[데이터 시각화] 시각화를 위해 필요한 데이터

데이터 시각화에 적합한 데이터는?

 

로우 데이터 (Row data)

 

---

 

<통계표와 로우데이터의 차이>

 

출처: 통계청, 성/연령별 취업자

통계표에서 하나의 셀은 여러 데이터를 포함한다. (빨간 셀은 남자,2018년11월,50-59세 3가지 정보를 포함)

로우데이터로 통계표 만들기 = 데이터 시각화 과정

통계표 - 데이터 시각화 차트 유형 중 하나

 

로우데이터는 하나의 셀은 해당 셀이 포함된 열의 정보만 포함

각 열의 셀의 값은 펏번째 행(header)의 정보만 담고 있음

시각화 과정에서 특정 변수(로우데이터의 열)만 선택한다.

 

데이터 시각화 차트 = 로우 데이터의 변수를 특정 기준으로 데이터 조합, 계산한 결과를 시각화 요소를 활용하여 표현한 것

 

 

 

로우데이터의 변수

• 수치형 변수 = 계산 가능한 숫자 형태의 값
• 범주형 변수 = 개별 항목(category)로 분류되는 값
  • 4가지 유형 (숫자,날짜,지역,텍스트)
  • 비교 집단을 만드는 기준

ex) age 는 수자지만 수학적 계산이 무의미하느모 범주형 변수로 활용하는 것이 일반적

 

---

일반적으로 로우데이터가 아닌 통계표를 제공하기 때문데 로우데이터로 데이터를 직접 정제

 

통계청, 피벗 옵션

피벗 옵션 수정한 뒤 셀 병합 하지 않고 다운로드

 

 

별도의 SW활용:

엑셀, 오픈 리파인

http://openrefine.org/

OpenRefine

 

---

다양한 시각화 유형

 

막대 차트

장점 : 데이터의 크기 직관적 확인 가능

 

 

파이 차트 , 트리맵

 

파이 차트 - 원을 회사 전체의 매출,각 비중 표현

각 항목 빠르게 확인 가능

 

트리맵 - 파이의 사각형 버전, 데이터의 크기에 따라 조각의 크기 , 색의 진하기 달라짐

 

 

적합한 시각화 유형을 선택하는 것이 중요하다.

 

 

 

시각화 차트 유형을 선택하는 기준은 그 목적에 따라 크게 5가지로 구분할 수 있다.

비교

가장 기본적인 목적, 거의 모든 시각화 차트 유형

 

추이

시간의흐름에 따른 데이터의 변화

타임라인 차트, 사건별 기간의 길이

비중

전체 데이터중 항복이 차지하는 비중

100% 누적 막대차트

 

관계

보통 2개 이상의 데이터 지표를 하나의 시각화로 표현하여 데이터간의 관계 파악

네트워크 시각화

 

지도

데이터가 위치 정보를 포함할 경우