데이터를 시각화 해야 하는 이유와 사용 분야 (인포그래픽의 필요성)

데이터를 시각화 해야 하는 이유는 뭘까?

제목에는 인포그래픽의 필요성을 덧붙여서 써놨는데, 데이터를 시각화 하는 것을 인포그래픽이라고 말하기도 한다.

그럼, 데이터를 시각화한다는데 무슨 말일까?

언뜻보면 굉장히 어려운 말일수도 있겠지만, 데이터 시각화는 예전부터 뉴스에서나 매체를 통해 많이들 접했을 것이다.

위에 이미지를 보면 대충 느낌이 올 것이다. 즉, 데이터 시각화(인포그래픽)는 데이터들을 눈으로 쉽게 파악할 수 있도록 이미지화 하는 것이라고 생각하면 된다.

이처럼, 데이터만 있으면 아무것도 아닌 비트 쪼가리에 불과하지만, 데이터를 정리한다면 어떻게 데이터가 변화해왔는지를 파악할 수 있게 된다. 요즘 같이 빅데이터라고 해서 방대한 자료의 세상에서 사는만큼, 데이터를 정리한다는 것은 굉장히 중요한 일이라 생각이 된다.

다시 말해서, 데이터 시각화의 주요 목적은?

1. 이해를 돕기 위한 목적 : 숫자나 통계 데이터를 직관적으로 표현하여 빠르게 이해하도록 도움을 준다.
2. 패턴 발견 : 위에서 말했지만, 대량의 데이터를 정리하여, 그 속에서 숨겨진 패턴이나 상관 관계를 쉽게 파악할 수 있다.
3. 의사 결정 : 데이터를 기반으로 하여, 사람들간에 더 나은 결정을 할 수 있도록 지원한다.
4. 소통 : 말로써 사람들에게 어떠한 의견을 전달한다면 쉽게 이해시키는데 어려울 수 있다. 이러할 때, 데이터를 시각적으로 표현하여 더 효과적으로 전달할 수 있다.

데이터 시각화를 표현하는 방법은 무엇이 있을까?

• 시각화의 유형
• 기본 차트와 그래프
• 막대 차트 (Bar Chart) : 보통 범주형 데이터를 비교할 때 사용한다. 예를 들면 제품들의 판매량을 비교할 때 사용함.
• 꺾은 선 그래프 (Line Chart) : 보통 시간 흐름에 따라 데이터 변화를 표현할 때 유용하다고 한다. 예를 들면, 날씨 변화나, 연도 별 어떠한 데이터의 변화를 비교할 때 사용함.
• 원형 차트 (Pie Chart) : 전체 데이터에서 각 부분이 차지하는 비율을 나타낼때 사용한다. 예를 들면, 예산 항목별 비율을 나타낼 때 사용함.
• 고급 그래프
• 산포도 (Scatter Plot) : 두 변수 간의 관계를 시각화할 때에 사용한다. 예를 들면, 운동 시간과 근육량 증가 간의 상관 관계.
• 히트맵 (Heatmap) : 데이터의 밀도나 크기를 색으로 표현할 때 사용한다. 예를 들면, 미국 주식에서 섹터 별 볼륨이나 가격 상승/하락을 표현할 때 사용.
• 상관관계 행렬 (Correlation Matrix) : 여러 변수 간의 상관 관계를 시각적으로 비교할 때 사용한다고 한다.

데이터 시각화를 사용하는 응용 분야는 어떤 것이 있을까?

• 비즈니스에 사용하는 분야
• 경영진 보고서 : 판매 데이터나 마케팅 지표, 재무 성과 등을 시각화하여 의사 결정을 효율적으로 하는 데 큰 도움이 된다고 한다.
• 시장 분석 : 소비자의 행동 패턴이나 트렌드 등을 분석하여 마케팅 전략을 수립한믄데 큰 도움이 된다고 한다.
• 과학 및 연구 분야
• 데이터 분석 : 복잡한 실험 결과나 시뮬레이션 결과를 그래프로 표현해서 연구 결과를 쉽게 해석하고 공유하는데 도움이 된다고 한다.
• 기후 변화 : 기후 데이터를 시각화하여 전 세계의 기온 상승 패턴이나 해수면 변화를 보여준다고 한다.
• 정부 및 공공기관
• 정책 분석 : 인구 통계나 경제 지표를 시각화하여 정책 결정을 지원한다. 보통, GDP 성장이나 실업률 변화와 같은 데이터를 시각화한다고 한다.
• 코로나19 데이터 : 최근 코로나 문제가 발생하면서, 단순 데이터가 아닌 시각적인 표현으로 코로나19 확진자 수나 백신 접종률 등을 사람들에게 쉽게 전달하는데 사용되었다.

데이터를 시각화 하는 도구는 무엇이 있을까?

• Tableau : 데이터 시각화 및 분석을 위한 대중적인 도구라고 한다. 대시보드나 보고서를 쉽게 만들 수 있다.
• Microsoft Power BI : 마이크로소프트에서 제공하는 데이터 분석 및 시각화 도구라고 한다. 기업 환경에서 보통 사용하는 도구라고 한다.
• Google Data Studio : 구글에서 제공하는 무료 데이터 시각화 도구다. 구글 애널리틱스와 연동하기 쉽다고 한다.
• D3.js : 자바스크립트를 기반으로 한 오픈 소스 라이브러리이다. 웹에서 세밀한 시각화를 만들 수 있다고 한다.
• Matplotlib, Seaborn (Python) : 파이썬에서 주로 사용하는 데이터 시각화 라이브러리이다. 데이터 과학 및 통계 분석에 자주 활용된다고 한다.

글을 마치면서..

위에서 길게도 내용을 써놨지만, 간단히 말하면 데이터 시각화는 보는 이들에게 쉽게 정보를 전달하고자 그림으로 표현하는 것이라고 생각하면 되겠다. 원시 데이터를 보고 쉽게 이해한다면, 컴퓨터나 가능한 일이니깐 말이다.

앞으로 이 블로그도 데이터를 시각화하여, 통계 데이터를 더욱 쉽게 풀이하고자 글을 써보려고 한다. 원래 글 쓰는 재주가 있지는 않지만, 쓰다 보면 점점 나아지지 않을까라는 희망을 품어본다. 안해보고 포기하는 것보단, 해보고 직접 느껴보는게 낫지 않겠나?