어나더레벨 데이터 시각화
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데이터 시각화를 컴퓨터 전문가가 데이터를 화려하고 근사하게 표현해주는 “특수 효과” 기법 정도라고 생각했다면 데이터 시각화의 의의를 과소평가한 것이다. 데이터 시각화는 올바른 의사결정을 할 수 있도록 현실을 보다 명확하게 이해하도록 돕는 수단이다. 이 책의 저자는 경제 정책 분야에서 전략적인 데이터 시각화 실무를 맡아온 전문가로서, 데이터 시각화의 본질을 체계적으로 이해하도록 돕는다. 이 책은 80여 종의 최신 데이터 시각화 유형을 500개가 넘는 실제적인 예시로 알기 쉽게 설명하는 종합 안내서다. 데이터 시각화에 관한 여러 책 중에 딱 한 권만 봐야 한다면 이 책을 보길 권한다.
작가정보
Jonathan Schwabish
경제학자로서 글도 쓰고 가르치기도 하는, 정책 관련 데이터 가시화 전문가다. 비영리 단체, 연구 기관, 미국 정부 등과 함께 일하면서 업무 결과를 동료, 파트너, 고객, 구성원들과 보다 효과적으로 소통하도록 돕는다. 2016년에 『Better Presentations』(Columbia University Press)를 썼다.
작가의 말
현재 나는 비영리 단체, 정부 기관, 민간 기업 등과 협력해서 그래프를 만들고 콘텐츠 전달 방법을 개선하는 일을 하고 있다. 그동안 함께 일한 이들 중에는 방대한 데이터 세트를 다루는 젊은 경제학자와 애널리스트, 환자, 가족, 병원 관리자에게 결과를 전달 하려는 의료 종사자, 구직자 데이터베이스를 다루는 인사 담당자, 고객에게 제품을 판매하는 광고주 및 마케팅 임원 등 다양한 이들이 있었다. 데이터를 시각화하는 과정에서 나는 수없이 많은 어려움에 봉착했다. 그러나 그런 어려움을 극복하는 기술을 정식으로 가르치는 학교나 전문 능력 개발 과정은 아직은 없다. 그런 기술을 배우는 것은 가능하다. 복잡하고 생소한 차트 유형을 해독하는 방법도 익힐 수 있다. 데이터를 전달하는 방법을 더 효과적으로 개선하는 방법은 누구나 배울 수 있다. 결국 사용할 수 있는 그래프의 종류가 엄청나게 다양하다는 사실을 알려주는 것이 내가 할 수 있는 최선의 기여임을 깨달았다. 그것이 바로 이 책의 내용이다. 친숙한 것부터 생소한 것까지, 80가지가 넘는 다양한 데이터 시각화 유형을 소개한다. 다양한 그래프 유형을 살펴보기에 앞서 시각 정보 처리에 얽힌 과학적 배경, 그리고 데이터 시각화의 모범 사례와 접근 방법을 살펴보자.
