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시각화 특성 및 원칙 적용

학습 목표

이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 차트를 읽고 만드는 데 필요한 특성과 원칙을 파악합니다.
  • 사용하기에 가장 적합한 차트 유형을 결정하는 데 있어 질문, 비교 및 데이터 유형이 어떤 도움이 되는지 이해합니다.
  • 막대형 차트가 일반적으로 사용되는 중요한 시각화 유형인 이유를 파악합니다.

차트 디자인에 대한 기본 원칙

차트로 정보를 전달할 때, 차트에 표시되는 데이터를 보고 이해하는 데 도움이 되는 여러 시각적 디자인 기본 원칙이 있습니다. 이러한 원칙을 이해하면 차트를 효과적으로 해석하고 만들 수 있습니다.

전주의적 특성

전주의적 특성은 거의 즉시 처리할 수 있는 길이, 색상 또는 위치와 같은 시각적 특성입니다.

다음 시각 자료를 보겠습니다. 첫 번째 이미지에서 9가 몇 개 보이시나요? 이제 같은 숫자를 표시하되 9를 색상으로 하이라이트 처리한 이미지와 비교해 보세요. 두 번째 이미지에서 9가 몇 개 있는지 식별하는 속도와 정확도의 차이를 확인해 보세요.

난수의 9x9 이미지.

숫자 9가 빨간색으로 하이라이트 처리된 9x9 난수 이미지.

9를 나타내는 막대가 빨간색으로 하이라이트 처리된 막대 그래프.

이제 세 번째 이미지를 보세요. 막대의 길이로 각 숫자의 개수를 표시하고 색상을 사용하여 9를 하이라이트 처리한 그래프에서는 9보다 6과 1이 더 많다는 것을 알 수 있습니다. 전주의적 특성 위치를 사용하면 9의 개수가 다른 숫자와 비교했을 때 세 번째임을 알 수 있습니다.

전주의적 특성은 뇌의 주의 중추에서 처리되기도 전에 거의 즉시 시각적으로 처리됩니다. 따라서 이러한 특성을 사용하면 제시되는 정보를 빠르게 구분할 수 있습니다. 다음 그림은 앞서 설명한 세 가지를 포함하여 데이터를 빠르게 해석하는 데 사용할 수 있는 10가지 전주의적 특성을 보여줍니다. 데이터를 제시할 때 이러한 특성을 활용하면 많은 인지적 노력을 들이지 않고도 차이점이나 패턴을 빠르게 확인할 수 있습니다.

전주의적 특성: 길이, 너비, 방향, 크기, 도형, 감싸기 효과, 위치, 그룹화, 색상 색조 및 색상 강도.

그래픽으로 데이터 인코딩

데이터 유형에 따라 그래픽 유형 결정

데이터 리터러시 기본 사항 모듈을 완료하면 데이터는 정성적 변수와 정량적 변수로 이루어져 있다는 것을 알 수 있습니다. 정성적 변수는 범주나 특성 등 수치로 측정할 수 없는 변수입니다. 정량적 변수는 인치 단위의 높이와 같이 수치로 측정할 수 있는 변수입니다. 일부 전주의적 특성은 정량적 데이터를 비교할 때 더 효과적이지만, 정성적 데이터에 더 효과적인 특성도 있습니다. 막대, 상자, 점 또는 선과 같은 차트의 특정 도형은 다양한 전주의적 특성을 사용하며, 서로 다른 유형의 데이터를 비교하는 데 더 적합합니다. 이 표는 정성적 또는 정량적 데이터에 어떤 특성이 잘 어울리는지 보여줍니다.

유형

특성

정량적 인지 여부

범주(정성적) 인지 여부

형태

길이

우수

부정적

너비

제한

부정적

방향

부정적

부정적

크기

부정적

부정적

도형

부정적

우수

감싸기 효과

부정적

제한

색상

색조

부정적

우수

강도

제한

부정적

공간

2D 위치

우수

부정적

공간 그룹화

부정적

우수

이어지는 차트를 보겠습니다. 막대형 차트에서 정량적 값을 비교할 때는 길이 특성을 사용하여 비교를 수행합니다. 그러면 가장 큰 값과 여러 값 사이의 사소한 차이를 쉽게 확인할 수 있습니다. 크기 특성을 사용하여 거품형 차트로 동일한 데이터를 보면 값을 비교하기가 좀 더 어렵습니다.

FEMA 자금 조달 프로젝트 수에 따른 사고 수를 보여주는 막대형 차트.

