📊 데이터 시각화를 하면서 흔히 하는 오류들

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! 🙂

I analyzed 100 dashboards. Here are the most common data viz errors I saw.

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I analyzed 100 dashboards. Here are the most common data viz errors I saw.

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2023년 12월 17일 오전 11:55

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