목차
- 1부. 데이터 시각화의 원리
1장. 시각 처리와 지각 순위
__앤스컴의 4종 세트
__시지각의 게슈탈트 원리
__전주의적 정보처리
2장. 더 나은 데이터 시각화를 위한 5가지 지침
__지침 1: 데이터를 보여줘라
__지침 2: 어수선함을 줄여라
__지침 3: 그래픽과 텍스트를 통합하라
__지침 4: 뒤죽박죽 차트를 피하라
__지침 5: 회색으로 시작하라
__데이터 평등 및 책임
__다음 단계
3장. 형식과 기능
__데이터와 상호 작용하는 방식이 달라지고 있다
__이제 시작해 보자
2부. 차트 유형
4장. 범주 간 비교
__막대 차트
__축의 시작점을 0으로 하라
__막대를 끊지 마라
__눈금 표시 및 격자선을 신중하게 사용하라
__가로축 레이블이 길면 그래프를 회전해라
__막대 차트의 변형
__쌍 막대 그래프
__누적 막대 차트
__분기형 막대 차트
__도트 플롯
__마리메꼬 및 모자이크 차트
__단위 차트, 아이소타이프 차트, 와플 차트
__히트맵
__게이지 및 총알 차트
__총알 차트
__거품 비교 차트와 겹 거품 차트
__생키 다이어그램
__폭포형 차트
__결론
5장. 시간
__꺾은선 차트
__원형 꺾은선 차트
__기울기 차트
__스파크라인
__범프 차트
__사이클 차트
__영역 차트
__누적 영역 차트
__스트림 그래프
__수평선 차트
__간트 차트
__순서도 및 타임라인
__연결 산점도
__결론
6장. 분포
__히스토그램
__피라미드 차트
__통계적 불확실성을 차트로 시각화하기
__오차 막대
__신뢰 구간
__그라데이션 차트
__팬 차트
__직접 손으로 그린 느낌
__상자 수염 그림
__촛대 차트
__바이올린 차트
__능선 플롯
__데이터를 표시해 불확실성을 시각화하기
__줄기 잎 그림
__결론
7장. 지리공간
__지도 시각화의 어려움
__단계구분도
__꼭 지도여야 할까?
__카토그램
__비례 기호 및 점 밀도 지도
__흐름 지도
__결론
8장. 관계
__산점도
__거품 플롯
__평행 좌표 플롯
__레이더 차트
__코드 다이어그램
__아크 차트
__상관 행렬
__네트워크 다이어그램
__트리 다이어그램
__결론
9장. 부분과 전체
__원형 차트
__원형 차트에 대한 부정적인 관점
__원형 차트에 대한 긍정적인 관점
__트리맵
__선버스트 다이어그램
__나이팅게일 차트
__보로노이 다이어그램
__결론
10장. 정성적 데이터를 다루는 차트
__아이콘
__단어 구름과 특정 단어
__단어 나무
__특정 단어
__인용
__문구에 색상 입히기
__행렬과 목록
__결론
11장. 표
__표의 해부학
__더 나은 표를 만들기 위한 10가지 지침
__시범 사례: 기본적인 데이터 표 새로 디자인하기
__시범 사례: 회귀분석 표 새로 디자인하기
__결론
3부. 비주얼 디자인 및 디자인 수정
12장. 데이터 시각화 스타일 가이드 개발하기
__데이터 시각화 가이드의 구성 요소
__그래프 해부학
__색상 배색표
__스타일 가이드를 위한 글꼴 규정
__특정 그래프 유형에 대한 지침
__이미지 내보내기
__접근성, 다양성 및 포용성
__모든 것을 하나로 묶기
13장. 디자인 수정 사례
__쌍 막대 차트: 주요 농작물의 수확 면적
__누적 막대 차트: 공공 서비스 제공
__꺾은선 차트: 사회 보장 제도의 현황과 전망
__단계구분도: 앨라배마 노예와 상원 선거
__도트 플롯: 전국 학교 급식 프로그램
__도트 플롯: 미국의 GDP 성장
__꺾은선 차트: 정부 부채
__표: 기업 활동
__결론
맺음말
부록 1. 데이터 시각화 도구
부록 2. 추천 도서 및 자료
추천사
-
“정량적 정보를 명료하고 임팩트 있게 전달하려는 사람들을 위한 탁월한 안내서다.”
-
“데이터 시각화로 효과적인 의사소통을 하기 위한 실용적인 안내서다. 기본 원리부터 시각화 유형에 대한 철저한 분류와 스타일 가이드 제작에 이르는 방대한 내용을 망라한 이 책은 데이터를 정보로 바꾸는 일을 하는 사람 모두에게 유익한, 읽기 쉬운 책이다.”
-
“시각화를 잘하지 못해서 좋은 데이터가 피해를 보는 일이 너무 많다. 지적이고 설득력 있는 시각화 작업에 꼭 필요한 안내서가 마침내 나왔다.”
-
“우리들 대부분은 시각화 없이는 데이터를 이해하기 어렵다. 하지만 데이터를 시각화하는 것 또한 어렵기 마찬가지다! 이 책은 권위 있는 안내서로, 정말 유용하고 탁월하다.”