FEMA 자금 조달 프로젝트 수에 따른 사고 수를 보여주는 거품형 차트.

비교는 차트의 기초

이전 유닛에서 말한 것처럼 좋은 질문을 던지는 것은 데이터 분석에서 중요한 부분이며, 실제로 많은 사람들이 좋은 질문의 중요성을 강조합니다. 데이터 탐색을 시작할 때 질문을 하면 이를 기준으로 변수와 비교를 하게 됩니다. 작년과 올해 매출은 어떻게 달라졌나요? 고객이 선호하는 제품은 무엇인가요?

데이터 유형(정량적 또는 정성적)과 비교 내용에 따라 사용하기에 가장 적합한 차트 유형이 결정됩니다. 이러한 '최적의 차트 유형'은 우리의 두뇌가 정량적 또는 정성적 유형의 데이터에서 특정 특성을 사용하여 차이를 얼마나 잘 인식할 수 있는지에 따라 결정됩니다.

데이터 시각화 전문가들은 다양한 데이터 표현 방식에 따라 어떤 차트를 사용하는 것이 가장 적합한지에 대해 토론하는 경우가 많습니다. 다음 비교 표에 나와 있는 권장 사항은 Stephen Few의 저서 Show Me the Numbers(숫자 자료 보기)와 Financial Times에서 제작한 차트 선택 자원을 기반으로 합니다. 체크 표시는 가장 일반적인 차트 유형을 나타냅니다. 이 모듈의 후반부에서 각 차트에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

참고

데이터 시각화에는 많은 유형의 차트가 사용되기 때문에, 이 모듈에서 모든 차트를 보여드리기는 어렵습니다. 이 모듈에서는 대부분의 비즈니스 환경에서 사용되는 가장 일반적인 유형의 차트를 소개합니다.

비교

값-인코딩 개체

막대

상자

도형

명목

범주를 비교합니다.

점도

범주를 비교하기 위한 선의 색상 또는 강도

막대형 차트(세로 또는 가로)

범주 분포를 비교하기 위한 여러 개의 상자

시계열

시간에 따른 값을 비교합니다.

연도별, 월별 등으로 비교할 수 있습니다.

점도

선 차트, 영역 차트

세로 막대만

세로 박스만

순위

값은 오름차순 또는 내림차순으로 정렬됩니다.

점도

범프 차트

막대형 차트(세로 또는 가로)

부분-전체

값을 전체 대 일부(또는 비율)로 비교합니다.

선 차트

누적 막대형 차트(세로 또는 가로),

다중 막대형 차트

원형 차트, 트리맵

편차

값은 기준(0 또는 기타 설정된 값)과 비교됩니다.

점도

선 차트

양방향 막대

분포

데이터 집합에서 값이 얼마나 자주 발생하는지 보여줍니다. 값 집합의 '모양'을 확인할 수 있습니다.

스트립 플롯

빈도 다각형

히스토그램

상자 플롯

상관관계

두 개 이상의 값 집합을 비교하여 값 간의 관계를 파악합니다.

산점도

추세선

테이블 렌즈

다양한 크기의 도형 또는 거품을 사용하여 산점도에 세 번째 변수를 추가할 수 있습니다.

지리 공간

일반적으로 지도를 사용하여 위치별로 값을 비교합니다.

점은 지도상의 위치와 존재 여부를 나타냅니다.

경로 라인

도형은 인식된 영역을 표시합니다.

다양한 크기의 도형이나 거품으로 추가 변수를 표시할 수 있습니다.

막대형 차트의 대중성

앞의 비교 매트릭스 차트를 보면 막대가 다른 유형보다 더 자주 사용되는 것을 알 수 있습니다. 막대형 차트는 많은 사용 사례에서 가장 적합한 차트입니다. 위에서 살펴본 것처럼 길이 특성을 사용하면 양적 차이를 쉽게 인지할 수 있습니다. 많은 사용 사례에서 정량적 값을 비교하는 경우가 많기 때문에, 길이 특성을 사용하는 막대형 차트는 읽는 사람이 가장 효율적인 방식으로 정보를 이해하는 데 도움이 됩니다. 화려하거나 독특한 그래프를 만드는 것도 재미있을 수 있지만, 사람들이 가장 잘 사용하고 이해할 수 있는 것은 대부분 기본적인 막대형 차트입니다.

리소스

퀴즈 준비

이 이미지를 사용하여 1번 퀴즈에 대답하세요.

하위 범주별 판매를 보여 주는 차트.

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