기초가 탄탄한 데이터 시각화 입문서
이론부터 실습까지 데이터 시각화 단계를 따라 질문에 답하면서 배웁니다!

1. 데이터 시각화 이론부터 실습까지 한 권에 담았습니다!
데이터 시각화 이론만 배우면 ‘이론은 아는데 이제 어떻게 데이터 시각화를 해야 하지?’라는 의문이 생깁니다. 반대로 실습만 배우면 ‘차트는 만들 줄 아는데 이게 정말 좋은 시각화인가?’라는 의문이 생깁니다. 이 책은 좋은 데이터 시각화를 위한 4가지 원칙과 데이터 시각화 준비를 위한 6단계 등 데이터 시각화의 기초부터 막대 차트, 선 차트, 하이라이트 테이블과 지도, 워드 클라우드 그리고 대시보드까지 12가지 시각화 유형별 사용법을 다룹니다. 여기서 한발 더 나아가 태블로로 직접 시각화해 보는 실습도 다룹니다. 단 한 권의 책으로 실생활에 바로 적용할 수 있는 데이터 시각화 기본기를 단단히 다질 수 있습니다.

2. 데이터로 질문을 떠올리고 인사이트를 찾는 방법을 한 권에 담았습니다!
데이터 파일에는 어떤 설명도, 질문도 없이 그저 수천 혹은 수만 개의 데이터만이 빼곡히 들어있습니다. 데이터 시각화를 처음 시작한다면 이 파일로 무엇을 어떻게 시작해야 하는지 몰라 막막함을 느끼게 됩니다. 이 책은 ‘전국 종량제 봉투 가격 표준 데이터’와 같은 공공데이터를 바탕으로 ①데이터를 준비하고 ②질문을 떠올리고 ③질문에 답할 때 필요한 차트를 선택하고 ④그 차트를 만들며 ⑤질문에 답해 보는 [데이터 시각화의 모든 단계]를 다루고 있습니다. 여기서 한발 더 나아가, ⑥대시보드와 발표 자료로 다른 사람에게 데이터를 전달하는 과정까지 다루고 있어 한 권으로 데이터 속 숨겨진 인사이트를 파헤쳐 가는 데이터 시각화의 모든 단계를 확실하게 경험할 수 있습니다.

__추천의 글
__저자의 글
__이 책의 구성

CHAPTER 1 데이터 시각화 알아보기: 데이터 시각화란 무엇일까요?
1-1 데이터가 왜 중요할까요?
_지금은 빅 데이터 시대입니다
_데이터는 중요한 자원입니다

1-2 데이터 시각화가 왜 필요할까요?
_데이터 시각화의 정의와 목적
__상황1: 대부분의 사람은 긴 글보다 짧게 요약된 내용을 선호합니다
__상황2: 대부분의 사람은 글자보다 임팩트 있는 시각 요소에 집중합니다
_데이터 시각화를 하는 이유
__상황1: 항목 간 관계를 발견할 수 있습니다
__상황2: 데이터에 숨어 있는 트렌드를 찾아낼 수 있습니다
__상황3: 핵심을 효과적으로 전달하는 데이터 스토리텔링을 할 수 있습니다
__상황4: 감정을 자극해 깊은 인상을 남길 수 있습니다
_데이터 시각화의 이점
__이점1: 시간을 아낄 수 있습니다
__이점2: 효과적인 학습을 할 수 있습니다
__이점3: 다양한 통찰을 얻을 수 있습니다
__ 이점4: 경력 관리에 도움이 됩니다

1-3 좋은 데이터 시각화란 무엇일까요?
_좋은 데이터 시각화의 정의
_좋은 데이터 시각화를 위한 4가지 원칙
__원칙1: 데이터(정보): 가장 중요한 데이터를 강조합니다!
__원칙2: 기능(목표): 읽기 쉽습니다!
__원칙3: 콘셉트(스토리): 효과적으로 메시지를 전달합니다!
__원칙4: 시각적 구성 요소(균형): 색상과 기호를 적절하게 사용합니다!

