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6학년 1학기 여러 가지 그래프 – 여러 가지 그래프의 종류와 특징
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그래프 유형 | 통계 소개 | JMP

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그래프 유형 | 통계 소개 | JMP
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11가지 그래프 종류별 사용법 : 네이버 블로그

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11가지 그래프 종류별 사용법 : 네이버 블로그
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데이터 시각화 형태 고르는 방법

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테이블 (Tables)

세로 막대 차트 (Column Charts)

막대 차트 (Bar Charts)

선 차트 (Line Charts)

영역 차트 (Area Charts)

파이 차트 및 도넛 차트 (Pie Charts and Donut Charts)

분산 차트 (Scatter Charts)

지도 차트 (Map Charts)

간트 차트 (Gantt Charts)

게이지 차트 (Gauge Charts)

다중 축 차트 (Multi Axes Charts)

데이터 시각화 관련 유의 사항

데이터 시각화 형태 고르는 방법
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차트 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전

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내용[편집]

차트의 종류[편집]

같이 보기[편집]

참조[편집]

차트 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전
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데이터에 맞는 차트 유형 선택 – Tableau

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시간대별 변화

상관 관계

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분포

순위

부분-전체

공간

흐름

관련 리소스

데이터에 맞는 차트 유형 선택 - Tableau
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Hello IT

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그렇다면 데이터 시각화가 무엇일까요

데이터 차트 유형

1 비교를 목적으로 한 데이터 시각화

2 트렌드 및 추세를 표현하기 위한 데이터 시각화

3 부분 대 전체 비교를 목적으로 한 데이터 시각화

4 상관관계를 표현하기 위한 데이터 시각화

5 연결관계를 표현하기 위한 데이터 시각화

6 공간 정보 파악을 목적으로한 데이터 시각화

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그래프 종류

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데이터 시각화 형태 고르는 방법

수 많은 데이터 시각화 유형 중 가장 적합한 형태의 선택은 항상 고민 되는 이슈이다. 데이터 시각화 이론에서 가장 많이 활용되고 있는 표는 앤드류 아벨라(Andrew V. Abela)의 챠트 선택 방법이 있다. 무엇을 보여주고 싶은지 목적에 따라 비교(Comparion), 분포(Distribution), 구성(Comparison), 관계(Relationship)의 카테고리로 챠트를 구분하고 있다.

그림 출처(https://medium.com/@DataPlay/selecting-the-right-chart-for-your-data-501af25dc693)

그림 출처 (https://www.i-boss.co.kr/ab-74668-1747)

이 밖에 The Data Visualisation Catalogue 사이트에서 제공하는 형태 분류도 유용하다.

https://datavizcatalogue.com/

Jānis Gulbis 가 설명하는 올바른 차트 선택 관련 하기 글에서 올바른 차트 선택에 대한 세부 내용을 더 상세하게 확인해볼 수 있다.

올바른 차트 선택

각 프레젠테이션 유형에 가장 적합한 차트를 결정하려면 먼저 몇 가지 질문에 답해야 합니다.

하나의 차트에 몇 개의 변수를 표시 할 것인지?

각 변수에 대해 몇 개의 항목 (데이터 포인트)을 표시할지?

일정 시간 또는 항목 또는 그룹간에 값을 표시할지?

막대 차트는 비교에 적합하고 선 차트는 추세에 더 적합합니다. 산점도 차트는 관계 및 분포에 적합하지만 원형 차트는 단순한 구성에만 사용해야하며 비교 나 분포에는 사용하지 않아야합니다.

데이터 유형에 적합한 차트를 선택하는 데 도움이되는 Andrew Abela 가 만든 차트 선택 다이어그램 이 있습니다. (PDF 버전 다운로드 : http://bitly.kr/soXmTgQa8LJ)

가장 일반적으로 사용되는 차트 유형, 몇 가지 예 및 각 차트 유형에 대해해야 할 일과하지 말아야 할 일을 자세히 살펴 보겠습니다.

테이블 (Tables)

테이블은 기본적으로 모든 차트의 소스입니다. 변수와 데이터 포인트가 적을 때 비교, 구성 또는 관계 분석에 가장 적합 합니다. 테이블에서 데이터를 쉽게 해석 할 수 있다면 차트를 만드는 것은 의미가 없습니다.

다음과 같은 경우 테이블을 사용합니다 .

개별 값을 비교하거나 조회해야합니다.

정확한 값이 필요합니다.

값에는 여러 측정 단위가 포함됩니다.

데이터는 양적 정보를 전달해야하지만 추세가 아닙니다.

데이터 표시가 다음과 같은 경우 차트를 사용 합니다.

데이터의 형태에 포함 된 메시지를 전달하는 데 사용됩니다.

여러 값 간의 관계를 표시하는 데 사용됩니다.

예를 들어 급격한 온도 강하와 같은 변화율 을 표시하려면 변화율을 표에서 쉽게 파악할 수 없기 때문에 선의 기울기를 보여주는 차트를 사용하는 것이 가장 좋습니다.

세로 막대 차트 (Column Charts)

세로 막대 차트는 아마도 가장 많이 사용되는 차트 유형일 것입니다. 이 차트는 특정 값이 중요한 경우 다른 값을 비교하는 데 가장 적합하며 사용자는 각 열 사이에서 개별 값을 조회하고 비교할 것으로 예상됩니다.

