[Data Viz] 1-2강 시각화의 요소

1. 데이터 이해하기

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1.1 데이터에 대한 관점

• 데이터셋 관점(global)
• 개별 데이터 관점(local)

 

1.2 데이터셋 종류

정형 데이터

• 테이블 형태
• 일반적으로 csv(Comma Separated Value), tsv(Tab Separated Value)파일
• row는 데이터 1개(item), column은 attribute 1개(feature)
• 가장 쉽게 시각화할 수 있는 데이터셋임
• 가장 많이 접할 데이터셋이기도 함

시계열 데이터

• 시간의 흐름에 따른 Time-Series 데이터 : 추세(Trend), 계절성(Seasonality), 주기성(Cycle) 살핌
• 정형 데이터 : 기온, 주가 등 / 비정형 데이터 : 음성, 비디오 등

지리/지도 데이터

• 다양한 실사용

관계 데이터

• 객체 간 관계 시각화 (Graph visualization / Network Visualization)
• 객체는 Node로, 관계는 Link로 표현
• 크기, 색, 수 등의 시각적 요소를 통해 객체간 관계의 가중치 표현
• 휴리스틱한 노드 배치 구성 (heuristic : 러프하게 추론, 발견하는 방법)

계층적 데이터

• 포함관계가 분명한 데이터 : 네트워크 시각화로도 표현 가능
• Tree, Treemap, Sunburst 등

데이터의 종류

• 수치형(numerical) : 연속형, 이산형
• 범주형(categorical) : 명목형(순서가 중요치 않은 범주형), 순서형

 

2. 시각화 이해하기

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2.1 마크와 채널

• 마크 : 점, 선, 면으로 이뤄진 데이터 시각화
• 채널 : 각 마크를 변경할 수 있는 요소들(색깔, 위치, 모양, 기울기, 길이, 면적 등)

2.2 전주의적 속성

pre-attentive attribute : 주의하지 않아도 인지하게 되는 요소 (동시에 여러 개 사용하면 어지러워 인지 불가. 적절히 사용할 것!)