CHAPTER 2 데이터 시각화 준비하기: 데이터 시각화 사전 작업과 도구 알아보기
2-1 데이터 시각화 사전 작업 알아보기
_1단계: 알고 싶은 질문 생각하기
_2단계: 데이터 획득하기
__공공데이터 이용하기
__설문조사로 직접 데이터 수집하기
_3단계: 데이터 정제하기
_4단계: 적절한 차트 선택하기
__항목 간 상대 수치 비교하기
__항목 간 관계 파악하기
__데이터 패턴 포착하기
__데이터 구성 요소 비율 파악하기
_5단계: 데이터 준비하기
_6단계: 데이터 시각화하기

2-2 데이터 시각화 도구 알아보기
_유형별 데이터 시각화 도구 살펴보기
_상황에 맞는 데이터 시각화 도구 선택하기

2-3 태블로 살펴보기
_태블로 알아보기
_태블로 설치하기
__태블로 데스크톱 설치하기
__태블로 퍼블릭 설치하기
_태블로 실행하기
__태블로 시작 화면 살펴보기
__태블로 작업 영역 살펴보기

CHAPTER 3 데이터 시각화 시작하기: 차트 유형별 데이터 시각화 기법 알아보기
3-1 막대 차트: 비교 분석 중심의 시각화
_알아보기: 상황별 막대 차트 사용법
__상황1: 막대 차트는 트렌드를 파악할 때 유용합니다
__상황2: 수직 막대 차트는 순위를 비교할 때 유용합니다
__상황3: 수평 막대 차트는 달성도를 확인할 때 유용합니다
_ TIP: 막대 차트를 사용할 때 알아 두면 좋은 내용
__TIP1: 항목이 많다면 수평 막대 차트를 사용합시다!
__TIP2: 순위를 강조하고 싶다면 오름(내림)차순으로 정렬합시다!
__TIP3: 항목을 구분해야 한다면 색상을 사용합시다!
_직접 해 보기: 서울 지하철 총 승객수는 호선에 따라 어떤 차이가 있을까?
_고민해 보기: 다양한 막대 차트로 질문에 답해 보기
_정리하기: 막대 차트의 주요 특성

3-2 선 차트: 시간에 따른 변화 중심의 시각화
_알아보기: 상황별 선 차트 사용법
__상황1: 선 차트는 시간의 흐름에 따른 데이터 변화를 보여 줄 때 유용합니다
__상황2: 선 차트는 항목 간 트렌드 변화를 비교할 때 유용합니다
_TIP: 선 차트를 사용할 때 알아 두면 좋은 내용
__TIP1: 핵심을 정확하게 전달하려면 한 차트에 너무 많은 선을 사용하지 맙시다!
__TIP2: 항목을 차별화하고 싶다면 색상을 사용합시다!
__TIP3: 항목값이 과장되지 않도록 세로축 범위를 적절하게 조정합시다!
_직접 해 보기: 제주특별자치도 자연 휴양림 이용객 현황은 어떻게 될까?
_고민해 보기: 선 차트로 다양한 질문에 답해 보기
_정리하기: 선 차트의 주요 특성

3-3 파이 차트: 비율 분석 중심의 시각화
_알아보기: 상황별 파이 차트 사용법
__상황1: 파이 차트는 항목의 비율을 파악할 때 유용합니다
__상황2: 파이 차트는 항목 간 상대적 크기를 비교할 때 유용합니다
_TIP: 파이 차트를 사용할 때 알아 두면 좋은 내용
__TIP1: 핵심을 제대로 전달하려면 파이를 너무 많은 조각으로 나누지 맙시다!
__TIP2: 크기를 명확하게 비교하려면 조각을 큰 순서대로 나열합시다!
__TIP3: 정확한 정보를 보여 주고 싶다면 핵심 정보만 담아야 합니다!
_직접 해 보기: 인천광역시 시군구별 인구는 어떻게 구성되어 있을까?
_고민해 보기: 다양한 파이 차트로 질문에 답해 보기
_정리하기: 파이 차트의 주요 특성

