빅데이터 결과해석 - 분석결과해석 및 활용(시각화)

 

1. 데이터 시각화(Data Visualization) : 데이터를 이해하기 쉽게 표현

- 기능 : 설명, 탐색, 표현

- 목적 : 정보전달, 설득하기

 

2. 시각화 절차 : 구조화 - 시각화 - 시각표현

 

3. 데이터 시각화 유형(★) : 시간/ 공간/ 관계/ 비교/ 분포/ 인포그래픽

   1) 시간 시각화 : 시간에 따른 Trend 변화

       - 이산형 : 막대/ 누적막대/ 점그래프

       - 연속형 : 선그래프/ 영역차트/ 계단식차트

이산형 : 막대그래프 사이 떨어져 있다. ※ 히스토그램(연속형) : 붙어있음.

 

   2) 공간 시각화 : 위도&경도 사용, 지도를 통해 경향과 차이를 표현

       - 등치지역도, 등치선도(등치지역도 단점개선), 도트/버블맵, 카토그램(면적왜곡)

 

  3) 관계 시각화 : 집단 간 상관관계, 연관성, 분포, 패턴 등을 찾음

      - 산점도, 산점도행렬, 버블차트, 히스토그램

a. 산점도  b. 버블차트(산점도+점에 의미부여)  c. 히스토그램

 

   4) 분포 시각화 : 전체에서 부분간 관계

       - 파이차트, 도넛차트, 트리맵

 

   5) 비교 시각화 : 데이터간 차이점/유사성 관계

       - 히트맵, 평행좌표그래프, 체르노프페이스, 스타차트(레이더,거미차트), 플로팅바 차트

 

   6) 인포그래픽 

       - 중요한 정보를 하나의 그래픽으로 표현(그래픽과 텍스트가 균형을 이룸)

       - 복잡하고 어려운 정보(수많은 데이터)를 쉽고 명확하게 이해할 수 있음

       - 많은 양의 정보가 아닌 핵심이 되는 정보를 이해하기 쉽게 표현

       - 인포그래픽 예 : 서울 지하철 노선도

       - 인포그래픽 형태 : 비교분석, 타임라인, 통계형, 지도형