데이터 시각화에서 규칙을 깨야 하는 이유 [아티클]

데이터 시각화에서 
규칙을 깨야 하는 
이유 
[아티클]

 

데이터를 잘못 시각화하는 것은 매우 빈번하게 일어납니다.

잘못된 차트 유형을 선택하거나 레이블을 생략하거나 그래픽을 과부하시키면

혼란스럽고 오해를 불러일으키거나 이야기를 전달하지 못할 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 시각화 분야가 성숙해지면서

여러 가지 모범 사례가 등장했습니다. 파이 차트를 피하거나

"차트 쓰레기(chartjunk)"를 제거하는 것과 같은 규칙은

데이터를 시각화할 때 기본적으로 익혀야 할 규칙들입니다.

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규칙을 다시 생각하다

경험을 통해 데이터 시각화의 모범 사례가 항상 모든 상황에 맞는 것은 아니라는 것을 배웠습니다.

특정 규칙이 왜 생겨났는지를 이해하면 언제 규칙을 깨야 하는지 판단할 수 있습니다.

1: Y축 스케일을 깨지 마라

The Economist는 종종 숫자 축이 0에서 시작하지 않는 차트에 대해 독자들로부터 불만을 받습니다.

잘린 축은 작은 차이를 크게 보이게 하거나 상승 또는 하락을

더 극적으로 보이게 할 수 있기 때문에 의심을 받을 만합니다.

그러나 때때로 데이터 간의 작은 변동이 중요할 때는 차트 범위를 제한하여

이야기를 보여줄 필요가 있습니다.

Origial chart VS Unbroken Axes

 

 

예를 들어, 우버 승객의 팁 습관에 대한 차트에서

축을 0에서 시작하면 중요한 차이점이 보이지 않습니다. The Economist에서는

항상 축이 깨졌음을 나타내는 기호를 사용하지만, 인덱스 차트는 예외입니다.

그러나 막대나 열 차트를 만들 때는 축을 깨지 말아야 합니다.

 

 

 

2: 3D 차트를 사용하지 마라

3D 차트는 데이터를 왜곡시켜 해석하기 어렵게 만듭니다.

그러나 3D를 올바르게 사용하면 유용할 수 있습니다.

예를 들어, The Economist는 북극해 얼음 부피 변화를 나타내기 위해

등각 투영법을 사용하여 왜곡을 피하고 데이터를 직접 레이블링했습니다.

 

 

3: “차트 쓰레기”를 제거하라

에드워드 터프테는 차트 해석에 필수적이지 않은 모든 것을 "차트 쓰레기"라고 했습니다.

그러나 불필요한 장식을 제거하는 대신, 주제에 대한 힌트를 제공하거나

주요 발견을 강화하는 추가 시각 요소를 추가하는 것이 이해를 도울 수 있습니다.

예를 들어, 밀도 플롯에서 축의 의미를 빨리 이해하도록 돕는 라벨을 추가했습니다.

 

 

4: 일곱 가지 이하의 색상을 사용하라

너무 많은 색상을 사용하면 혼란을 초래할 수 있습니다.

관련된 요소를 나란히 배치하거나 다른 시각적 방법을 사용하여

그룹을 표시하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

The Economist는 직접 라벨링과

명확한 색조 선택으로 여러 색상을 사용한 차트를 만들었습니다.

 

 

5: 빨간색과 녹색 색조 피하기

빨간색과 녹색의 조합은 색맹이 있는 사람들에게 혼란을 줄 수 있습니다.

그러나 색조와 채도를 조정하거나 다른 시각적 요소를 사용하여 이러한 색상을 구별할 수 있습니다.

The Economist는 빨간색과 청록색 조합을 사용하여 색맹에게도 잘 보이도록 했습니다.

 

데이터 시각화의 모범 사례는 매우 중요하지만, 유연하게 적용해야 합니다.

규칙을 이해하고, 적절한 상황에서 이를 어길 때

창의적이고 효과적인 데이터 시각화를 할 수 있습니다.

 

 

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이를 통해, 

1. 디자인의 유연성: 데이터 시각화 규칙을 이해하고 언제 어길지 판단하면 더 효과적인 커뮤니케이션이 가능합니다.
2. 관객 고려: 색맹을 포함한 모든 사람들이 이해할 수 있도록 시각화를 조정하면 접근성이 향상됩니다.
3. 균형 잡힌 미니멀리즘: 적절한 맥락을 제공하는 추가 요소를 포함하면 이해를 돕습니다.
4. 목적 지향적인 예외: 규칙을 어길 때는 항상 데이터 스토리 전달을 명확히 하고 강조하기 위한 것이어야 합니다.

 

 

 

 

 

Why you sometimes need to break the rules in data viz