3-4 분산형 차트: 관계 분석 중심의 시각화
_알아보기: 상황별 분산형 차트 사용법
__상황1: 분산형 차트는 항목 간 관계를 확인할 때 유용합니다
__상황2: 분산형 차트는 분포 양상을 비교할 때 유용합니다
_TIP: 분산형 차트를 사용할 때 알아 두면 좋은 내용
__TIP1: 항목 간 관계를 명확하게 표현하고 싶다면 추세선을 사용합시다!
__TIP2: 카테고리가 2개 이상이라면 색상으로 구분합시다!
_직접 해 보기: 졸음운전 사고 건수는 사상자수와 어떤 관계를 보일까?
_ 고민해 보기: 다양한 분산형 차트로 질문에 답해 보기
_ 정리하기: 분산형 차트의 주요 특성

3-5 하이라이트 테이블: 데이터 포착 중심의 시각화
_알아보기: 상황별 하이라이트 테이블 사용법
__상황1: 하이라이트 테이블은 여러 항목값 조합의 차이점을 비교할 때 유용합니다
__상황2: 하이라이트 테이블은 주목해야 하는 값을 포착할 때 유용합니다
_TIP: 하이라이트 테이블을 사용할 때 알아 두면 좋은 내용
__TIP1: 의도를 명확히 보여 주는 색상을 사용합시다!
__TIP2: 보여 줘야 하는 조합의 개수가 많다면 조합값을 제거합시다!
_직접 해 보기: 녹색기업은 녹색제품을 많이 구입할까?
_고민해 보기: 다양한 하이라이트 테이블로 질문에 답해 보기
_정리하기: 하이라이트 테이블의 주요 특성

3-6 하이라이트 지도: 지리적 데이터 분석 중심의 시각화
_알아보기: 상황별 하이라이트 지도 사용법
__상황1: 하이라이트 지도는 데이터를 지리적으로 비교할 때 유용합니다
__상황2: 하이라이트 지도는 시간별 지리적 데이터 변화를 확인할 때 유용합니다
_TIP: 하이라이트 지도를 사용할 때 알아 두면 좋은 내용
__TIP1: 시각화 효과를 극대화하려면 데이터에 맞는 지도 배경을 사용합시다!
__TIP2: 고유한 경로가 있는 데이터를 표현하려면 지도에 선을 사용합시다!
_직접 해 보기: 가뭄 피해가 많이 발생하는 지역은 어디일까?
_고민해 보기: 다양한 하이라이트 지도로 질문에 답해 보기
_정리하기: 하이라이트 지도의 주요 특성

3-7 워드 클라우드: 단어 분석 중심의 시각화
_알아보기: 상황별 워드 클라우드 사용법
__상황1: 워드 클라우드는 서술형 데이터를 분석할 때 효과적입니다
__상황2: 워드 클라우드는 사용 빈도수가 높은 핵심 단어를 강조할 때 유용합니다
_TIP: 워드 클라우드를 사용할 때 알아 두면 좋은 내용
__TIP1: 단어가 많다면 빈도수가 낮은 단어들은 제외합시다!
__TIP2: 별 의미가 없는 단어는 제거합시다!
_직접 해 보기: 뉴스에서 가장 많이 언급되는 단어는 무엇일까?
_고민해 보기: 다양한 워드 클라우드로 질문에 답해 보기
_정리하기: 워드 클라우드의 주요 특성

CHAPTER 4 데이터 시각화 끌어올리기: 대시보드와 스토리 만들기
4-1 대시보드: 다양한 정보를 한눈에 살펴보는 시각화 기법
_알아보기: 대시보드의 장점
_TIP: 대시보드를 만들 때 알아 두면 좋은 내용
__TIP1: 대시보드로 해결할 문제와 보는 사람을 명확하게 설정합시다
__TIP2: 가장 중요한 데이터를 위쪽이나 왼쪽 위에 배치합시다
__TIP3: 간결한 디자인으로 구성합시다
__TIP4: 관련 있는 데이터는 같은 곳에 모아 둡시다
_직접 해 보기: 사고유형별 교통사고 현황 파악하기
_더 알아보기: 더 보기 좋은 대시보드 만들기
_정리하기: 대시보드의 주요 특성

