빅데이터-데이터 시각화 기법을 배우다

빅데이터-데이터 시각화 기법을 배우다

◆ 데이터 시각화 기법과 이해

▣ 빅데이터 시각화 기법

빅데이터 시각화는 거대한 양의 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하는 과정입니다. 빅데이터 시각화는 데이터 분석 결과를 대중과 공유하기 위해서 사용됩니다. 다음은 빅데이터 시각화 기법의 예시입니다.

1. 선점도 : 선점도는 두 변수 간의 상관관계를 시각적으로 표현하는 데에 사용됩니다. 두 변수 간의 상관관계를 분석하여 데이터의 패턴을 파악할 수 있습니다.

2. 막대 차트 : 막대 차트는 데이터의 크기를 수직 또는 수평 막대로 나타내는 기법입니다. 원그래프나 파이 차트보다는 보다 명확하게 비교를 위해서 사용됩니다.

3. 히트맵 : 히트맵은 데이터를 색상으로 표시하는 기법입니다. 히트맵을 사용하여 데이터의 관계, 패턴 및 경향성을 탐색할 수 있습니다. 

4. 트리 맵 : 트리 맵은 의사 결정 트리를 시각화하는 기법입니다. 데이터를 트리 구조로 나타내어 계층 관계를 표현하며, 각 노드의 크기는 해당 노드를 표현하는 데이터의 크기와 비례합니다.

5. 지도 시각화 : 지도 시각화는 전 세계의 지도를 사용하여 데이터를 시각적으로 나타내는 기법입니다. 지도를 사용하여 지리 정보와 관련된 데이터를 시각화할 수 있으며, 지도에 드롭다운 메뉴, 도형, 글자, 색상 등을 사용하여 데이터를 시각적으로 표시할 수 있습니다. 

빅데이터 시각화는 데이터 분석에 있어서 중요한 부분입니다. 예컨대, 빅데이터 시각화 기술을 사용하면 대규모의 빅데이터셋 중에서 핵심적인 패턴과 인사이트를 발견하여 이를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 효과적인 비즈니스 전략을 구성하고 의사 결정을 낼 릴 수 있습니다.

 

▣ 데이터 시각화 이해

데이터 시각화(Data Visualization)는 그래픽 디자인, 인터렉션 디자인, 통계학, 데이터 분석 등의 분야가 융합하여 데이터를 시각적으로 표현하는 것을 의미합니다. 데이터 시각화는 데이터의 복잡성을 간단하게 표현하고, 데이터의 자세한 분석과 쉬운 이해를 도움으로써 결론에 도달하기 위한 매유 효과적인 수단입니다. 예를 들어, 일반적인 텍스트나 표로는 이빨석 다루기 어려운 대규모의 데이터 셋을 색과 모양을 이용한 그래픽으로 표시하면 빠르고 정확한 데이터 분석과 패턴 분석에 도움이 됩니다.

데이터 시각화는  점, 선, 바, 원, 파이차트, 히스토그램, 히트맵, 트리맵 등 다양한 도구와 기술을 통해 데이터를 시각화할 수 있으며, 이를 통해 대표 값, 분산, 분포, 상관 관계, 클러스터링, 분류, 트렌드, 이상치 등 다양한 특징을 파악할 수 있습니다. 데이터 시각화는 데이터 분석에서 유의미한 인사이트를 발견하고 전략적 의사 결정을 내리는 데에 매우 중요한 역할을 하며, 데이터 시각화가 가능한 일부 프로그램이 많이 개발되어 데이터 분석, 마케팅, 비즈니스, 연구 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

 

▣ 데이터 시각화란?

