차트가 필요한 이유

학습 목표

이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.

차트 사용의 중요성에 대해 알아봅니다.
차트가 질문과 답변에 어떤 도움이 되는지 이해합니다.
차트를 사용할 때 양질의 데이터가 얼마나 중요한지 이해합니다.

차트를 사용하는 이유: 데이터의 역사

인류는 아주 오래 전부터 데이터를 시각화하기 위해 차트를 만들어 왔습니다. 기원전 1400년경의 니푸르 시 지도처럼, 수천 년 전의 사람들은 도시와 마을 지도를 만들었습니다. 2세기에 프톨레마이오스가 만든 것과 같은 자료에서도 천문학의 원리를 설명하기 위해 시각적인 방법을 사용했습니다.

오늘날에 이르러서도 데이터를 표시하는 방법으로 차트를 계속 사용하며 데이터를 전달하는 역량을 지속적으로 개선해 왔습니다.

자동차의 대시보드를 떠올려 보세요. 운전하는 동안 얼마나 빨리 달리고 있으며 연료가 얼마나 남았는지 확인할 수 있고, 시스템에 주의가 필요한 경우에는 경고가 표시됩니다. 자동차 대시보드 디자이너는 숫자, 레이블, 다이얼의 배치를 결정할 때 운전자가 가장 중요한 데이터를 필요한 순간에 대시보드에서 확인할 수 있도록 많은 주의를 기울입니다.

마찬가지로 데이터 시각화는 비교를 수행하고, 추세를 확인하고, 상황과 진행 현황을 모니터링하며, 문제를 해결하고 더 나은 의사 결정을 내리기 위한 결론을 도출하는 데 도움이 됩니다.

차트 유형

Cambridge Dictionary에 따르면 차트는 ‘정보를 간단한 방식으로 보여주는 그림으로, 선과 곡선을 사용하여 수량을 표시하는 경우가 많다’고 정의됩니다. 차트를 활용하면 데이터에서 단순히 원시 데이터 포인트를 검토하는 것보다 데이터 내의 관계나 패턴을 더 빠르게 이해할 수 있습니다. 데이터 유형이 다양한 것처럼 그래프, 표, 다이어그램, 지도 등 데이터를 시각화하는 데 도움이 되는 차트의 유형도 다양합니다.

네 가지 일반적인 차트 유형의 시각적 예시: 그래프, 표, 다이어그램, 지도.

이 모듈에서는 다이어그램을 다루지 않습니다. 대부분의 분석 소프트웨어 플랫폼은 그래프, 맵 및 표를 만드는 데 사용되므로 이 세 가지 유형의 차트를 중점적으로 보겠습니다.

질문 및 답변에 도움이 되는 차트

좋은 질문 제시하기

데이터 리터러시 기본 사항 모듈에서는 올바른 질문의 중요성에 대해 설명합니다. 데이터를 탐색할 때 어떤 질문을 하느냐에 따라 분석의 방향과 분석에서 도출하는 결론이 결정됩니다. 데이터를 사용하여 더 나은 의사 결정을 내리고 싶다면 최상의 답을 얻기 위해 적절한 질문을 던져야 합니다.

Salesforce의 Tableau 수석 기술 에반젤리스트인 Andy Cotgreave는 Find Hidden insights in your data: Ask why and why again(데이터에 숨은 인사이트 찾기: 반복적인 질문의 중요성)이라는 블로그 포스트에서 차트와 인터랙션하고 데이터에 대해 지속적으로 새로운 질문을 하는 것이 어떻게 문제의 근본 원인을 발견하여 최적의 조치를 취하는 데 도움이 되는지 설명합니다.

차트와의 일련의 인터랙션을 보여 주는 그림.

시각적 분석 주기

차트를 사용하여 지속적으로 질문을 던지는 것은 분석 모범 사례의 핵심 구성 요소인 시각적 분석 주기의 일부로 간주할 수 있습니다.