세로 막대 차트를 사용하면 여러 범주의 값을 비교하거나 단일 범주에 대해 일정 기간 동안의 값 변화를 비교할 수 있습니다.

세로 막대 차트의 좋으 예

카테고리 수가 5 개 이하이지만 카테고리가 7 개 이하인 경우 비교를 위해 세로 막대 차트를 사용 합니다.

데이터 차원 중 하나가 시간 (년, 분기, 월, 주, 일 또는 시간 포함) 인 경우 항상 가로 축에 시간 차원을 설정해야합니다.

차트에서 시간은 항상 위에서 아래로가 아니라 왼쪽에서 오른쪽으로 실행되어야합니다.

세로 막대 차트의 경우 숫자 축은 0에서 시작해야합니다. 우리의 눈은 기둥의 높이에 매우 민감하며 이러한 막대가 잘리면 부정확 한 결론을 도출 할 수 있습니다.

패턴 선이나 채우기를 사용하지 마십시오. 하이라이트에만 테두리를 사용하십시오.

데이터 포인트 수가 상당히 적고 (20 개 미만) 모든 데이터 포인트에 명확하게 보이는 값이있는 경우에만 세로 막 대형 차트를 사용하여 추세를 표시합니다.

세로 막대 히스토그램 (Column Histograms)

히스토그램은 범주 집합에 대한 단일 변수의 분포 및 관계를 표시하는 데 사용되는 열 차트의 일반적인 변형입니다. 히스토그램의 좋은 예는 학교 시험의 성적 분포입니다.

누적 세로 막대 차트 (Stacked Column Charts)

누적 세로 막대 차트를 사용하여 구성을 표시합니다. 너무 많은 구성 항목 (3 개 또는 4 개 이하)을 사용하지 말고 구성 부분의 크기가 비교적 유사한 지 확인이 필요합니다. 지저분해질 수 있습니다.

막대 차트 (Bar Charts)

막대 차트는 기본적으로 가로 및 세로 막대 차트가 있습니다. 긴 카테고리 이름이있는 경우 긴 텍스트에 더 많은 공간을 제공하므로 막대 차트를 사용하는 것이 가장 좋습니다. 또한 범주 수가 7 개보다 크거나 (15 개 이하) 음수로 집합을 표시하는 경우 세로 막대 차트 대신 가로 막대 차트를 사용해야 합니다.

막대 차트의 일반적인 용도는 상위 추천 웹 사이트에서 유입되는 방문자 트래픽입니다. 추천 사이트는 일반적으로 5 ~ 7 개 이상의 사이트이며 웹 사이트 이름은 상당히 길기 때문에 가로로 그래프로 표시하는 것이 좋습니다.

또 다른 예는 영업 담당자의 판매 실적 일 수 있습니다. 다시 말하지만, 이름은 상당히 길 수 있으며 영업 담당자가 7 명 이상일 수 있습니다.

막대 히스토그램 차트 (Bar Histogram Charts)

막대 차트와 마찬가지로 막대 차트를 사용하여 히스토그램을 표시 할 수 있습니다.

좋은 히스토그램 예는 연령 (및 성별) 별 인구 분포입니다.

누적 막대 차트 (Stacked Bar Charts)

누적 막대는 비교 또는 관계 분석에 적합하지 않습니다. 유일한 공통 기준선은 차트의 왼쪽 축을 따라 있으므로첫 번째 계열의 값과 모든 계열의 합계에 대해서만 안정적으로 비교할 수 있습니다.

선 차트 (Line Charts)

선 차트는 가장 자주 사용되는 차트 유형 중 하나입니다. 연속 데이터 세트가있는 경우 라인을 사용하십시오. 이는 데이터 포인트 수가 매우 많을 때 (20 개 이상) 일정 기간 동안의 추세 기반 데이터 시각화에 가장 적합합니다.

꺾은 선형 차트의 경우 값의 연속 또는 흐름 (추세)에 중점을 두지 만 데이터 마커를 사용하는 단일 값 비교에 대한 일부 지원이 있습니다 (데이터 포인트가 20 개 미만인 경우에만).

선형 차트는 차트가 작을 때 세로 막대 차트에 대한 좋은 대안입니다.

타임 라인 차트 (Timeline Charts)

타임 라인 차트는 선 차트의 변형입니다. 일정 기간 동안 값을 표시하는 모든 선 차트는 타임 라인 차트입니다. 유일한 차이점은 기능입니다. 대부분의 타임 라인 차트를 사용하면 시간 축을 확대 및 축소하고 축소하거나 늘려 더 자세한 내용이나 전체 추세를 볼 수 있습니다.

타임 라인 차트의 가장 일반적인 예는 다음과 같습니다.

시간이 지남에 따라 주식 시장 가격 변화

지난 30 일 동안 일일 웹 사이트 방문자

지난 분기의 일별 판매량

꺾은 선 차트 사용 시 유의 사항

선을 사용하여 간격의 크기가 동일한 간격 척도로 연속 데이터를 표시합니다.

꺾은 선형 차트의 경우 차트의 의도 된 메시지가 정확한 값이나 비교가 아닌 변화율 또는 전체 추세 인 경우 축이 0에서 시작하지 않을 수 있습니다. 일부 사람들은 차트를 잘못 해석 할 수 있으므로 광범위한 청중을 위해 축을 0으로 시작하는 것이 가장 좋습니다.

