효과적인 데이터 시각화를 위한 9 Tips

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Effective Data Visualization: 9 Valuable Tips to Increase the Quality of Your Charts

 

 

차트 사용이 적절한지 결정해라

• Chartjunk
  • refers to all visual elements in charts that are not necessary to comprehend the information represented on the graph, or that distract the viewer from this information.
  • 차트로 표현하지 않아도 될 데이터를 차트로 만드는 것
  • 세 개 이상의 범주인 경우 차트로서 가치가 있다

 

 

정밀한 자료를 표현할 경우 표를 사용해라

• 그래프에 실수를 표현하는 것보다 표가 더 정확하게 의미를 전달할 수 있다

 

 

축 레이블로 가독성을 높여라

• showing the relationship
• 읽기 쉽고 명확한 레이블을 써라
• 차원[단위]

 

 

색을 적절하게 사용해라

• 자동차 브랜드별 연료 효율성에 대한 막대 그래프

 

• 브랜드 국가별로 그룹하하여 색 표시

 

• 색깔별로 가독성을 높이기 위해서 산점도를 이용

 

• 색 구분 없이 값의 크기에 따라 정렬하는 것이 더욱 가독성 높다

 

 

파이차트를 피해라

• 범주별 각도 차이가 거의 없는 경우 가독성이 떨어진다
• 범주가 적은 경우나 대분류를 표현할 때 사용

 

 

로그 변환을 통해 상대적인 변화를 시각화할 수 있다

• 범주별 차이가 너무 심할 때는 작은 값들이 상대적으로 알아보기 어렵다

 

• 로그변환을 통한 스케일링 (편차를 줄인다)

 

• 큰 수를 같은 비율의 작은 수로 바꿔준다
• 로그변환은 변화율, 성장률로 해석된다.
  • 로그변환은 시계열에 주로 쓰이고, 스케일링은 주로 minmax, normalization 등

 

• 로그변환을 취한 후, 연 9%의 증가율을 나타냄

 

 

 

3D 그래프는 그리기 전 다시 한 번 생각해라

• 3D 그래프는 한 눈에 정보를 알아보기 어렵다
• 가려진 데이터는 투명도를 높이거나 사이즈를 줄여도 왜곡이 있을 수 있다

 

 

접근성을 보장해라

• 모든 사람들이 그래프를 보았을 때 이해하기 쉬워야 한다
• 색상 조합도 중요하다. 색맹인 사람에게는 빨간색/녹색은 갈색/황금색으로 똑같이 보이기 때문에 시각화 도구를 일반적으로 만들어야 한다

 

 

편견에 주의해라

• Confirmation bias : 이미 갖고 있는 신념으로 데이터를 표현하는 경향
• Labeling bias : 보는 사람이 라벨을 보고 생기는 편향
• 그래프를 보는 사람이 잘못된 해석을 하지 않도록 편향을 주의해라