[내일배움캠프] QA/QC_5기 ( 17일차 )

 

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[ 주제 : 직관적인 데이터 시각화 만들기 ] 

• 데이터 분석에서 중요한 것은 단순히 그래프를 그리는 것이 아닌 누구나 한눈에 이해할 수 있는 '직관적인 시각화'를 만드는 것이다.
• 같은 데이터라고 해도 어떻게 나타내느냐에 따라 "이해하기 어려운 그래프" vs "한눈에 이해할 수 있는 그래프" 로 나뉜다고 생각한다.

따라서 이번 글에는 직관적인 데이터 시각화의 핵심 원칙과 파이썬을 활용한 실습으로 정리를 해보겠다.

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1. 직관적인 시각화란?
   - 설명 없이도 의미가 전달되는 그래프를 의미
   1. 한 눈에 증가/감소가 보인다.
   2. 값의 크기 비교가 쉽다.
   3. 중요한 정보를 강조하고 있다.
2. 나쁜 시각화
   1. 축(label)이 없는 그래프
   2. 색이 너무 많거나 의미없는 색 사용
   3. 너무 많은 정보가 한 그래프에 포함
   4. 범례가 없는 그래프
3. 좋은 시각화의 핵심 원칙
   1. 단순하게 만들기
      - 불필요한 요소 제거
      
      
   2. 비교가 쉽게 만들기
      - 막대 그래프 활용
      - 정렬(sort) 적용
      
      
   3. 강조할 부분 강조
      - 중요한 데이터에만 색상 강조
      
      
   4. 제목과 라벨 명확히하기
      - 그래프 제목 필수
      - 축(label) 표기

[ 파이썬으로 직관적인 시각화 만들기 ]

• 잘못된 그래프 예
  • import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    
    

    data = [10, 20, 30, 40, 50]

    
    

    plt.plot(data)

    plt.show()

     

 -> 문제점 : 제목없음 , 축 설명없음

 

• 개선된 그래프
  • plt.plot(data)

    plt.title("Sales Growth Over Time")

    plt.xlabel("Time")

    plt.ylabel("Sales")

    plt.show()

     

 

• 비교가 쉬운 막대 그래프 
  • categories = ["A", "B", "C"]

    values = [30, 50, 20]

    
    

    plt.bar(categories, values)

    plt.title("Sales by Category")

    plt.xlabel("Category")

    plt.ylabel("Sales")

    plt.show()

     

 

 - > 항목 간 비교가 직관적이다

 

• 중요한 데이터를 강조한 그래프
  • colors = ["gray", "red", "gray"]

    
    

    plt.bar(categories, values, color=colors)

    plt.title("Highlight Important Data")

    plt.show()

 

그래프 선택	잘못된 차트 사용	데이터에 맞는 차트
정보량	너무 많음	핵심만 표시
색상	과도함	의미 있는 색만 사용
축/라벨	없음 또는 왜곡	명확하게 표시
해석	어렵다	한눈에 이해