꺾은 선형 차트에서 시간은 항상 왼쪽에서 오른쪽으로 실행되어야 합니다.

추세 정보를 표시하는 일관된 데이터 간격 (예 : 값이 0 인 특정 날짜)에 대해서는 값을 건너 뛰지 마십시오.

추세, 변화율을 강조하고주의 산만을 줄이려면 지침을 제거하십시오.

중요한 정보를 표시하고 극적인 경사 효과를 방지하려면 적절한 종횡비를 사용하십시오. 최상의 인식을 위해 45도 경사를 목표로 합니다. (https://eagereyes.org/basics/banking-45-degrees)

영역 차트 (Area Charts)

영역 차트는 기본적으로 꺾은 선형 차트로 추세 및 일부 비교에 적합합니다. 영역 차트는 선 아래 영역을 채우므로이 유형의 차트에 가장 적합한 용도는 품목 재고, 직원 수 또는 저축 계좌와 같이 시간에 따른 누적 가치 변화를 표시하는 것입니다.

주식 시장이나 가격 변동과 같이 변동하는 값을 표시하기 위해 영역 차트를 사용하지 마십시오.

누적 영역 (Stacked Area)

누적 영역 차트는 시간 경과에 따른 구성 변화를 표시하는 데 가장 적합합니다. 좋은 예는 일정 기간 동안 상위 플레이어 간의 시장 점유율 또는 제품 라인 별 매출 점유율의 변화입니다.

스택 영역 차트는 다채롭고 재미있을 수 있지만 금방 엉망이 될 수 있으므로주의해서 사용해야합니다. 정확한 비교가 필요하고 3 ~ 5 개 이상의 범주를 함께 쌓지 않는 경우에는 사용하지 마십시오.

파이 차트 및 도넛 차트 (Pie Charts and Donut Charts)

누가 파이나 도넛을 좋아하지만 데이터 시각화에는 부적절한 경우가 많습니다. 이 차트는 가장 자주 사용되며 오용되는 차트 중 하나입니다. 오른쪽에있는 것은 끔찍하고 쓸모없는 원형 차트의 좋은 예입니다. 너무 많은 구성 요소, 매우 유사한 값을 사용합니다.

원형 차트는 일반적으로 전체 관계 또는 구성에 대한 부분을 시각화하는 데 사용되는 백분율로 숫자를 나타냅니다. 원형 차트는 개별 섹션을 서로 비교하거나 정확한 값을 나타 내기위한 것이 아닙니다 (바 차트를 사용해야 함).

가능하면 원형 차트와 도넛을 피하십시오. 인간의 마음은 선형 적으로 생각하지만 각도와 영역에 관해서는 우리 대부분이 잘 판단하지 못합니다.

누적 도넛 차트 (Stacked Donut Charts)

누적 도넛 차트는 사용하지 않는 것이 좋습니다. 누적 도넛을 사용하여 구성을 제시하고 비교 (구성 강조)를 허용 할 수 있다고 생각할 수 있지만 두 가지 모두 성능이 좋지 않을 수 있습니다. 대신 누적 세로 막 대형 차트를 사용하십시오.

파이 차트 사용 시 유의점

모든 세그먼트의 총합이 100 % 인지 확인합니다 .

집중하고 싶은 명확한 승자 가없는 한, 카테고리가 6 개 미만인 경우에만 원형 차트를 사용하세요 .

이상적으로는 웹 사이트를 방문하는 남성과 여성과 같이 두 개의 카테고리 만 있거나 전체 시장과 비교하여 회사의 시장 점유율과 같은 하나의 카테고리 만 있어야합니다.

카테고리 값이 거의 동일하거나 완전히 다른 경우 원형 차트를 사용 하지 마세요 . 라벨을 추가 할 수는 있지만 개선이 아니라 패치입니다.

3D를 사용하거나 효과를 날려 버리지 마십시오 . 이해력이 떨어지고 잘못된 비율이 표시됩니다.

분산 차트 (Scatter Charts)

분산 차트는 주로 상관 관계 및 분포 분석에 사용됩니다. 하나가 다른 변수와 연관되거나 연관되지 않는 두 개의 서로 다른 변수 간의 관계를 표시하는 데 좋습니다.

또한 분산 차트는 데이터 분포 또는 클러스터링 추세를 표시하고 이상 점이나 이상 값을 파악하는 데 도움이됩니다.

분산 차트의 좋은 예는 마케팅 지출과 수익을 보여주는 차트입니다.

버블 차트 (Bubble Charts)

버블 차트는 산점도 차트에 다른 차원을 추가해야하는 경우 좋은 옵션입니다. 산점도는 두 값을 비교하지만 버블의 크기를 세 번째 변수로 추가하여 비교할 수 있습니다. 버블의 크기가 매우 비슷하면 라벨을 사용하세요.

사실 버블을 색상으로 그레이딩하거나 원형 차트로 표시하여 네 번째 변수를 추가 할 수 있지만 아마도 너무 많을 것입니다.

버블 차트의 좋은 예는 마케팅 지출 대 수익 대 이익을 보여주는 그래프입니다. 표준 산점도는 마케팅 비용과 수익에 대한 양의 상관 관계를 보여줄 수 있습니다.

분산 및 버블 차트를 사용하여 다음을 수행 할 수 있습니다.