데이터 시각화(Data Visualization)란, 데이터를 시각적으로 표현하는 것을 말합니다. 데이터 시각화를 통해, 대규모 데이터의 패턴, 추세, 관계 등을 쉽고 직관적으로 파악할 수 있어, 데이터 분석에서 인사이트를 도출하고 의사결정에 활용할 수 있습니다. 데이터 시각화는 다양한 그래픽 도구의 기술을 활용해 구현될 수 있습니다. 일반적으로 막대, 꺾은선, 산점도, 원 등의 차트나 플롯(plot)을 이용해 데이터를 시각화하며, 그 외에도 지도 시각화, 네트워크 시각화, 드래그 앤 드롭 등의 인터렉션 기능도 함께 구현될 수 있습니다. 데이터 시각화는 데이터의 복잡성을 단순화하고, 데이터 분석에 대한 이해도를 높이며, 의사결정에 도움을 줍니다. 최근 이에 대한 수요가 증가하면서, Tableau, Power BI, D3.js, Python의 matplotlib, seaborn 등 다양한 도구와 라이브러리가 개발되어 활용되고 있습니다.

 

▣ 데이터 시각화의 절차

1. 목적 설정 : 시각화의 목적을 정의하고, 데이터의 특성과 사용자 요구사항을 파악합니다. 목적에 따라 시각화의 기법과 스타일을 결정하게 됩니다.

2. 데이터 수집 및 전처리 : 시각화를 위한 데이터를 수집하고, 다양한 형식의 데이터를 하나의 형식으로 통합하고, 결측값, 이상치 등을 처리하여 데이터의 정확성을 확보합니다.

3. 시각화 기법 결정 : 시각화를 적절한 그래픽을 선택하고, 축 척도(seale)과 범례(legend)를 설정하고, 색상과 폰트 등의 스타일을 지정합니다.

4. 시각화 구현 : 선택한 그래픽 기법을 이용하여 데이터를 시각화합니다. 구현 단계에서는 필요에 따라 차트 구성요소를 추가하거나 제거하며, 애니메이션 등의 인터렉션 효과를 적용할 수 있습니다.

5. 시각화 평가 : 구현한 시각화 결과를 이용하여 목적에 부합하는지 평가합니다. 평가 과정에서는 그래픽의 가독성, 직관성, 타당성, 완성도 등을 고려합니다.

6. 시각화 보완 : 평가 결과를 바탕으로 시각화를 보완합니다. 보완 단계에서는 그래픽의 설정을 수정하거나 추가 처리를 수행합니다.

7. 시각화 공유 : 시각화를 최종적으로 확인하고 필요에 따라 인쇄 또는 웹 페이지에 게시하며 공유할 수 있습니다.

 

▣ 데이터 시각화 방법

데이터 시각화 방법에는 다양한 종류가 있지만, 대표적인 방법들은 다음과 같습니다.

1. 막대 그래프 : 범주형 데이터를 시각화하는 가장 일반적인 방법으로, 세로 또는 가로로 된 막대 모양으로 데이터를 나타냅니다. 

2. 라인 그래프 : 연속적인 숫자나 시간 형식의 데이터를 나타내며, 좌표 평면 상에 선으로 연결하여 트렌드와 패턴을 보여줍니다. 

3. 산점도 : 두 변수 간의 관계를 나타낼 때 사용하며, x-축과 y-축으로 데이터를 나타내고 점으로 표현합니다.

4. 히트맵 : 범주형으로 구분된 데이터 간의 상관관계를 색상으로 나타내어 시각적으로 표현합니다.

5. 원 그래프 : 전체에 대한 비율을 보여주는 그래프로, 전체를 100%로 보고 부분적인 비율을 파악할 수 있습니다.

6. 빅스 그래프 : 전체에 대한 비율을 보여주는 그래프로, 전체를 100%로 보고 부분적인 비율을 파악할 수 있습니다.

7. 지도 : 지리 정보를 시각화하여 특정 지역의 데이터를 나타냅니다.

8. 트리맵 : 범주형 데이터를 계층 구조로 나누어 사각형의 크기로 나타내는 방법으로, 계층 구조의 상위 항목에서 하위항목으로 나누어 순위를 나타내는 데 사용됩니다.

