ADP필기 _ 데이터 시각화 요약정리

ADP (데이터분석 전문가) 필기

 

ADP 필기 5과목에 해당하는 영역입니다.

ADsP(데이터분석 준전문가)에서는 출제영역에 해당하지 않는 부분입니다.

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과목 Ⅴ. 데이터 시각화

 

시각화 인사이트

탐색 -> 패턴분석 등

분석 -> 그래프분석 등

활용 -> 인포그래픽 (스토리텔링 특화)

 

D(data) -> 시각화

I(Information) -> 디자인

K(Knowledge) -> 매핑

W(Wisdome) -> 정의되지 않은 것

 

탐색

 데이터 명세화

 측정값, 차원 (값이 측정된 기준 수)

 데이터의 성격이 아닌 분석형태에 따라 정해짐

 동일한 항목도 차원이 되기도, 측정값이 되기도함

 

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빅데이터 시각화의 목적 : 데이터 분석, 의사소통

 

1. 데이터 시각화

• 정보형 메세지
• 통계적 그래픽, 주제 지도학
• 마인드맵, 뉴스표현, 데이터 표현, 관계들의 표현, 웹사이트들의 표현

2. 정보시각화

• 대규모 비수량 정보 표현
• 분기도, 수지도, 히트맵

★ 3. 정보디자인 (가장 큰 범위)

• 인포그래픽, 나폴레옹 다이어그램, 데이터시각화, 정보시각화
• 인지(의미), 지각(형태), 경험(맥락)

4. 인포그래픽

• 원데이터 X
• 설득형 메세지
• 차트, 다이어그램, 일러스트레이션

 

★★★ 벤 프라이의 시각화 방법론

획득 -> 분해 -> 선별 -> 마이닝 -> 표현 -> 정제 -> 상호작용

 

빅데이터 시각화 프로세스

정보구조화 -> 정보시각화 -> 정보시각표현

 

정보구조화

분류(정보의 조직화) -> 배열 -> 재배열

래치방법 : 위치, 알파벳, 시간, 카테고리, 가중치 등의 기준으로 배열

 

정보시각화

시간시각화 : 막대그래프, 누적막대그래프, 점그래프

분포시각화 : 원그래프(파이차트), 도넛차트, 트리맵, 누적연속그래프

관계시각화 : 스캐터 플롯, 버블차트, 히스토그램

비교시각화 : 히트맵, 체르노프 페이스, 스타차트, 평행좌표계, 다차원척도법(MDS)

공간시각화 : 지도매핑

 

다차원척도법

데이터 셋 상의 개별 데이터 간의 유사도를 바탕으로 시각화

표현하고자 하는 객체 간 간격이 발생하는 거리행렬을 포함하는 데이터의 시각화에 유용

유사성이 작은 대상끼리는 멀리, 유사성이 큰 대상끼리는 가까이 위치한다.

 

정보시각표현

★ 자크 배르탱 그래픽 7요소

위치(좌측상단) ,크기, 모양, 색, 명도, 기울기, 질감

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디자인의 기본원리

1) 타이포그래피

- 서체, 무게(획의 두께), 크기, 스타일, 색체(청색X), 간격

2) 색상

- 구분표현, 순서표현, 비율표현, 관습에 맞는 색 사용

3) 그리드

4) 아이소타이프

 

인터랙션

정보 제시순서가 정해져있지 않고 사용자가 정보에 임의로 접근하고 선택적으로 탐색할 수 있다.

 

시각정보 디자인 7원칙

1. 시각적 비교를 강화하라

2. 인과관계를 제시하라

3. 다중 변수를 표시하라

4. 텍스트, 그래픽, 데이터를 한 화면에 조화롭게 배치하라

5. 콘텐츠의 질과 연관성, 진실성을 분명히 하라

6. 시간 순이 아닌 공간 순으로 나열하라

7. 정량적 자료의 정량성을 제거하지 마라

 

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시각화 구현

 

시각화 플랫폼  - SAS, Enterprise Business Intelligence, R

시각화 라이브러리 - D3 js, infovis, toolkit, Google Charts

인포그래픽스 - visual.ly