2 개 (분산) 또는 3 개 (버블) 수치 변수 간의 관계를 제시합니다.

하나의 xy 좌표 평면에 두 개 또는 세 개의 변수 세트를 플로팅합니다.

수평 축을 로그 스케일로 바꾸어 더 널리 분포 된 요소 간의 관계를 보여줍니다.

대규모 데이터 세트, 선형 또는 비선형 추세, 상관 관계, 군집 또는 이상 값으로 패턴을 제공합니다.

시간에 관계없이 많은 수의 데이터 포인트를 비교합니다. 분산 형 차트에 더 많은 데이터를 포함할수록 더 나은 비교를 할 수 있습니다.

관계를 제시하지만 비교를 위한 정확한 값은 아닙니다.

지도 차트 (Map Charts)

지도 차트는 수치에 지리적 컨텍스트를 제공하여 최고 및 최저 실적 영역, 추세 및 특이 치를 빠르게 찾아내는 데 유용합니다. 좌표, 국가 이름, 주 이름, 약어 또는 주소와 같은 모든 종류의 위치 데이터가있는 경우 관련 데이터를지도에 그릴 수 있습니다.

지도 차트는 일반적으로 색상 크기가 조정되고 사람은 색상 음영을 구분하는 데 매우 열악하기 때문에 정확한 값을 비교하는 데지도는 그다지 좋지 않습니다. 정확한 숫자를 전달하거나 비교를 활성화해야하는 경우 오버레이 풍선 또는 숫자를 사용하는 것이 더 낫습니다.

좋은 예는 국가, 주 또는 도시 별 웹 사이트 방문자 또는 주, 지역 또는 도시 별 제품 판매입니다.

그러나 지리적 차원을 가진 모든 것에지도를 사용하지 마십시오. 오늘날 거의 모든 데이터에 지리적 차원이 있지만지도에 표시해야한다는 의미는 아닙니다.

지도 차트는 언제 사용할까요?

지도에 정량적 정보를 표시

공간적 관계와 패턴을 제시

데이터에 대한 지역적 맥락이 중요한 경우

지리적 위치에 걸친 분포에 대한 개요를 얻기 위해

데이터가 표준화 된 경우 (즉, 전체 세트에 대해 동일한 데이터 형식 및 배율을 가짐)

간트 차트 (Gantt Charts)

간트 차트는 1896 년 Karol Adamiecki에 의해 수정되었습니다. 그러나 이름은 훨씬 나중에 1910 년대에이 막대 차트 유형을 독립적으로 수정 한 Henry Gantt에서 유래했습니다.

간트 차트는 프로젝트를 계획하고 예약하는 데 유용합니다. 간트 차트는 기본적으로 프로젝트 맵으로, 수행해야 할 작업, 순서 및 기한을 보여줍니다. 프로젝트에 소요되는 총 시간, 관련된 리소스, 작업 순서 및 종속성을 시각화 할 수 있습니다.

그러나 프로젝트 계획은 간트 차트의 유일한 응용 프로그램은 아닙니다. 또한 렌탈 업체에서 사용할 수 있으며 렌트 항목 (자동차, 객실, 아파트) 및 렌탈 기간을 표시합니다.

간트 차트를 표시하려면 일반적으로 적어도 시작 날짜와 종료 날짜가 필요합니다. 고급 간트 차트의 경우 완료율 및 / 또는 다른 작업의 종속성을 입력합니다.

게이지 차트 (Gauge Charts)

게이지 차트는 KPI (핵심 성과 지표)를 표시하는 데 유용합니다. 일반적으로 단일 키 값을 표시하여 색상으로 구분 된 성능 수준 표시기와 비교하여 일반적으로 “양호”는 녹색, “문제”는 빨간색으로 표시합니다.

대시 보드는 게이지 차트를 사용하는 가장 확실한 장소입니다. 여기에서 모든 KPI가 한곳에 있으며 프로젝트 또는 회사에 대한 빠른 “상태 확인”을 제공합니다.

게이지는 다음을 위한 훌륭한 선택입니다.

목표를 향한 진행 상황을 보여줍니다.

KPI와 같은 백분위 수 측정 값을 나타냅니다.

단일 측정 값의 정확한 값과 의미를 보여줍니다.

신속하게 스캔하고 이해할 수있는 단일 정보를 표시합니다.

게이지 차트의 단점은 많은 공간을 차지하고 일반적으로 단일 데이터 지점 만 표시한다는 것입니다. 단일 성능 척도에 비해 많은 게이지 차트가있는 경우 임계 값 표시기가있는 세로 막 대형 차트가 더 효과적이고 간결한 옵션입니다.

다중 축 차트 (Multi Axes Charts)

간단한 차트로 전체 내용을 알 수없는 경우가 있습니다. 관계를 표시하고 매우 다른 척도로 변수를 비교하려는 경우 가장 좋은 옵션은 여러 축을 갖는 것입니다.

다축 차트를 사용하면 두 개 이상의 y 축과 하나의 공유 x 축을 사용하여 데이터를 플로팅 할 수 있습니다. 그러나 비용이 듭니다. 즉, 차트를 읽고 이해하기가 훨씬 더 어렵습니다.

다축 차트는 일반적인 추세, 상관 관계 (또는 그 부족) 및 여러 데이터 세트 간의 관계를 표시하는 데 유용 할 수 있습니다. 그러나 다축 차트는 정확한 비교에 적합하지 않으며 (스케일이 다르기 때문에) 정확한 값을 표시해야하는 경우이 유형을 사용하지 않아야합니다.