 

▣ 데이터 시각화 관련 기술

1. 데이터 시각화 도구 : 데이터 시각화를 위한 다양한 도구들이 있습니다. 예를 들어 Tableau, Microsoft Power BI, D3.js, Python의 matplotlib 및 seaborn 등 다양한 도구가 있습니다.

2. 데이터 조작 및 가공 : 데이터를 시각화하기 전에 적절한 가공과 조작이 필요합니다. pandas, R language와 같은 도구를 사용하여 실행할 수 있습니다.

3. 인터렉티브 시각화 : 데이터를 대화식으로 보여주기 위한 기술입니다. 이를 통해 사용자가 원하는 데이터를 선택하거나 축소, 확대 등의 제어가 가능합니다. 예를 들어, folium, bokeh, apexcharts, D3.js 등이 있습니다.

4. 시각화 디자인 원칙 : 데이터 시각화에는 효과적인 디자인 원칙이 필요합니다. 이러한 원칙은 적절한 색상, 구성, 타이포그래피, 레이아웃 등을 포함합니다. 이러한 원칙은 데이터 시각화 분야에서 높은 품질과 유용성을 보장합니다.

5. 보안 및 개인 정보 보호 : 데이터 시각화에는 보안과 개인 정보 보호 문제도 고려할 필요가 있습니다/. 데이터를 외부 사용자와 공유하기 전에 민감한 데이터를 숨기거나 암호화하는 등의 추가 작업이 필요합니다.

 

▣ 시각적 결과물의 이해와 해석

시각적 결과물의 이해와 해석은 데이터 시각화 분야에서 매우 중요한 부분입니다. 다음은 시각적 결과물을 이해하고 해석하는 과정에 대한 구체적인 설명입니다. 

1. 시각화 유형 이해 : 시각화 결과물의 유형에 따라 이해와 해석 방법이 달라질 수 있습니다. 막대그래프, 꺾은선 그래프, 원 그래프, 히트맵, 지도 등 다양한 시각화 유형이 있으며 각 유형이 전달하는 정보와 의미를 이해야 합니다.

2. 축의 범위 확인 : 축의 범위가 적절한지 확인해야 합니다. 축의 범위가 너무 크거나 적으면 결과물이 왜곡될 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 축의 범위를 조정하거나 로그 스케일 등을 이용해 데이터를 확대 또는 축소할 수 있습니다. 

3. 데이터 패턴 확인 : 시각화 결과물에서 주요한 패턴을 찾아내는 것이 중요합니다. 예를 들어, 막대그래프에서 가장 높은 막대가 이딩 위치하고 있는지, 꺾은선 그래프에서 데이터의 추세는 어떤지 등을 검토할 수 있습니다.

4. 데이터 분포 확인 : 정규분포, 왜도, 청도 등의 통계적 분포 이론을 이용해 데이터의 분포를 확인해야 합니다. 이를 통해 데이터가 일정한 분포를 따르는지 확인하고, 이상치나 누락된 데이터가 있는지 확인할 수 있습니다.

5. 색상 이해 : 색상은 다른 정보와 함께 데이터 시각화에 매우 중요한 역할을 합니다. 색상을 이해하고 활용하는 방법을 알아두는 것이 필요합니다. 예를 들어, 빨간색은 위험 경고와 관련된 색상으로 인식되며, 파란색은 신뢰성을 나타내는 색상으로 인식됩니다.

6. 시각화 결과물에 대한 상세한 분석 : 시각화 결과물의 각 요소에 주의를 기울여 상세하게 분석해야 합니다. 이를 통해 데이터에 대해 보다 정확한 이해와 해석을 할 수 있습니다. 예를 들어, 일부 막대그래프에서는 오차 표시를 포함하여 소스 데이터에 대한 자세한 정보를 표시하기도 합니다.

새로운 도구나 기술을 도입할 때는 먼저 데이터 시각화에 대한 전반적인 이해를 바탕으로 적절한 시각화 방법을 사용해야 합니다. 그렇게 함으로써 데이터를 보다 효과적으로 이해하고, 의사 결정에 활용할 수 있습니다.