데이터 시각화란?

 

2019년에 Visualization Tool을 개발하며, 깃헙에 정리한 내용을 티스토리로 옮겼습니다.

 

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데이터 시각화 정리

정보 디자인이란?

• 효과적인 정보와 복잡하고 구조적이지 않은 기술 데이터를 시각적으로 표현하는 방법
  cf. David McCandless, 시각적 이해 위계도
• 정보 시각화, 데이터 시각화도 정보 디자인 범위 속하며 보는 이가 직관적으로 정보를 인지할 수 있게끔 시각적 표현 방법을 통해 제공한다.
• 전혀 기대하지 않은 것을 깨닫게 해줄 때 그림은 가장 가치있다.
  John W.Tukey, Exploratory Data Analysis

데이터 시각화란?

구성요소

• 메신저 (=전달자, eg.디자이너)
• 수신자 (eg.독자, 사용자)
• 메시지 (=시각화된 데이터, eg.차트, 인포그래픽, 터치 스크린)

단계

• 데이터 형상화 (Representation)
  • 물리적으로 데이터에 형태를 부여하는 과정
  • 시각 변수(Visual Variable)를 활용해서 차트, 그래프를 만드는 과정
• 데이터 표현 (Presentation)
  • 차트, 그래프 등에 색상 선택, 상호작용, 주석, 구성요소 배치 등을 적용하는 과정 (디자인 통합 과정)
• 시지각 능력의 활용
  • 눈과 뇌가 공간 추론, 패턴 인식 등 시지각 능력을 활용하여 정보를 처리하는 과정
• 인지의 확장
  • 수신자의 정보처리 과정을 극대화하는 것

예시

샤를 미나르의 나폴레옹 행군흐름도

• 지도 형식으로 표현되었으며 이동흐름에 따라 나폴레옹 군대의 쇠락을 보여준다.
• 병사의 수, 행군 중인 병사들의 지리적 위치, 각 위치에서의 기온과 같은 다차원 정보를 한눈에 볼 수 있다.
• 이 그림은 모스크바에 도착했을 당시 나폴레옹 군대가 얼마나 약화되었는지, 추운 겨울이 군대 약화에 끼친 영향 등을 보여준다.

나이팅게일의 폴라 지역 다이어그램

• 나이팅게일은 폴라그래프를 통해 전쟁터에서 사망하는 병사보다 열악한 위생 환경으로 사망하는 병사가 많다는 사실을 표현하여, 정부를 설득하는데 활용했다.
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앤스콤비의 콰르텟

• 샘플 데이터 집합의 데이터 시각화 전후

데이터 시각화 전

데이터 시각화 후

 

시각화 방법

원칙

• Good Case
  • 시각화 디자인은 직관이나 본능에 의지하는 것이 아닌 원칙과 의도로 다뤄져야 한다.
  효과적으로 정보를 표현하는 기술은 직관이 아니라 학습을 통해 얻어진 원칙에 의해 습득된다.
  Stephen Few, Show me the Numbers

• Bad Case
  • 개인적인 취향에 기반한 디자인 스타일이 있다.
  • 마음에 드는 것이 본능적으로 떠오를 때까지 이것저것 시도한다.
  • 소프트웨어에서 제공하는 기본 디자인에 만족하고 더 수정하지 않는다.
  • 소프트웨어에 익숙하지 않아서 디자인을 수정하는 방법을 모른다.
  • 상사의 요구에 따른다. "멋진 차트를 만들어 주겠나?"

프로세스

벤 프라이의 시각화 방법론

단계	세부단계	설명
구조화	Acquire	정보 수집
구조화	Parse	정보 의미를 바탕으로 구조화(카테고리화)
구조화	Filter	의미 없는 정보 제거
구조화	Mine	데이터 분석을 통해 정보 도출을 위한 알고리즘을 도출
시각화	Represent	바, 라인, 트리 등 시각화 모델 선택
시각화	Refine	명확하고 매력적으로 시각화 모델 개선
시각표현	Interact	시각화 인터랙션 추가

고려할 것

1. 의도

• 데이터 설명 (eg.샤를 미나르의 나폴레옹 행군흐름도, 나이팅게일의 폴라 지역 다이어그램)
• 데이터 탐색을 위한 수단으로 제공 (eg.앤스콤비의 콰르텟) ...아래 계속
• 표현을 위한 "전시" 목적

• 탐색적 솔루션
  • 사용자가 시각적으로 데이터를 탐색할 수 있는 인터페이스 역할
  • 사용자가 솔루션을 활용함으로써 호기심을 자극하고, 패턴이나 관계 등 새로운 발견 가능
  • 설명을 위한 시각화에 비해 인사이트를 얻기 위한 노력이 필요함
  • 정적 영역, 인터랙션 영역(필터링, 정렬, 브러싱, 변수 조정 등)을 분리하여 구현

2. 편집방향

• 시각화 작업을 하는 이유는 무엇인가?
• 누구를 위해 작업하고, 요구사항은 얼마나 잘 정의되었는가?
• 어떤 기능을 수행하는가?
• 만들고자 하는 시각화는 어떤 톤(tone)인가?

3. 시각화 디자인 옵션

• 색상
  • 데이터의 정량적 표현을 위해서는 순차적 색상 배합, 발산형 배합을 사용한다.
  • 사람의 눈은 한번에 최대 12개의 색상을 구분할 수 있다.
  • 색맹, 색약을 고려하여 색상을 선택해야 한다.
  • 넓은 영역에는 강하고 채도가 높은 색상의 사용을 피하라. 대신 강조나 주의를 끌어야할 때 옵션으로 사용한다.
• 인터랙션
• 주석
• 배치

분류 체계

Hierarchy of visual understanding

시각화 기술의 종류

1. 도표와 통계 분석 도구 (eg. Microsoft Excel, Tableau)
2. 프로그래밍 환경 (eg. D2.js, Processing, R ggplot2)
3. 전문가 도구 (eg. Adobe Illustrator, Adobe Effect, ArcGIS, Gephi)

참고자료

• 데이터 시각화 설계와 활용, 앤디 커크, 에이콘출판
• D3.js 실시간 데이터 시각화, 파블로 나바로 카스틸로, 에이콘출판
• 빅데이터 분석 시각화 분석, 이지선, slideshare
• 송한나의 the art of data, 송한나, 데이터전문가지식포털

볼만한 자료

• 색상환의 혼합색과 배색의 종류
• D3.js에 내장된 색채 배합의 예
• 색채 배합 사이트