10일차 이론

 

 

 

 

트리맵

계층적 데이터일 때, 계층 구조 내의 비율을 비교하는데 탁월함. 

• 예) 디스크 사용량을 시각화하여 폴더와 파일의 크기를 비교
• 각 부문별 매출 비율을 시각화

https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/TreeMap/treemap.html

 

 

버블차트

•  산점도(x, y 변수의 관계를 표현)의 확장된 형태
•  데이터 포인트의 크기를 추가하여 총 3가지 변수를 시각화!
• 예시) 북미 시장의 테크 마켓 시장을 시각화함 
  • x, y 축에는 각각 기술직 성장률과 평균 임금이 적혀 있음 
  • 각 점의 크기는 기술직 수를 나타냄!

 

생키 다이어그램(Sankey Diagram)

• 데이터의 흐름과 비율을 시각화하는 다이어그램 
  • 예) 미국 시장의 수입과 수출 국가의 비율과 흐름을 나타냄
    • cf) 수입, 수출 표가 각각 있으면 수입 수출 흐름을 한눈에 파악하기 어려움, 반면 생키 다이어그램은 전체적인 그림을 보기 굿!

https://www.visualcapitalist.com/us-largest-trading-partners-2022/

 

레이더 차트

2. 데이터 형태에 따른 시각화

다변량 데이터 시각화

: 여러 변수 간의 관계와 패턴을 파악하기 위한 시각화 방법

 

• 주의점: 너무 많은 데이터를 한 번에 시각화하면, 복잡해진다. 
• 방법: 산점도, 평행좌표, 히트맵 등 
• 예시: (iris 데이터) 각 iris 종 별로, 4가지 변수를 시각화해보자
  • 관측) sepal_width 같은 경우는 종 별로 수치 구간의 차이가 없지만, petal_length의 경우 종별로 구간이 잘 나눠짐 
  • insight) 종 별로 구분하는데 있어서 petal_length가 좀 더 유용하다...

https://blog.naver.com/wideeyed/221532793291

 

 

시계열 데이터 시각화 

• 시간에 따른 변화를 분석하는 것이 핵심 
• 선그래프, 히트맵, 캘린더 차트

캘린더 차트

선그래프

 

3. 인터랙티브 시각화

: 사용자와 상호작용할 수 있는 데이터 시각화 방법

-> 직접 관심있는 데이터를 선택하거나, 그래프를 확대/축소하는 등 

 

 

 

• 구현 방법 
  • Python에서 plotly.express를 활용하여 인터렉티브 시각화를 생성할 수 있다. 
  • 혹은 matplotlib.animation을 사용하여, 애니매이션을 구현할 수 있다.