Tableau를 활용한 데이터 시각화

데이터 시각화?!

1) 데이터를 그래프 형식으로 나타내어 직관적으로 이해하기 쉽다.
2) 그래프를 활용하여 데이터의 추세, 분포, 상관 관계 등을 시각적으로 표현 가능

 

1. 효과적인 차트를 고르는 법

 

2. 선 그래프(Line plot)

• 간단, 사용의 편의성
• 시계열 데이터(시간에 따른 추이)에서, 변화량과 트렌드를 파악 가능
• 연속적인 데이터(온도, 시간)에 적합

3. 막대 그래프(Bar plot)

• 간단, 사용의 편의성
• 범주 간의 차이 및 분포를 시각적으로 이해하기 쉬움
• 범주형 데이터(성별, 혈액형, 이름)에 적합 

4. 맵 차트(Map chart)

• 지도를 활용해서 지리적 위치 파악 가능
• 각 지역별 데이터의 분포 및 비중을 확인할 때 사용

 

5. 파이 차트(Pie chart)

• 데이터의 구성 비율과 분포를 파악 가능
• 다양한 변수를 다를 때보다, 변수가 적을 때 용이
• 각 부분의 크기가 상대적인 비율이기 때문에, 각 부분이 전체에서 차지하는 비중을 쉽게 이해 가능

6. 트리맵 차트(Treemap chart)

• 데이터를 계층적으로 표현하는데 사용
• 카테고리별 특정 데이터 집합이 전체 데이터에서 차지하는 비율을 면적으로 표현
• 카테고리별 구성 요소를 파악 가능

 

7. 도넛 차트(Donut chart)

• 파이 차트와 비슷한 형태, 가운데 구멍이 있음
• 대시보드의 KPI 카드로 활용

 

8. 히트맵 차트(Heatmap chart)

• 색상을 활용해서 데이터 값을 시각적으로 강조 가능
• 색상의 그라데이션을 통해 측정값들을 비교 가능
• 하이라이트 테이블 in Tableau

9. 영역 차트(Area chart)

• 선 아래 영역을 색으로 채워서 데이터의 영역 크기를 파악
• 시간에 따른 데이터의 추이를 시각화
• 데이터의 변화 및 흐름을 파악

 

10. 스택 플랏(Stacked plot)

• 상대적인 비율을 직관적으로 시각화
• 시간에 따라 데이터가 어떻게 변하는지 시각적으로 파악 가능
• 기준선이 일정한 100% 누적 그래프에 용이
• 단순 누적 그래프 X

 

11. 이중 축(콤보 차트)

• 두 가지 서로 다른 데이터 집합을 한 번에 비교 가능
• 축에 서로 다른 단위나 기준을 가지고 있는 경우 X

 

12. 평균선, 참조선

• 분석 패널에서 평균선 라인/상수 라인/참조선을 추가해서 빠른 의사결정에 도움

 

13. 박스 플랏(Box plot)

• 데이터의 분포와 이상치를 시각적으로 파악할 때 사용

 

14. 파레토 차트(Pareto Chart)

• 전체 결과의 80%가 전체 원인의 20%에서 발생
• 다수의 결과는 소수의 원인에 의해 발생

 

15. 상관 관계(Scatter plot)

• 지표 간의 선형적인 관계를 파악할 때 사용
• 피어슨 상관 관계: -1, 1에 가까울수록 관계가 강력하다 

 

16. 시계열 예측

• 지수 평활법을 활용해서 예측 모델링
• 과거 데이터에 기반하여 미래를 예측