효과적인 데이터 시각화를 위한 첫걸음: 목표 설정에서 차트 선택까지[아티클]

효과적인
데이터 시각화를 위한
첫걸음:
목표 설정에서 차트 선택까지
[아티클]

 

오늘의 주제는 데이터 시각화에 관한 것입니다. 

이번글은 시각화를 생성하기 전에 이루어지는 사고 과정에 대한 내용입니다.

(두 번째 파트에서는 우리가 몇 년간 배운 색상에 대한 몇 가지 팁을 공유할 것이고,

세 번째 파트에서는 선호하는 개발 도구들을 검토할 것입니다.)

사용자 이해하기

- 시각화를 볼 사람이 누구인지, 그들이 데이터와 어떻게 상호작용할지 이해하는 것이 첫 단계입니다.
- 그들의 데이터 시각화에 대한 친숙도는 어느 정도인가요?
- 그들은 얼마나 자주 유사한 차트를 접하고 이와 상호작용하나요?

분명한 목표 설정하기

- 어떤 특정 메트릭이나 데이터를 보여줘야 하는지 결정하기 위해 다음 질문을 합니다.
- 이 시각화가 해결하려는 문제는 무엇인가요?
- 사용자가 왜 이 차트/지도/다이어그램을 필요로 하나요?

첫번째 그래프는 Y축이 넓은범위(0~600mm)를 나타내고 있고 두번째 그래프는 Y축이 좁은범위(400~520mm)를 사용하고 있기 때문에 같은 시간 동안의 정보라도 좁은 범위를 사용한 두번째 그래프가 좀 더 극적으로 보여집니다.

사용자의 목표를 충족시키는 차트 만들기

- 다른 차트들은 다른 목표를 가지고 있으며, 그것들은 다양한 맥락에 적합합니다.
- IBM 데이터 시각화, 데이터 시각화 비교 등 여러 참조 자료들이 차트의 종류를 
  그 목표에 따라 분류하는 데 좋은 일을 해왔습니다.

favorite Midium에서 개발한 데이터를 비교하기 위한 자체 레퍼런스(reference)

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중요 포인트

1. 시각화가 의도한 메시지를 정확하게 전달해야 합니다.
2. 디자인은 다양한 데이터 세트를 수용할 수 있도록 확장 가능해야 합니다.

데이터 시각화가 올바르게 수행될 때, 그것은 정보를 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 전달해야 합니다. 

이는 우리가 복잡한 개념을 이해하고, 패턴을 보고, 이야기를 전달하는 데 도움을 줍니다. 

시각화를 디자인할 때, 이 글에서 제기된 질문들을 고려하세요: 

사용자는 누구인가? 그들이 그것에서 무엇을 알아야 하나요 그리고 왜? 나의 디자인은 확장 가능한가요?

좋은 디자인은 좋은 질문을 고민하는 것에서 시작됩니다.

 

 

 

How to Think About Data Visualization