데이터를 그림으로... 시각화 기법 가이드 [아티클]

 

데이터를 그림으로... 
시각화 기법 가이드 
[아티클]

 

 

 

데이터를 다루는 분야에서 시각화는 필수적입니다. 

"백문이 불여일견"이라는 말처럼, 때로는 보여주는 것이 설명하는 것보다 효과적입니다. 

이 글에서는 데이터 탐색과 시각화의 핵심 기법들을 소개하고, 

어떻게 데이터를 compelling한 시각적 스토리로 변환할 수 있는지 알아보겠습니다.

 

 

기본적인 시각화와 탐색적 데이터 분석

우리는 Kaggle의 Red Wine Quality 데이터셋을 예로 들어

기본적인 시각화 기법들을 살펴보겠습니다.

이 데이터셋은 포르투갈 "Vinho Verde" 레드 와인의 물리화학적 특성과 품질 점수를 포함하고 있습니다.

 

1. 페어플롯 (Pairplot)

페어플롯은 데이터셋의 여러 변수 간의 관계를 한눈에 보여주는 그리드 형태의 플롯입니다. 

이를 통해 변수 간의 상관관계와 이상치를 쉽게 발견할 수 있습니다.

2. 히스토그램 (Histogram)

히스토그램은 데이터의 분포를 보여주는 그래프입니다.

각 변수의 값 범위를 여러 구간으로 나누고, 각 구간에 해당하는 데이터의 빈도를 막대로 표현합니다.

이는 데이터의 품질을 확인하고 다른 그룹 간의 분포를 비교하는 데 유용합니다.

3. 박스플롯 (Boxplot)

박스플롯은 데이터의 중심 경향, 변동성, 이상치를 시각적으로 요약해 보여줍니다.

최소값, 1사분위수, 중앙값, 3사분위수, 최대값으로 구성되며,

데이터의 분포와 이상치를 파악하는 데 탁월합니다.

 

4. 3D 산점도 (3D Scatter Plot)

3D 산점도는 세 개의 연속 변수 간의 관계를 3차원 공간에 점으로 표현합니다.

이를 통해 데이터의 군집과 이상치를 식별할 수 있습니다.

 

5. 나선형 히스토그램 (Spiral Histogram)

나선형 히스토그램은 일반적인 히스토그램을 나선 패턴으로 배열한 것입니다.

주로 심미적 목적으로 사용되지만, 주기적이거나 계절적 패턴이 있는

데이터를 표현할 때 유용할 수 있습니다.

6. 히트맵 (Heatmap)

히트맵은 변수 간의 상관관계나 데이터 값의 분포를 색상으로 표현합니다.

변수 간의 상관관계를 한눈에 파악하는 데 매우 유용합니다.

 

 

창의적인 그래픽 생성

기본적인 차트를 넘어, 더욱 창의적인 그래픽을 만들어 데이터를 표현할 수 있습니다.

1. 육각형 차트

데이터 시각화 도구들을 육각형 모양으로 배치하여

마치 벌집 모양의 그래픽을 만들 수 있습니다.

이는 여러 요소들의 관계를 직관적으로 보여줄 수 있습니다.

2. 링 차트

원형의 링 모양으로 데이터를 표현하는 차트입니다.

예를 들어, RGB 색상 모델을 표현할 때 사용할 수 있습니다.

3. 벤 다이어그램

여러 집합 간의 관계를 원의 겹침으로 표현하는 다이어그램입니다.

예를 들어, 영화의 요소들(비주얼, 각본, 스토리)과

그들의 상호작용을 표현하는 데 사용할 수 있습니다.

 

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결론 및 인사이트

데이터 시각화는 단순히 예쁜 그래프를 만드는 것이 아닙니다. 

그것은 복잡한 데이터를 이해하기 쉬운 시각적 형태로 전환하는 강력한 도구입니다. 

다음은 이 글에서 얻을 수 있는 주요 인사이트입니다:

1. 시각화는 데이터의 구조와 분포를 빠르게 이해하는 데 필수적입니다.
2. 다양한 시각화 기법을 통해 데이터의 패턴, 트렌드, 이상치, 관계를 파악할 수 있습니다.
3. 시각화는 데이터 품질 평가와 전처리 과정에서 중요한 역할을 합니다.
4. 기술적 배경이 없는 이해관계자들과 소통할 때 시각화는 매우 효과적인 도구입니다.
5. 데이터 시각화 능력은 데이터 분석가와 과학자에게 필수적인 스킬입니다.

 

 

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