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데이터 분석가의 궁극적인 목표는 제품 팀이 데이터에 기반한
올바른 결정을 내리도록 돕는 것입니다.
이는 분석 결과가 단순히 숫자나 대시보드를 제공하는 것을 넘어,
합리적인 데이터 기반 결정에 영향을 미치는 것을 의미합니다.
따라서 연구 결과를 제시하는 것은 분석가의 일상 업무에서 중요한 부분을 차지합니다.
시각화의 필요성
데이터를 단지 요약 통계를 사용해 보는 것은 유혹적일 수 있지만,
이는 데이터의 잘못된 해석과 오류로 이어질 수 있습니다.
앤스콤의 콰르텟과 같은 유명한 예시는 요약 통계가
어떻게 우리의 판단을 왜곡시킬 수 있는지를 분명히 보여줍니다.
이는 시각화가 데이터 내의 통찰력을 드러내는 데 왜 필수적인지를 강조합니다.
시각화의 맥락
시각화를 고려할 때, 우리는 그것의 주된 목표나 맥락을 정의해야 합니다.
차트 생성에는 탐색적 및 설명적 분석의 두 가지 주요 사용 사례가 있습니다.
탐색적 시각화는 데이터와의 '사적인 대화'이며,
설명적 시각화는 대상에게 정보를 전달하기 위한 것입니다.
시각화의 인식
다양한 차트 유형을 얼마나 알고 계신가요?
선형 차트, 막대 차트, 산키 다이어그램, 히트맵, 상자 수염 그림, 버블 차트 등
다양한 유형이 있습니다. 윌리엄 S. 클리블랜드와 로버트 맥길은
시각적 인식에 대해 연구하였고, 다양한 시각적 인코딩이 사람들이
차트에서 정보를 해독하는 데 얼마나 어려울 수 있는지를 밝혀냈습니다.
시각화 도구
시각화를 위한 도구는 매우 다양합니다.
엑셀이나 구글 시트, BI 도구인 테이블로나 슈퍼셋, 파이썬이나 R의 라이브러리 등이 있습니다.
개인적으로는, 플롯리 라이브러리를 선호하는데,
이는 멋진 인터랙티브 차트를 쉽게 생성할 수 있기 때문입니다.
적합한 차트 유형 선택하기
시각화를 작성할 때 가장 적합한 차트 유형을 선택하는 것은
데이터를 효과적으로 전달하는 데 있어 중요한 고려 사항입니다.
다음은 데이터 시각화에 대한 일곱 가지 일반적인 사용 사례와 각각에 대한 차트 추천입니다.
1. 시간열(Time Series) - 사용 사례: 하나 또는 여러 메트릭이 시간에 따라 어떻게 변하는지 관찰하는 것이 가장 일반적인 시각화 사용 사례입니다. - 차트 추천: 여러 메트릭이 있을 경우 가장 직관적인 옵션은 선형 차트를 사용하는 것입니다. 선형 차트는 추세를 강조하고 데이터의 전체 개요를 제공합니다.
2. 명목 비교(Nominal Comparison) - 사용 사례: 하나 또는 여러 메트릭을 다양한 세그먼트 간에 비교하는 경우입니다. - 차트 추천: 데이터 포인트가 몇 개 없다면 차트 대신 텍스트로 숫자를 사용하는 것이 간결합니다. 막대 차트는 메트릭을 비교할 때 유용하며, 세그먼트 이름이 길 때는 가로 막대 차트가 더 나은 선택일 수 있습니다.
3. 편차(Deviation) - 사용 사례: 값과 기준선(예: 벤치마크 또는 예측) 사이의 차이를 강조하고 싶을 때입니다. - 차트 추천: 다양한 세그먼트의 메트릭을 비교하고, 기준선과의 차이를 시각화하는 가장 좋은 방법은 막대 차트와 기준선의 조합입니다.
4. 순위(Ranking) - 사용 사례: 여러 세그먼트 간 메트릭을 비교하면서 세그먼트의 순위를 강조하고 싶을 때입니다. - 차트 추천: 명목 비교와 유사하게 막대 차트를 사용할 수 있으며, 관심 있는 메트릭에 따라 세그먼트를 정렬하는 것이 중요합니다.
5. 부분 대 전체(Part-to-Whole) - 사용 사례: 전체에 대한 각 부분의 비율을 이해하고자 할 때입니다. - 차트 추천: 각 카테고리나 세부 항목의 비율을 보여주는 막대 차트를 사용하며, 카테고리를 내림차순으로 정렬하여 시각화를 쉽게 해석할 수 있도록 합니다.
6. 빈도 분포(Frequency Distribution) - 사용 사례: 새로운 데이터로 작업을 시작할 때, 값이 어떻게 분포하는지 이해하는 것입니다. - 차트 추천: 빈도 분포에는 히스토그램(카테고리 간 간격이 없는 수직 막대 차트)을 사용하는 것이 첫 번째 선택입니다.
7. 상관 관계(Correlation) - 사용 사례: 두 숫자 데이터 세트 간의 관계를 이해하고자 할 때입니다. - 차트 추천: 값 사이의 상관 관계를 보여주기 위한 최선의 선택은 산점도입니다. 추세선을 추가하여 메트릭 간의 관계를 강조할 수 있습니다.
