표, 지도 등을 사용해야 하는 경우 및 방법 이해하기

학습 목표

이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 텍스트 표가 어떠한 경우에 적절한 시각화 방법인지 이해합니다.
  
• 맵을 사용해야 하는 경우와 맵의 시각화 모범 사례를 파악합니다.
  
• 자신 있게 다양한 차트 유형을 사용하여 여러 데이터를 비교해 봅니다.
  
• 쉽게 읽고 접근할 수 있는 시각 자료를 위한 시각화 모범 사례를 알아봅니다.
  

세부 정보가 중요한 경우

그래프는 데이터를 효율적으로 이해하는 데 도움이 되지만, 때로는 개별적인 수치를 비교해야 할 때도 있습니다.

표

표를 사용하면 필요할 때 세부적으로 비교를 수행하고 개별 값을 찾아볼 수 있습니다.

하이라이트 표

하이라이트 표는 표에 색상을 추가하여 값의 차이를 더 쉽게 확인할 수 있게 해 줍니다.

맵으로 비교하기

첫 번째 유닛에서는 가장 먼저 알려진 시각화 방법 중 하나가 맵이라는 것을 배웠습니다. 누구나 교통 상황을 파악하거나 목적지까지 가는 최적의 경로를 찾기 위해 지도를 사용해 본 경험이 있을 것입니다. 위치가 데이터를 이해하는 데 중요한 경우 지도를 사용하여 색상과 다양한 크기의 거품으로 비교를 수행할 수 있으며, 지도 위에 정량적 값을 표시할 수 있습니다.

단계구분도

‘채워진 맵’이라고도 하는 단계구분도는 지역별로 데이터를 비교하는 가장 일반적인 방법 중 하나입니다. 지역 경계는 지리적 위치에 따라 결정되며 각 지역은 일정한 정량적 값을 나타내는 색상 또는 색조로 채워집니다. 다음 예에서 어두운 파란색은 높은 수익을, 어두운 주황색은 높은 손실을 나타냅니다.

지도에 수를 표시할 때는 모집단의 차이를 고려해야 합니다. 모집단에 따라 수가 달라지는 경우도 많기 때문입니다. 예를 들어, 인구가 더 많은 특정 지역의 매출이 더 높게 나올 수 있습니다.

기호 맵

기호 맵에서는 영역을 색상이나 강도로 채우는 대신 크기나 색상으로 인코딩된 도형을 사용하여 정량적 값을 표시합니다.

다음 예에서는 각 원의 크기와 색상이 1981년부터 2013년 사이에 발생한 각 지진의 규모를 나타냅니다.

기호 맵을 사용할 때 많은 지점이 서로 매우 가까우면 개별 지점을 확인하기 어려울 수 있습니다. 같은 맵에 많은 비교 항목을 표시하고 싶을 수 있지만, 적은 수의 비교 항목을 사용하면 맵을 가독성 있게 유지할 수 있습니다.

밀도 맵

히트맵이라고도 하는 밀도 맵은 특정 영역에 밀집된 데이터를 표시하려는 경우에 사용됩니다. 색상의 밀도는 한 위치에 얼마나 많은 데이터 포인트가 있는지를 나타냅니다. 기호 맵과 달리 밀도 맵을 사용하면 데이터 포인트가 많은 위치를 쉽게 확인할 수 있습니다.

다음 예에서는 뉴욕 맨해튼에서 차량 서비스 픽업이 밀집된 위치를 밀도 맵으로 보여줍니다.

데이터의 메시지 전달하기

시각화에 대한 접근성

이제 비교 내용을 표시하는 데 가장 적합한 차트를 배웠으니, 차트를 접근 및 이해하기 쉽게 만들려면 좋은 디자인 관행이 필요하다는 점을 염두에 두세요.

데이터-잉크 비율(Data-Ink Ratio): 시각화 전문가인 Edward Tufte는 그래프에서 ‘데이터-잉크 비율’을 최대화하고 ‘비데이터 잉크’를 최소화해야 한다고 제시합니다. 과도한 눈금선과 같은 방식은 최소화해야 합니다.

적절한 레이블 및 제목 사용: 차트의 제목은 차트에서 제시하는 내용을 명확하게 설명해야 하며, 축과 범례에는 측정 단위(정량적 변수의 경우) 또는 범주 이름(정성적 변수의 경우)이 표시된 레이블이 있어야 합니다.

색맹 친화적 조치: 색맹은 인구의 약 4.5%에 영향을 미치며 빨간색 및 녹색과 같은 일부 색상을 구분하지 못하는 것을 의미합니다. 가능하면 색맹 친화적인 색상 팔레트를 사용하세요.

착오를 일으키는 차트를 인식 및 지양: 오늘날의 소프트웨어 도구는 효과적이기 때문에 보는 사람들에게 영향을 주는 멋지고 매력적인 시각화를 만들 수 있습니다. 차트를 만들 때는 착오를 일으키는 차트 디자인 방식을 인식하고 지양할 수 있도록 세심한 주의를 기울이세요. 착오를 일으키는 차트를 인식하기 위한 지침에서는 차트를 읽을 때 사용할 수 있는 SCAM(소스, 차트 유형, 축 및 메시지 확인)이라는 체크리스트를 제공하여 착오를 일으키는 차트를 발견하는 데 도움을 줍니다.

시각화를 해석 및 탐색하고 생성하는 것은 중요한 작업이므로 연습이 중요합니다. 매일 접하는 차트를 검토해 보세요. 차트가 데이터를 가장 적합한 방식으로 나타내고 있나요? 답을 찾아야 하는 질문이 더 있나요?

이제 데이터 시각화를 읽고 만드는 데 도움이 되는 새로운 도구 세트를 얻었습니다.

리소스

• Lovelytics 블로그 포스트: 6 Design Tips for Better Business Dashboards in Tableau(Tableau에서 비즈니스 대시보드를 더 효과적으로 활용하기 위한 6가지 디자인 팁)
• Tableau 웹 사이트: 표 및 히트맵 하이라이트 가이드
• Tableau 웹 사이트: 단계구분도, 등고선 및 영역 지도
• Data Leadership Collaborative 블로그 포스트: Getting people to “get it”(데이터 이해를 돕는 방법)
• Trailhead: 착오를 일으키는 차트를 인식하기 위한 지침
• Tableau 블로그 포스트: 착오를 일으키는 차트 식별하기 - 체크리스트
• Tableau Public: 시각화 BBC 스타일 가이드
• Trailhead: 지도 기본 사항