-
“엄청나게 다양한 시각화 사례가 실려 있다. 즐겁게 읽을 수 있는 그래프의 백과사전이다. 언제 어떤 시각화를 사용해야 할지에 대한 실용적인 통찰을 제공한다. 데이터로 작업하고 소통하는 이들을 위한 탁월한 자료이자 깊이 있는 디자인 안내서다. 더 나은 데이터 시각화를 만들 수 있는 영감을 얻게 될 것이다.”
-
“오늘날 사용되는 수많은 차트 유형을 탐색하기란 꽤 벅찬 일이다. 이 책은 데이터 시각화 분야의 앞길을 밝혀줄 길잡이이자 중요한 기반을 제공한다. 바로 곁에 두고 이 책이 알려주는 원리와 지침을 실무에 참조하라.”
-
“이 책은 언제 어떤 시각화 유형을 왜 사용해야 하는지 자세히 알려준다. 이 흥미진진한 책은 최신 시각화 방법론을 기초부터 응용까지 안내한다. 수백 개에 달하는 명확하고 우아하고 다채로운 사례가 시각화 작업에 필요한 아이디어를 줄 것이다.”
출판사 서평
◈ 이 책의 대상 독자 ◈
이 책은 데이터를 더욱 효과적으로 시각화하는 방법을 다룬다. 여러분의 그래픽 문해력(graphic literacy)과 그래프 활용 역량을 키우는 것이 목표다. 이 책을 읽고 나면 엑셀, 태블로(Tableau), R 등의 소프트웨어를 사용할 때 메뉴나 자습서에서 제시하는 기본 그래프의 한계를 넘어설 수 있을 것이다. 이 책은 데이터에 가장 적합한 그래프를 선택하고 가장 효과적인 방법으로 메시지를 전달하는 방법을 전수한다. 생소한 형식의 그래프를 사용하면 동료나 상사, 또는 청중이 이해하지 못할까 봐 마음 놓고 사용할 수 없다고 불평하는 경우도 있다. 막대 그래프나 꺾은선 차트나 원형 차트를 이해하는 능력을 타고나는 사람은 없다. 프로퍼블리카(ProPublica)의 부편집장 스콧 클라인(Scott Klein)의 말대로 “원래부터 직관적인 그래픽이란 존재하지 않는다. 시각화 자료를 읽고 해석하는 능력을 날 때부터 가지고 태어난 사람은 없다.” 데이터 시각화 전문가는 반드시 청중을 이해해야 하며, 어떤 그래프가 청중의 관심을 끄는지 알아야 한다. 그리고 청중의 그래픽 문해력을 키워줘야 한다.
◈ 이 책의 구성 ◈
이 책은 세 부분으로 구성됐다. 1부는 효과적인 시각화를 위한 기본 지침을 다룬다. 청중이 왜 중요한지, 그리고 그들의 필요에 가장 적합한 그래프 유형은 무엇인지 알아본다. 데이터 시각화를 다루는 책이 개별 그래프 작성 방법을 자세히 다루는 경우는 드물다. 그 대신 이 책은 작업에 참고가 되는 여러 모범 사례를 소개한다. 여러분은 앞으로 많은 시각 자료를 만들고 그 자료가 청중에게 미치는 영향을 확인하면서 자신만의 미적 감각을 키우게 될 것이다. 그러면 때로는 기본 규칙을 넘어 예외가 인정되는 상황도 분별할 수 있을 것이다. 2부는 이 책의 핵심이다. 비교, 시간, 분포, 지리 공간, 관계, 부분-전체, 정성적 데이터, 표 등의 여덟 개 유형으로 분류된 80개 이상의 그래프를 정의하고 논의하면서 각 그래프의 특징과 장단점을 살핀다.
기본정보
ISBN | 9791161756752 ( 1161756752 ) | ||
---|---|---|---|
발행(출시)일자 | 2022년 09월 30일 | ||
쪽수 | 492쪽 | ||
크기 |
187 * 235
* 32
mm
/ 1150 g
|
||
총권수 | 1권 | ||
원서명/저자명 | Better Data Visualizations/Jonathan Schwabish |
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