다음과 같은 경우 다축 차트를 사용합니다.

X 축이 동일한 꺾은 선형 차트와 세로 막 대형 차트를 표시합니다.

값 범위가 다른 여러 측정 값을 비교합니다.

하나의 시각화에서 둘 이상의 측정 값 간의 관계, 상관 관계 또는 부족을 설명합니다.

캔버스 공간을 절약합니다 (차트가 너무 복잡해지지 않는 경우)

데이터 시각화 관련 유의 사항

[시간 축] 차트에서 시간을 사용하는 경우 가로축에 설정하십시오. 시간은 왼쪽에서 오른쪽으로 진행되어야합니다. 값이 없더라도 값 (기간)을 건너 뛰지 마십시오.

[비례 값] 차트의 숫자 (차트에서 막대, 영역, 거품 또는 기타 물리적 측정 요소로 표시됨)는 제시된 숫자 수량에 정비례해야합니다.

[데이터 정보 비율]

가치가 없는 초과 정보, 선, 색상 및 텍스트를 제거하십시오.

[정렬] 세로 막 대형 및 막 대형 차트의 경우 더 쉽게 비교할 수 있도록 데이터를 알파벳순이 아닌 값을 기준으로 오름차순 또는 내림차순으로 정렬하십시오. 이것은 파이 차트에도 적용됩니다.

[범례] 데이터 범주가 하나만 있는 경우 범례가 필요하지 않습니다.

[라벨] 간접 조회를 피하기 위해 가능한 한 줄, 열, 막대, 파이 등에 직접 레이블을 사용하십시오.

[인플레이션 조정] 장기간 금전적 가치를 사용하는 경우 인플레이션을 조정해야합니다.

[색상] 모든 차트에서 6 개 이상의 색상을 사용하지 마십시오.

[색상] 다른 시간에 동일한 값을 비교하려면 다른 강도 (밝은 색에서 어두운 색으로)에서 같은 색상을 사용하십시오.

[색상] 카테고리별로 다른 색상을 사용하세요. 가장 널리 사용되는 색상은 검정, 흰색, 빨강, 녹색, 파랑 및 노랑입니다.

[색상] 시리즈의 모든 차트에 대해 동일한 색상 팔레트 또는 스타일을 유지하고 유사한 차트에 대해 동일한 축과 레이블을 유지하여 차트를 일관되고 비교하기 쉽게 만듭니다.

[색상] 그레이 스케일로 인쇄했을 때 차트가 어떻게 보이는지 확인하십시오. 색상 차이를 구분할 수없는 경우 색상의 색조와 채도를 변경해야합니다.

[색상] 남성의 7 ~ 10 %가 색 결핍을 가지고 있습니다. 차트를 만들 때 색맹 인 사람들이 읽을 수 있는지 확인하십시오. Vischeck 를 사용 하여 이미지를 테스트하십시오. 또는 색맹 인에게 친숙한 색상 팔레트 를 사용하십시오 .

[데이터 복잡성] 하나의 차트에 너무 많은 정보를 추가하지 마십시오. 필요한 경우 데이터를 두 차트로 분할하거나 강조 표시를 사용하거나 색상을 단순화하거나 차트 유형을 변경합니다.

** 원문

https://eazybi.com/blog/data_visualization_and_chart_types/

위키백과, 우리 모두의 백과사전

차트(chart)는 데이터를 그래픽으로 표현한 것으로, 그 안의 데이터는 바 차트의 막대, 라인 차트의 선, 파이 차트의 조각과 같은 기호로 나타낸다.[1] 통계도표(統計圖表)라고도 부른다. 차트에 보이는 데이터가 여러 변수를 포함할 때 차트는 범례를 포함할 수 있다.

내용 [ 편집 ]

통계도표는 점(點)·선(線)·면적(面積)·기타의 기하학적 도형이나 기호에 의해 통계데이터를 묘사하고 해석하며 분석하기 위해 이용되는 도표이다. 통계표에 정리되어 있는 통계숫자 그것만으로는 거기에 내재(內在)하는 규칙성(規則性) 내지 법칙성, 또는 경향을 파악하는 것이 곤란한 경우가 적지 않다. 그러한 경우 통계표에 주어진 통계숫자를 통계도표에 표현하는 것에 의해 통계데이터를 과학적으로 분석하는 방향을 적절하게 파악하는 것을 가능하게 하고, 또 시각(視覺)에 호소함으로써, 숫자 그 자체보다도 직각적(直覺的)이어서 이해를 용이하게 할 것이다. 통계표는 기본적으로는 양적인 관계를 나타내는 것이나, 변량(變量)의 크기를 비교하는 도표, 시간적으로 변화하는 변량의 도표 등은 기본적인 것이다. 양적 관계의 도표에 있어서 눈금은 기본적인 것이다. 양적 관계의 도표에 있어서 눈금은 기본적인 요소인데 산술(算術)눈금·대수(對數)눈금은 가장 널리 사용되는 것이다. 변량(變量)의 크기를 비교하는 도표는 직선적인 것이나 원형 또는 부채꼴의 것이 사용된다. 직선적인 도표는 직선적인 막대그래프([그림]－1), 히스토그램([그림]－2), 직선적인 기둥그래프 등으로 나뉜다. 또 구성도표(構成圖表)로서는 직선적인 것 또는 원형의 것이 사용된다. 시간적으로 변화하는 변량의 도표로서는 선그래프가 쓰인다. 이는 막대그래프의 여점을 선분(線分)으로 연결한 것이다. 타의 변량에 의존하여 변화하는 변량의 도표로서는 점그래프로서 산포도(散布圖)가 쓰인다. 가령, 가처분소득(可處分所得)에 의존하여 소비지출이 어떻게 변화하는가는 직각좌표(直角座標)를 쓰고 가로축(橫軸)에 소득, 세로축(縱軸)에 소비지출을 눈금으로 정하여, 대응하는 점을 플롯(plot)함으로써 얻은 산포도([그림]－3)으로 그 모양을 파악할 수 있다. 그밖에 면적의 대소에 의해 변량의 크기를 나타내는 면적그래프, 체적의 크기를 쓰는 체적그래프, 대상을 그림으로 나타내 그 크기에 의해 비교하는 그림그래프, 통계데이터를 도표적인 기호에 의해 지리적(地理的)인 계열에 표시하는 통계지도 등이 사용된다.[2]

