데이터시각화7 (3)데이터의 차원과 차트의 선택 데이터 시각화와 인지 과학적 원리 데이터 시각화의 정의와 필요성 1. 왜 데이터 시각화가 필요한가? 시각화는 데이터에서 메시지를 얻거나 표현하는 과정이다. 아래 그림을 보면 왼쪽의 원본 데이터(raw data)는 정보량이 많지만 구 diseny.tistory.com 1. 데이터 타입과, 차원에 따라 차트의 형태는 제한된다. 데이터셋에 포함된 변수들의 개수(차원)와 그들의 관계에 따라 그릴 수 있는 차트의 형태는 정해져 있다. 우선 최종적인 결과물은 2차원 공간 또는 2차원 지면, 디스플레이라는 한계가 있다는 점을 분명하게 의식해야 한다. 따라서 데이터셋에서 2개의 변수까지는 하나의 축(x, y)에 매핑되고, 변수 3개를 동시에 표현해야 할 때는 디자인 요소를 넣어 차트를 그려야 한다. 2. 2개의 변수를.. 2024. 3. 15. (2)데이터 시각화와 인지 과학적 원리 데이터 시각화의 정의와 필요성 1. 왜 데이터 시각화가 필요한가? 시각화는 데이터에서 메시지를 얻거나 표현하는 과정이다. 아래 그림을 보면 왼쪽의 원본 데이터(raw data)는 정보량이 많지만 구체적인 메시지가 없다. 반면 데 diseny.tistory.com 1. 데이터 시각화에 인지 과학이 필요한 이유 모든 사람은 동일한 시각 체계(Visual System)를 갖는다. 이런 시각 체계는 인간이 수천만 년 동안 현재가 자연환경에 맞게 진화한 시스템이다. 이런 시스템에서 특정한 방식으로 표현되는 데이터 시각화를 사람들이 더 잘 받아들이고 일부는 그렇지 못하다는 사실에 근거한다. 따라서 시각 메커니즘의 작용 방식을 잘 이해하거나, 또는 잘 준수한다면 더 훌륭한 시각화 디자인이 가능하다는 논리다. 2. 시.. 2024. 3. 15. (1)데이터 시각화의 정의와 필요성 1. 왜 데이터 시각화가 필요한가? 시각화는 데이터에서 메시지를 얻거나 표현하는 과정이다. 아래 그림을 보면 왼쪽의 원본 데이터(raw data)는 정보량이 많지만 구체적인 메시지가 없다. 반면 데이터를 요약하고, 요약된 정보를 시각화하면 핵심 메시지가 선명해진다. 또한 시각화는 데이터에 내재하는 패턴을 지각하는데도 효과적이다. 아래와 같은 테이블 형태의 데이터는 그 자체로서 패턴을 지각하기 어렵다. 반면 이런 테이블 데이터를 시각화하면 그룹 A, B, C, D가 어떤 패턴을 갖는 데이터인지 금방 지각할 수 있다. 특히 빅데이터 분석에서는 통계적 유의성보다는 이런 패턴을 찾고, 보여주는 것이 중요하다. 2. 누구를 위해서 데이터 시각화를 하는가? 탐색적 분석(EDA)을 효과적으로 하기 위해(분석가 자신을.. 2024. 3. 14. 4. 1개의 연속형 변수로 density 차트 만들기 이전글 3. aes 요소 추가 이전글 2. 데이터 타입과 차트 종류 이전글 1. ggplot2 기본구조 1. 들어가며 목적지를 향해 떠나기 전에 좋은 지도를 갖추는 것은 필수적이다. 데이터 시각화를 하기 전에 먼저 주어진 데이터로 어 diseny.tistory.com 1. 들어가며 우선 1개의 변수로 만들 수 있는 차트부터 살펴보자. 대표적으로 density, histogram 차트가 있다. 먼저 density차트부터 살펴 보자 2. 차트 기본 구조 ggplot2 기본 구조부터 시작한다. 기본구조 : ggplot( ) + geom 함수 ggplpt 함수 뒤에 + 를 붙이고 geom_density( )를 선택한다 library(ggplot2) ggplot(data=iris,aes(Sepal.Length)).. 2022. 3. 12. 3. aes 요소 추가 이전글 2. 데이터 타입과 차트 종류 이전글 1. ggplot2 기본구조 1. 들어가며 목적지를 향해 떠나기 전에 좋은 지도를 갖추는 것은 필수적이다. 데이터 시각화를 하기 전에 먼저 주어진 데이터로 어떤 차트를 그릴 수 있는지 파악하고 diseny.tistory.com 1. 들어가며 ggplot2의 기본 구조는 아래와 같다. ggplot(data="데이터명", aes(x="변수명", y="변수명")) + geom 함수 여기에서 aes는 특정한 데이터(변수)를 척도에 맵핑 시킬 때 쓰는 명령어다. library(ggplot2) ggplot(data=iris, aes(x=Sepal.Length, y=Petal.Length)) + geom_point() 위의 코드는 iris 데이터의 Sepal.Length .. 2022. 3. 10. 2. 데이터 타입과 차트 종류 이전글 1. ggplot2 기본구조 1. 들어가며 데이터 시각화의 목적은 크게 두가지이다. 탐색적 데이터 분석 : 데이터의 특징을 빠르게 파악하고 숨겨진 사실을 쉽게 발견하기 위해 사람의 인지적 능력을 촉진시키기 위한 목적 diseny.tistory.com 1. 들어가며 목적지를 향해 떠나기 전에 좋은 지도를 갖추는 것은 필수적이다. 데이터 시각화를 하기 전에 먼저 주어진 데이터로 어떤 차트를 그릴 수 있는지 파악하고 있어야 한다. ggplot2에서도 마찬가지로 데이터와 그릴 수 있는 차트의 맵핑 관계를 알고 있다면 더 효율적으로 시각화 작업을 할 수 있다. 2. 변수의 조합과 차트 종류 변수의 종류와 변수간 조합으로 그릴 수 있는 차트가 결정된다. 차트가 결정되면 그 다음에 할 일은 차트를 더 보기 좋.. 2022. 3. 7. 이전 1 2 다음
