Data Science/Data Visualize (3) 썸네일형 리스트형 데이터 시각화를 위한 단계 데이터 시각화를 위한 단계 What is Questions? 정보 시각화는 질문에서 시작한다. 1. 왜 데이터가 수집되었는가? 2. 어떤 부분이 흥미로운가? 3. 어떤 스토리를 말할 수 있는가? 데이터를 이해하는데 있어 중요한 기술 가운데 하나는 '좋은 질문들을 만드는 것' 좋은 질문이란? : 한번 듣게 되면 호기심과 흥미를 가지게 하는 질문 1. 데이터에 포함된 흥미로움을 공유 2. 다른 이들에게 전달하려고 함. 3. 호기심 지향적(Curiosity-oriented) 시각화 절차와 기법 획득 : 데이터를 획득 해석 : 데이터를 구조화 하고 분류 정제 : 관심있는 데이터만 추출 마이닝 : 통계적인 방법 혹은 데이터 마이닝 기법 적용 표현 : 바 그래프, 리스트 혹은 트리 등의 기본적인 시각 모델 선택 정.. 참고할 만한 10개의 시각화 블로그 참고할 만한 10개의 시각화 블로그 1. Storytelling with Data(데이터를 이용한 스토리텔링) 운영자: Cole Nussbaumer Knaflic 웹 사이트 링크: StorytellingWithData.com 2. Information is Beautiful(정보의 아름다움) 운영자: David McCandless 웹 사이트 링크: InformationIsBeautiful.net 3. Flowing Data(데이터 흐름) 운영자: Nathan Yau 웹 사이트 링크: FlowingData.com 4. Visualising Data(데이터 시각화) 운영자: Andy Kirk 웹 사이트 링크: VisualisingData.com 5. Junk Charts(정크 차트) 운영자: Kaiser F.. 시각화를 하는 이유 시각화를 하는 이유 1. 많은 양의 데이터를 한눈에 볼 수 있다. 데이터의 양이 많아지면, 어떻게 데이터를 보고, 데이터의 변화를 확인하는게 어렵다. 데이터 시각화는 많은 양의 데이터를 시각적 요소를 활용해 요약해 볼 수 있습니다. 한눈에 많은 양의 데이터를 볼 수 있습니다. 금융, 교통, 의료 등 빅데이터가 생산되는 다양한 분야에 데이터만 보고 현상을 파악하고 예측하기 어렵기 때문에 시각화는 필요합니다. 데이터 시각화는 다양한 형태의 유형이 있고, 데이터가 의미하는 바를 쉽게 찾고, 이해할 수 있도록 돕와줍니다. 데이터를 크기를 비교하고, 분포를 파악하거나 관련성을 찾을 수 있습니다. 데이터 시각화와 유사한 개념으로 언급되는 인포그래픽과의 차이를 알면, 왜 '데이터 시각화' 를 해야 하는지 더욱 공감할.. 이전 1 다음