차트의 종류 [ 편집 ]

일반적인 차트 [ 편집 ]

4가지 종류의 차트가 일반적으로 쓰인다:

같이 보기 [ 편집 ]

데이터 시각화 의미와 종류

현대 사회에서 정보는 곧 힘이라고 할 정도로 정보의 중요성은 날로 높아지고 있습니다. 정보의 양은 점점 많아지며 그 정보들 속에서 어떻게 빠르게 데이터를 찾아내 효율적으로 분석하는지가 매우 중요해졌죠. 즉 현대 사회에서 어떻게 수많은 데이터를 시각화하여 사용자들에게 정보를 전달해주는지가 매우 중요해지고 있습니다.

그렇다면 데이터 시각화가 무엇일까요?

수많은 데이터들을 이해하기 쉽게 시각적으로 표현하여 전달하는 것을 뜻합니다. 가장 대표적인 방법으론 막대그래프와 파이 차트가 있습니다.

과거 단순이 엑셀과 같은 테이블 구조에 정보를 뿌려주는 개념이었다면, 현재에는 한눈에 데이터가 들어오는 것이 중요해진 것이죠.

그에 따라 정보를 가공하고 디자인해야 하는 사람의 역할도 함께 중요해졌습니다. 단순이 테이블에 있던 정보를 막대 차트로 옮기면 데이터의 가시성이 올라갈까요? 그렇지 않습니다. 각 차트별로 장단점이 있습니다. 같은 정보라 하더라도 어떻게 그려주냐에 따라 정보의 가시성이 크게 차이가 납니다.

그렇기 때문에 어떤 데이터를 어떠한 목적으로 시각화할지 식별한 다음 적절한 차트 유형을 선택해주는 것이 매우 중요합니다

데이터 차트 유형

데이터 차트 유형에는 목적에 따라 크게 6가지 유형이 있습니다. (시간이 지남에 따라 점점 더 늘어나고 있지만 대표적인 것을 추려보았습니다.) 비교, 트렌드 파악, 전체 대비 부분 파악, 상관관계, 연결관계, 공간 정보 파악 등이 그것인데요. 각 목적 별로 각각 어떠한 차트들이 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

해당 글은 Carbon Design System을 참고하여 작성하였습니다.

https://www.carbondesignsystem.com/

↓

1. 비교 를 목적으로 한 데이터 시각화

비교에 유리한 차트 유형들

막대 차트

막대 차트 종류에는 가로 차트 그래프, 세로 막대 차트, 그룹형 막대 차트, 플로팅 막대 차트 등이 있습니다.

막대 차트는 각각의 카테고리 별 데이터를 비교하기 유리하며 시간 경과에 따른 추세를 표현하기 좋습니다.

그룹화된 막대 차트는 여러 범주의 값을 비교하기 좋습니다.

일반 막대 차트(좌) /  플로팅 막대 차트(가운데) / 그룹형 막대 차트(우)

롤리팝 차트

막대 차트와 유사한 역할을 하는 비교 목적의 데이터 시각화 방법입니다. 80% 이상의 높은 값의 데이터들을 비교할 때 사용하는 시각화 방법입니다. 막대 차트에서 나열되면 값의 차이를 알기 쉽지 않아 시각적으로 알아보기 어렵습니다. 하지만 롤리팝 차트로 표현하면 좀 더 비교가 용이합니다.

롤리팝 그래프

버블형 차트

버블 차트는 버블을 사용하여 각 축에 자유롭게 측정값을 표현합니다. 각 축을 따라 하나의 측정값이 표시됩니다. 거품의 크기는 통해서 측정값을 표현할 수 있습니다.

레이더 차트, 방사형 차트, 거미줄 차트

여러 항목의 크기를 한눈에 비교할 수 있는 그래프로 방사형 차트(혹은 거미줄 차트)라고도 합니다. 하나의 측정 목표에 대한 평가 항목이 여러 개일 때 사용되며 여러 측정 목표를 겹쳐 놓고 비교하기에 편리합니다. 측정 목표의 성향 및 균형을 직관적으로 알 수 있어 편리합니다.