4-2 태블로 스토리: 설득력 있는 메시지를 전달하는 기법
_알아보기: 태블로 스토리의 장점
_TIP: 7가지 데이터 스토리텔링 표현 방법
__방법1: 시간대별 변화
__방법2: 드릴다운
__방법3: 축소
__방법4: 대조
__방법5: 교차
__방법6 :요소
__방법7: 이상값
_직접 해 보기: 사고유형별 교통사고 현황 발표하기
_더 알아보기: 더 보기 좋은 태블로 스토리 만들기
_정리하기: 태블로 스토리의 주요 특성

CHAPTER 5 데이터 시각화 적용하기: 데이터 시각화로 사례 분석하기
5-1 서울특별시 공공 자전거 현황 분석: 사람들은 언제 어디서 자전거를 타고 싶어 할까?
_알아보기: 공공자전거 대여 서비스와 따릉이
_질문하기: 공공자전거 이용정보로 무엇을 알 수 있을까?
_답해 보기: 서울특별시 공공자전거 대여 현황은 어떤가?
_보여 주기: 공공자전거 수요 예측 지원하기
_발표하기: 공공자전거 대여수에 영향을 미치는 원인 전달하기

5-2 서울특별시 대기오염도 현황 분석: 서울특별시 (초)미세먼지의 농도는 얼마나 높을까?
_알아보기: 대기오염과 대기오염도
_질문하기: 일별 평균 대기오염도로 무엇을 알 수 있을까?
_답해 보기: 서울특별시의 (초)미세먼지 현황은 어떤가?
_보여 주기: (초)미세먼지 방지 대책 지원하기
_발표하기: 초미세먼지의 위험성 전달하기

5-3 전국 종량제 쓰레기 봉투 가격 분석: 전국의 종량제 쓰레기 봉투 가격은 똑같을까?
_알아보기: 쓰레기 종량제와 종량제 쓰레기 봉투
_질문하기: 종량제 봉투 가격 데이터로 무엇을 알 수 있을까?
_답해 보기: 지역별 종량제 쓰레기 봉투 가격은 얼마나 다를까?
_보여 주기: 종량제 쓰레기 봉투 가격 책정 지원하기
_발표하기: 종량제 쓰레기 봉투 가격의 지역 편차 전달하기

5-4 대학 입학정원 및 입학생수 분석: 입학정원과 입학생수는 정말 감소하고 있을까?
_알아보기: 학령인구 감소와 대학 입학정원
_질문하기: 대학 입학정원과 입학생수로 무엇을 알 수 있을까?
_답해 보기: 대학 입학정원과 입학생수의 트렌드는 어떨까?
_보여 주기: 인적 자원 개발 계획 지원하기
_발표하기: 대학 입학정원과 입학생수 트렌드 전달하기

__찾아보기

황재진

한 권으로 경험하는 데이터 시각화의 전 과정!

● 이미 우리 삶에 깊숙이 스며든 데이터 분석

기술이 발전하면서 수집할 수 있는 데이터는 점점 더 늘어나고 있으며, 또 기업에서 그것을 최대한 많이 수집하기 위해서 최선을 다하고 있습니다. 사실 이미 많은 기업에서 엄청난 양의 데이터를 축적해 놓고 데이터를 이리저리 만져가면서 유의미한 결론을 도출하기 위해 ‘분석’하고 있습니다. 데이터 분석은 이제 특정 산업이나 직업군의 전유물이 아니라 누구나 해야 하는 기본 업무라고 할 수 있습니다.

● 데이터 속 ‘핵심’ 전달이 ‘핵심’

데이터 분석의 핵심은 유의미한 ‘인사이트’ 도출입니다. 데이터 시각화는 엄청난 양의 데이터를 시각 요소로 표현해 데이터 분석의 알파이자 오메가라고 할 수 있는 인사이트 도출을 도와주는 ‘수단’입니다. 다시 말해, 데이터 시각화는 예쁘고 아름다운 차트를 만드는 것이 아니라 분석 목적에 따라 인사이트를 잘 전달할 수 있는 시각화 유형을 선택하는 일이라고 할 수 있습니다.

