챗GPT로 알아보는 빅데이터 : 데이터를 사용하여 스토리를 말하는 데이터 시각화
* 소개 *
전 세계적으로 수집된 데이터의 양이 급수적으로 증가하고 있기 때문에 이해와 동향을 이해 관계자들에게 전달하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 우리는 이를 위해 데이터 시각화의 실천을 사용합니다. 데이터 시각화는 광범위한 양의 정보를 신속하고 효율적으로 처리하고 흥미롭고 교육적 인 방식으로 표시 할 수 있습니다. 이 블로그 기사에서 우리는 매력적인 데이터 스토리를 만드는 데이터 시각화의 가치를 논의하고 시작하기위한 몇 가지 지침과 예를 제공 할 것입니다.
데이터 시각화가 중요한 이유
간단히 말해서, 데이터 시각화는 복잡한 데이터를 이해하는 능력을 돕습니다. 데이터 시각화는 인간의 뇌가 텍스트에 비해 시각 정보를 얼마나 빨리 처리하는지 활용할 수 있습니다. 우리는 테이블 시트 또는 다른 텍스트 기반 형식으로 제공되는 것과는 달리 데이터가 시각적으로 제시될 때 패턴, 동향 및 외관을 쉽게 파악할 수 있습니다. 또한 데이터 시각화는 이러한 통찰력을 다른 사람들에게 설득력 있고 이해할 수 있는 방식으로 제시할 수 있습니다. 임원에서 대중에 이르기까지 데이터 시각화는 다양한 그룹이 쉽게 공유하고 이해할 수 있습니다. 이것은 큰 데이터 또는 데이터 분석에 종사하는 사람들을위한 중요한 도구입니다.
데이터를 효과적으로 시각화하는 방법
기술적 전문성과 창조적 인 재능은 좋은 데이터 시각화를 생성하는 데 필요합니다. 여기에 당신을 데려 갈 수있는 몇 가지 포인터가 있습니다 :
1. 올바른 시각화 범주를 선택하십시오.
스펙터 플로트, 라인 그래프, 파이 차트, 바 그래프 및 파이어 차트를 포함하여 사용할 수있는 다양한 유형의 데이터 시각화가 있습니다. 각 형태의 시각화가 특정 유형의 데이터에 더 적합하기 때문에 목적에 적합한 시각화를 선택하는 것이 중요합니다. 일반적으로 스펙터 플로트는 두 개의 변수 사이의 상관 관계를 표시하는 데 이상적이며, 라인 그래프는 값을 비교하는 데 가장 적합하며, 바 차트는 시간을 통한 값 비교를 위한 최선의 방법입니다.
2. 기본 유지하기
데이터 디스플레이의 측면에서, 덜은 종종 더 유리합니다. 시각화를 간단하게 유지하고 외부 측면을 추가하는 것을 피함으로써 전달하려는 주요 정보에 집중하십시오. 너무 많은 색상이나 글꼴을 사용하지 말고 간단하고 간단한 라벨과 제목을 사용하십시오.
3. 대조와 강조를 사용하여
데이터 시각화 디자이너의 도구 상자의 가장 효과적인 요소 중 하나는 시각적 대조입니다. 눈에 띄는 패턴이나 데이터 포인트와 같은 중요한 구성 요소에주의를 기울이기 위해 대조를 사용합니다. 오해를 피하기 위해서는 색을 절약하고 일관되게 사용하십시오.
4. 원본이 되라
디자인을 통해 창의력을 발휘하는 것을 두려워하지 마십시오, 비록 시각화를 간단하고 이해하기 쉽도록 유지하는 것이 중요하더라도. 독자들의 관심을 끌고 데이터의 참여를 높이려면 매혹적인 이미지와 독창적 인 견해를 사용하십시오.
효과적인 데이터 시각화 예제
다음은 몇 가지 시각화 방법을 사용하여 성공적인 데이터 시각화를 설명합니다.
1. 코로나 바이러스 사례는 미국 지하철 지역에서 뉴욕 타임스 (New York Times)에보고되었습니다.
미국 대도시 지역의 코로나 바이러스 사례의 수는 지도를 사용하여이 데이터 시각화에 묘사됩니다. 케이스의 수는 서클의 크기에 의해 나타나고 성장 속도는 색상에 의해 나타납니다. 이 그래픽은 시청자가 감염이 가장 널리 퍼지는 곳과 얼마나 빨리 확산되는지에 대한 명확한 그림을 제공하기 때문에 잘 작동합니다.
2. 국가의 부와 건강의 격차가 줄어들다
이 데이터 시각화에서는 다양한 국가의 부와 건강이 시간이 지남에 따라 어떻게 변했는지를 강조하는 데 사용됩니다. 각 국가의 인구는 서클의 크기에 의해 표시됩니다. 시청자는 번영과 건강이 시간이 지남에 따라 어떻게 진화했는지, 그리고이 그래픽 덕분에 어느 국가가 가장 발전했는지를 볼 수 있습니다.
3. 브랜드명 상품명
다양한 래퍼들이 그들의 텍스트에 사용하는 다양한 용어의 양은 바 차트를 사용하여 이 데이터 시각화에 표시됩니다. 가장 많은 단어를 가진 래퍼는 단어 수에 의해 정렬 된 목록의 상단에 있습니다. 이 시각화는 시청자에게 래퍼가 가장 독특한 사전을 가지고 있는지 보여주고 힙합 문화에 대한 매혹적인 통찰력을 제공하기 때문에 잘 작동합니다.
* 결론 *
빅 데이터 또는 데이터 분석에 관심이있는 사람은 도구로서 데이터 시각화에 접근해야합니다. 효과적인 데이터 시각화는 복잡한 정보를 이해하는 능력을 가속화하고 향상시킬 수 있으며 다양한 관객에게 통찰력을 효과적으로 전달할 수 있습니다. 이 게시물의 팁과 잘 작동하는 예제를 사용하여 데이터를 사용하여 매혹적인 이야기를 말할 수있는 데이터 시각화를 생성할 수 있습니다.