워드 클라우드

글에서 언급된 핵심 키워드를 시각화하는 기법으로 문서에서 언급되는 단어가 많을수록 크게 표현을 합니다.

해당 문서의 주요 키워드와 개념을 직관적으로 파악하기가 용이합니다.

버블형 차트(좌) / 레이더차트(가운데) / 워드 클라우드(우)

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2. 트렌드 및 추세 를 표현하기 위한 데이터 시각화

트랜드 및 추세 표현

선 차트

선 차트는 선으로 연결된 일정한 간격으로 데이터를 표시합니다. 선으로 시각화하여 시간 경과에 따른 추세를 표현하고 여러 데이터를 비교할 수 있습니다.

영역 차트

영역 차트는 선 차트와 유사하지만 선 아래 영역은 색상이나 패턴으로 채워져 표현합니다. 시간에 따른 변화의 규모를 시각화해야 하는 경우 유용하며. 전체에 대한 부분의 관계를 표시하기 위해 누적 영역형 차트로도 사용됩니다.

선 차트(좌) / 면적 차트(우)

박스 플롯 차트

박스 플롯은 많은 데이터를 눈으로 확인하기 어려울 때 그림을 이용해 데이터 집합의 범위와 중앙값을 빠르게 확인할 수 있는 목적으로 사용합니다. 또한 통계적으로 비정상적인 이상점(outlier)이 있는지도 확인이 가능합니다.

이미지 출처 : 카본 디자인시스템(좌), https://newmkka.tistory.com/348(우)

히스토그램 차트

표로 되어 있는 도수 분포(도수분포표)를 그림으로 시각화시킨 것으로 이해하시면 됩니다. 전체 집단의 분포 현황을 파악하거나 비교할 때 용이합니다.

계급은 가로축에 도수는 세로축에 표시되어 표현하는 것이 일반적입니다. 막대 차트에서는 막대 간 간격을 둬도 상관없지만 히스토그램 차트는 막대 간 간격을 두면 안 되며 붙여 사용합니다.

막대그래프는 카테고리별 데이터 비교를 목적으로 한다면 히스토그램은 측정된 연속적인 값(성적, 몸무게 등)을 나열하여의 데이터를 비교하는 것을 목적으로 사용합니다.

카테고리 별로 구분된 막대그래프(좌), 측정된 연속적인 값으로 나열된 히스토그램(우) [출처 : https://www.edrawsoft.com/kr/for-beginners/what-is-histogram.html]

3. 부분 대 전체 비교를 목적으로 한 데이터 시각화

부분 대 전체 비교에 용이한 차트

파이 차트 / 도넛 차트

파이 차트는 전체에 대한 각 부분의 비율을 부채꼴 모양으로 백분율로 나타낸 차트입니다. 각 부채꼴의 중심각이 전체에서 차지하는 비율을 나타내며, 비율을 한눈에 볼 수 있다는 장점이 있습니다. 전체적인 비율을 쉽게 파악할 수 있어서 언론사에서 통계 수치를 공개할 때 자주 활용되지만 각 데이터별로 크기의 차이가 없을 경우 시각적으로 비교하기가 어렵다는 단점이 있습니다. 따라서 데이터별 크기 차이가 비슷할 시 비교를 목적으로 사용한다면 막대차트가 유리합니다.

도넛 차트는 파이 차트의 일종입니다. 가운데가 도넛처럼 비어 있기 때문에 가운데 영역을 활용할 수 있는 장점이 있습니다.

파이차트(좌) / 도넛차트(우)

누적 막대 차트

누적 막대 차트는 각 데이터 계열의 합계 및 각 범주 내 비례를 확인하기 좋으며 각 범주 별 데이터의 기여도를 확인하는데 유용합니다.

불릿 차트

불릿 차트(Bullet Chart, 총알 차트)는 실적 데이터를 표현하기 위한 최적의 시각화로 막대 차트와 유사하게 생겼으나, 타깃 대비 현재 얼마나 목표에 달성했는지 보여주기 위한 목적으로 사용합니다.

좌측 이미지 출처 : 카본 디자인 시스템 , 우측 이미지 및 자료 출처:  https://jaydata.tistory.com/60  [Data & Graph]

누적 영역 차트

영역 차트는 선 차트와 유사하지만 선 아래 영역은 색상이나 패턴으로 채워져 표현합니다. 시간에 따른 변화의 규모를 시각화해야 하는 경우 유용하며. 전체에 대한 부분의 관계를 표시하기 위해 누적 영역 차트로도 사용됩니다.

미터 차트

단일 변수의 값과 관련된 정보를 표시하는 방법입니다. 이 차트에서는 현재 값이 일반적인지 혹은 위험 범위에 있는지 여부를 색상으로 나타낼 수 있으며 디바이스의 용량 정보, 월별 총 근무 시간 등의 데이터를 표현하는데 많이 사용됩니다.

게이지 차트

자동차 계기판 형태로 시각화하여 현재 상태, 목표 달성 추이 등을 한눈에 파악하기 위한 목적으로 사용합니다.

트리 차트

각 카테고리별 간 정확한 데이터 비교보단 많은 카테고리에 소속된 데이터(부분 대 전체) 간의 관계를 파악할 때 사용합니다. 제한된 공간에서 많은 양의 데이터를 처리할 때 트리 구조의 노드 링크 다이어그램이나 네트워크 다이어그램은 복잡해 보일 수 있습니다. 트리 맵은 영역 크기를 통해 각 카테고리 및 하위 카테고리에 대한 직사각형 수량을 표시하면서 계층 구조를 유지하기 때문에 대안으로 떠오르고 있습니다.