이 주기는 특정 작업 또는 비즈니스에 대한 질문으로 시작하며, 그 다음에는 데이터를 얻고 시각화하여 인사이트를 발견하고, 그러한 인사이트를 공유하고 조치를 취하며, 주기가 계속 진행됨에 따라 새로운 질문을 던지는 방식으로 이루어집니다. 주기의 특정 시점에서는 다른 질문에 답해야 할 필요가 있다고 판단할 수 있습니다. 좋은 질문을 하면 분석 주기를 올바르게 진행하며 더 나은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

이것이 왜 중요할까요? 분석 모범 사례를 따르는 비즈니스는 데이터를 더 잘 활용하여 최대한의 비즈니스 성과를 거둘 수 있기 때문입니다.

시각적 분석 주기에는 인사이트 개발, 행동(공유), 데이터 가져오기, 시각적 매핑 선택, 데이터 보기 섹션이 있습니다.

시각적 분석 주기에 대해 자세히 알아보려면 Trailhead의 세부 데이터 분석 모듈 또는 이 블로그 포스트를 확인하세요.

데이터 탐색을 위한 비교 생성

차트를 사용하여 질문하고 답을 찾으려면 비교를 수행해야 합니다. 이런 질문을 던져 볼 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 수익이 얼마나 변화하는가? 특정 제품이 다른 제품보다 수익성이 더 높은가? 어떤 마케팅 캠페인이 더 효과가 좋은가? 이러한 질문에 대한 답을 찾으려면 데이터를 사용하여 비교를 해야 합니다.

비교를 최적의 방식으로 수행하려면 어떻게 해야 할까요? 물론 차트를 사용하는 것이 좋습니다. 하지만 어떤 차트를 만들어야 할까요? 자동차 대시보드 디자이너와 마찬가지로, 차트 디자이너도 데이터를 시각화할 때 어떤 차트를 사용할지 결정하는 데 많은 주의를 기울입니다. 비교 내용을 보고 질문에 대한 답을 찾는 데 도움이 되는 시각화를 사용하면 사람들이 더 빨리 인사이트를 얻고 분석 주기가 계속 진행됨에 따라 더 나은 질문을 제시할 수 있습니다.

데이터 시각화 전문가들은 인간 두뇌의 시각적 인식을 연구하여 특정 유형의 차트가 데이터 시각화에 대한 이해를 어떻게 도울 수 있는지 밝혀낸 바 있습니다. 그래프를 사용하여 데이터를 효과적으로 시각화하면 데이터의 패턴이나 추세를 볼 수 있으며, 일반적으로 텍스트나 표로는 볼 수 없는 이상값이나 이상 징후를 발견할 수 있습니다.

예술로서의 차트

비즈니스 목표에는 효율성이 필요하지만, 데이터 시각화를 통해 창의성 또한 충분히 발휘할 수 있습니다. '데이터의 전달' 그 이상의 역할을 수행하는 멋진 시각화 자료를 만들 수 있는 것이죠. 시각화 자료는 스토리를 전달하고 새로운 사람들에게 분석 결과를 제공하는 데 중요합니다. Asha Daniels의 Tableau Public Visualization(Tableau Public 시각화)에서는 표범 개체의 수를 검은색 점으로 표시합니다. 검은 점이 불규칙한 표범 반점처럼 배열된 왼쪽 절반은 1970년대를, 점이 드문드문 흩어진 오른쪽 절반은 2020년대를 나타냅니다. 이러한 시각화는 예술적 표현을 통해 중요한 메시지를 전달합니다.

1970년대와 2020년대를 비교하며 표범이 사라져 가는 것을 보여주는 시각화.

좋은 시각화에는 좋은 데이터가 필요하다

데이터 시각화를 탐색하기 전에 먼저 양질의 데이터를 사용하고 있는지 확인해야 합니다. 다른 사람이 만든 차트를 읽고 해석하든 다른 사람이 사용할 차트를 만들든 항상 데이터의 품질이 양호하며 질문이나 원하는 비교에 대한 답을 찾는 데 적합한 데이터인지 조사해야 합니다.

좋은 데이터의 중요성에 대해 자세히 알아보려면 Trailhead에서 데이터 품질 및 착오를 일으키는 차트를 인식하기 위한 지침을 참조하세요.

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