수치를 보기 좋게 정리하고, 데이터의 흐름을 한눈에 편리하게 볼 수 있는 수단이 있다는 건 그만큼 데이터 분석 업무의 능률이 올라간다는 말입니다. 그러므로 데이터 시각화는 방대한 데이터가 넘쳐흐르는 대(大) 데이터 시대의 필수 불가결 요소라고 할 수 있습니다.

● 기본기와 활용법 모두 알아야 하는 데이터 시각화

데이터 시각화 소프트웨어로 무작정 데이터를 ‘시각화’한다고 해서 좋은 결과가 뚝딱 나오는 건 아닙니다. 데이터 시각화 소프트웨어는 그저 쉽고 편리하게 데이터를 시각화할 때 도움을 주는 수단일 뿐입니다.

좋은 데이터 시각화를 구현하려면 데이터 시각화의 ‘기본기’를 단단히 다져야 합니다. 기본기가 받쳐 주지 않는다면, 데이터를 나열할 때보다 가독성이 더 떨어지거나, 어떤 메시지도 전달할 수 없는 그저 예쁜 이미지만 만들고 끝날 수 있기 때문입니다. 데이터를 분석해서 애써 얻어 낸 인사이트를 다른 사람에게 제대로 전달하지 못한다면 아주 많이 슬플 것입니다.

기본기를 단단히 다졌다면 이제 데이터 시각화에 활용할 수 있어야 합니다. 어떤 이론의 활용법을 배울 때 가장 효과적인 방법은 ‘실습’입니다. 우리가 일상생활에서 접할 수 있는 다양한 사례를 통해 데이터를 왜 수집하며, 데이터에서 무엇을 발견하며, 데이터를 어떻게 시각화할지 고민하고, 다른 사람에게 인사이트를 설득력 있게 전달하는 실습을 여러 번 반복하고 나면 어떤 데이터든 당당하게 시각화할 수 있게 됩니다.

사실 이론을 모두 배우고 또 그 이론을 바탕으로 실습하려면 많은 시간과 노력이 필요합니다. 하지만 딱 한 권으로 데이터 시각화의 핵심 요소만 배우고, 사례를 바탕으로 데이터 시각화를 실습까지 할 수 있습니다. 바로 『사례 분석으로 배우는 데이터 시각화』를 통해서 말입니다.

● 『사례 분석으로 배우는 데이터 시각화』에서 다루는 내용

V? 좋은 시각화를 위한 4가지 원칙 등 데이터 시각화 기초 이론
V? 막대 차트부터 대시보드까지 12가지 핵심 시각화 유형별 사용법과 사용 팁
V? 쉽고 편리한 데이터 시각화에 꼭 필요한 태블로 기본 사용법
V? ‘졸음운전 교통사고 현황’ 등 12가지 공공데이터를 바탕으로 진행하는 사례 분석 실습

● 『사례 분석으로 배우는 데이터 시각화』를 읽어야 하는 당신
V? 조자룡 창 쓰듯이 데이터를 멋지게 시각화해서 기획안을 무조건 통과시키고 싶지만,
→ 회사는 처음이라 시각화가 너무 막막한 기획자, 마케터, 연구원 등의 직장인

V? ○○위키와 비교해도 전혀 꿀리지 않을 만큼 자료 조사는 완벽하지만,
→ 학교는 처음이라 시각화가 너무 막막한 중학생, 고등학생, 대학생, 대학원생 등의 학생

V? 데이터 분석에 진심으로 뛰어들고 싶지만,
→ 이번 생은 처음이라 시각화가 너무 막막한 모든 사람

● 예제 파일 다운로드
→ https://www.hanbit.co.kr/src/10566

● 관련 도서
『혼자 공부하는 R 데이터 분석』(한빛미디어, 2022)
『이것이 데이터 분석이다 with 파이썬』(한빛미디어, 2020)
『데이터 스토리』(한빛미디어, 2021)