서클 팩 차트

서클 팩은 데이터를 원으로 계층적인 시각화를 표현합니다. 트리 맵 동일한 개념으로 트리의 각 노드를 원으로 표시되고 하위 노드는 상위 내에서 원으로 표시됩니다. 각 원의 크기는 인구 또는 파일 크기 등의 값을 표현하는 데 사용됩니다. 색상은 카테고리(범주)를 지정하거나 추가 변수를 나타내는 데 사용할 수도 있습니다. 서클 팩은 트리 맵보다 공간을 효율적으로 활용하지는 못하지만 계층 구조를 더 잘 나타낼 수 있습니다. 두 개 이상의 계층 구조가 있는 서클 팩의 경우 확대/축소 기능을 통해 데이터를 탐색할 수 있습니다.

트리맵(좌) / 서클팩(우)

4. 상관관계 를 표현하기 위한 데이터 시각화

스캐터 차트

좌표상의 점들을 표시함으로써 두 개 변수 간의 관계를 나타내는 그래프 방법입니다. 대부분의 차트에서는 카테고리가 축 중 하나에 표시되지만, 스캐터 차트에서는 카테고리는 점으로 표시되고 측정값은 두 축에 각각 표시됩니다. 세 번째 선택적 측정값이 있을 경우, 해당 값은 점의 크기로 반영이 되어 표현됩니다. 큰 데이터 셋을 분석하고 압축 데이터를 보는 경우, 데이터 포인트의 밀도는 색으로 나타냅니다. 히트 맵 단일 색상 및 혼합 색상을 통하여 데이터를 시각화 하는 방법입니다. 이 데이터 시각화 방법은 복잡한 데이터를 한눈에 쉽게 파악하기 용이합니다. 평행 좌표 차트 평행 좌표 차트는 변수가 다양하거나 다를 시 데이터를 표현하기 유리한 방법입니다. 각 변수는 세로 축에 표시하고 각 데이터 요소는 축을 따라 연결된 일련의 점으로 표시됩니다. 평행 좌표 차트는 축이 있는 방사형 차트와 동일하므로 많은 사용 사례에서 선호됩니다. 장점은 각 변수가 완전히 다를 수 있고 자체 척도를 가질 수도 있다는 것입니다(단위도 다를 수 있습니다).

5. 연결 관계 를 표현하기 위한 데이터 시각화

산키 다이어그램

Sankey 다이어그램은 데이터 세트의 두 가지 지표와 레코드가 이들 사이에 어떻게 분포되어 연결되는지 표시하도록 설계된 유형 흐름도입니다. 두 지표의 여러 블록을 서로 옆에 배치하여 더 넓은 충적도를 생성할 수 있지만 이러한 특정 종류의 차트는 직접 연결되지 않은 지표 간의 상관관계를 표시하지 않는다는 점을 고려하는 것이 중요합니다. 이것은 일반적으로 각 블록에 대해 다른 색상 세트를 사용하여 강조됩니다. 산키 다이어그램

네트워크 다이어그램

네트워크 다이어그램은 네트워크 아키텍처를 시각적으로 나타내는 방법입니다. 다양한 아이콘과 연결선으로 네트워크 구조를 매핑합니다. 시각적 표현을 통해 사용자가 복잡한 연결을 한 눈에 쉽게 이해할 수 있으므로 네트워크 레이아웃을 공유하는 데 이상적입니다. 이러한 다이어그램은 문제를 분리하거나 새 시스템을 설계할 때 특히 유용합니다.

트리 다이어그램

계층 구조 및 순차적으로 일어난 사건을 트리 구조로 표현한 방법입니다.

네트워크 다이어 그램(좌) / 트리 다이어그램(우)

6. 공간 정보 파악 을 목적으로한 데이터 시각화

등치 지도

사전 정의된 영역 내에서 음영, 색상 또는 기호 배치의 차이를 사용하여 해당 영역의 속성 또는 수량의 평균값을 나타내는 맵입니다.

비례 기호 맵

맵 영역에 데이터를 오버레이되 표현됩니다. 데이터를 맵에서 버블로 표현하는 방법은 가장 일반적으로 사용되는 기호입니다. 버블의 면적은 데이터세트의 값에 비례합니다.

연결 맵

연결 지도는 지도에 배치된 점을 직선 또는 곡선으로 연결하여 그립니다.연결 맵은 지리적 연결 및 관계를 표시하는 데 유용하지만 맵 경로를 표시하는 데 사용할 수도 있습니다. 연결 맵은 연결 분포를 통해 또는 지도에서 연결이 집중된 방식을 통해 공간 패턴을 나타내는 데에도 유용할 수 있습니다. 이상 데이터 시각화의 종류를 살펴보았습니다. 종류가 많아 많이 길어졌네요. 데이터 시각화의 종류는 이렇듯 매우 많고 장단점이 분명합니다. 나의 데이터는 어떤 유형이며 어떤 시각화 방법으로 표현해야 더 가시성이 좋아질까를 고민하신다면 정보 전달을 더 효과적으로 할 수 있습니다. 이상 부족한 글 읽어주셔서 감사합니다.

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