I analyzed 100 dashboards. Here are the most common data viz errors I saw.
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데이터 분석가가 하는 중요한 업무 중 하나는 '데이터 시각화' 입니다. 데이터 시각화는 팀원들이 데이터를 잘 이해하고 해석할 수 있게 해주는 아주 중요한 역량 중 하나죠!
아래 아티클의 저자는 데이터 분석가들의 대시보드 100개를 조사해 데이터 분석가들이 반복하는 오류가 있는지, 좋은 대시보드는 어떤 요소를 포함하고 있는지를 알아봤다고 합니다.
오류 8가지는 아래와 같아요!
오류 #1: 불필요한 시각 요소 (대시보드의 58%가 이 오류를 포함함):
대시보드를 최대한 효과적으로 만들기 위해 공간을 차지하지만 이해를 증가시키지 않는 시각적 요소를 제거하라
오류 #2: 안내 부족 (대시보드의 53%):
데이터의 추세나 맥락, 단위를 대시보드나 서면 분석에서 보여주지 않음. 그 숫자가 좋은 것인지 나쁜 것인지 알 수 없다.
오류 #3: 도움이 되지 않는 제목/라벨 (대시보드의 45%):
약어나 비즈니스 용어를 포함해야 하는 경우 해당 의미를 설명해야 한다.
오류 #4: 부적절한 차트 유형 (대시보드의 42%):
변화를 시각적으로 보여주기 위해 트리맵이나 파이 차트를 사용함 (이 경우 라인 차트가 더 나음).
파이 차트에 5개 이상의 세그먼트를 사용함.
오류 #5: 색상의 부적절한 사용 (대시보드의 40%):
시각 및 글꼴에 고어색 및 네온 노랑과 같은 눈에 띄는 색상 사용. 이러한 색상은 읽기 어렵고 눈을 아프게 만든다.
동일한 페이지의 다른 시각화에서 색상이 다른 의미를 갖기 때문에 혼란이 발생.
파이 차트의 여러 조각에 동일한 색상을 사용하여 조각 크기의 차이를 알 수 없음.
오류 #6: 지나치게 화려한 배경 (대시보드의 22%):
유혹에 저항하고 평범한 흰색이나 중립적인 배경을 사용하라. 이것이 훨씬 읽기 쉬울 것이다.
오류 #7: 철자/문법/구두점 오류 (대시보드의 20%):
게시 전에 대시보드의 철자, 문법, 구두점, 대문자 사용에 대해 확인하라!
오류 #8: 파이 차트에 5개 이상의 세그먼트 (대시보드의 12%):
파이 차트에 5개 이상의 세그먼트가 있다면 (3개 이상이라도 주장할 것이다), 각 슬라이스의 각도를 이해하기 어렵다. 비교해야 할 범주가 5개 이상이면 막대 차트를 사용하라
반면에 최고의 분석들은 아래의 것들을 포함하고 있었다고 해요!
간단하고 이해하기 쉬운 언어로 모든 약어나 비즈니스/산업 용어를 설명하여 해당 분야에 대한 전문 지식이 없어도 따라갈 수 있도록 함.
중요한 사건 전후에 추세를 비교함 (예를 들어, 코로나 전, 중, 후의 병원 만족도 점수 비교).
특이치를 그래프로 표시하고 주목하며 가능한 설명을 제공함 (예를 들어, 코로나 동안 병원 만족도가 크게 감소한 주를 강조).
실용적이고 실질적인 비즈니스 권장 사항을 제공함.
데이터 시각화는 누구나 할 수 있는 쉬운 일 같지만, 소위 '일잘러' 데이터 분석가의 시각화는 다릅니다. 위의 내용을 챙겨서 팀원들이 매일 찾아오게 만드는 대시보드를 만들어보세요! 🙂
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2023년 12월 17일 오전 11:55