수 간의 관계를 보여주기에 좋은 그래프입니다. 예를 들어, 나이와 몸무게를 산점도로 나타내면 두 변수 간의 관계를 쉽게 파악할 수 있습니다. 이렇게 데이터 시각화를 할 때는 어떤 종류의 데이터를 사용하느냐에 따라 그래프의 종류를 선택하면 됩니다. 어떤 그래프가 어떤 상황에서 적합한지 잘 파악하면, 데이터를 더욱 효과적으로 분석할 수 있습니다. 데이터 시각화를 하기 위해서는 다양한 프로그램과 도구들이 있습니다. 대표적으로는 - Tableau (태블로) - Power BI (파워 비아이) - Excel (엑셀) - Quicksight (퀵사이트) - Looker Studio (루커) - Redash (리대쉬) 와 같은 도구들이 존재합니다. PS. 이 포스트는 #데이터리차드 와 #노션AI 가 협업하여 만든 데이터 분석가에게 필요한 6가지 스킬 포스트입니다. #데이터리차드 #데이터분석 #데이터과학