오늘날의 데이터 중심 세계에서는 원시 데이터가 모든 부문에 넘쳐납니다. 복잡한 비즈니스 지표부터 일상생활의 단순한 데이터까지. 매일 몇 대의 자동차가 도로를 통과하고, 얼마나 많은 학생이 수학 시험을 통과하며, 심지어 하루에 몇 개의 계란을 섭취합니까? 이 모든 질문에 대한 답은 데이터입니다.
원시 데이터는 번호가 매겨진 행과 열 또는 스프레드시트로 가득 차 있는 경우가 많습니다. 그것들은 압도적이고 해석하기 어렵습니다. 실행 가능한 통찰력을 얻으려면 이 데이터를 이해하기 쉬운 것으로 변환해야 합니다. 여기서 데이터 시각화가 중요한 역할을 합니다.
데이터 시각화란 정보와 데이터를 그래픽으로 표현하는 과정입니다. 차트, 그래프, 지도가 될 수 있습니다. 이 시각적 미디어를 통해 선 그래프를 사용하여 추세를 확인하고 히스토그램을 사용하여 분포를 확인하는 등 여러 관점에서 데이터를 볼 수 있습니다.
데이터 시각화의 효과는 인간의 두뇌가 시각적 자극을 처리하는 방식에 있습니다. 시각적 인식의 게슈탈트 원리는 인간의 두뇌가 시각적 정보를 처리하는 방법을 설명합니다.
게슈탈트 원리
근접성: 물리적으로 서로 가까이 있는 개체는 그룹의 일부에 속합니다.
유사성: 유사한 색상, 모양, 크기 또는 방향을 가진 개체는 관련이 있거나 동일한 그룹에 속하는 것으로 인식됩니다.
연속성: 부드러운 경로가 자연스럽게 따라가므로 선 그래프를 직관적으로 사용하여 추세를 추적할 수 있습니다.
연결: 물리적으로 연결된 개체는 그룹의 일부입니다.
인클로저: 그룹의 일부에 속하여 물리적으로 함께 둘러싸인 개체
닫기: 우리의 두뇌는 누락된 정보를 채워 완전한 모양을 만들어 점선 추세선과 같이 조각난 시각적 개체에 대한 이해를 돕습니다.
뇌로 전달되는 정보의 90%가 시각 정보라는 연구 결과가 있습니다. 데이터 시각화를 커뮤니케이션 도구로 사용하는 것은 정보를 시각적으로 처리하는 뇌의 자연스러운 능력을 활용하는 효과적인 방법입니다.
1. 시각적 패턴을 더 쉽게 인식할 수 있습니다
인간의 두뇌는 패턴, 추세 및 관계를 식별하도록 구성되어 있습니다. 데이터가 차트, 그래프 또는 다이어그램으로 표시되면 상승 추세, 군집 또는 이상 현상과 같은 패턴이 즉시 명백해집니다. 예를 들어, 아래 그림을 보십시오. 예를 들어 2024년 7월부터 8월까지의 미국 선거 추세를 생각해 보세요. 시각적 표현은 민주당과 공화당 후보 간의 지지율이 막상막하로 치열한 경쟁을 벌이는 모습을 보여줍니다. 이 시각화는 결과의 불확실성을 전달하며 Trump와 Kamala Harris 모두 여전히 강력한 승리 경쟁자임을 강조합니다.
출처: 인디펜던트
2. 더 빠른 이상 징후 감지
시각화를 통해 사용자는 이상값을 빠르게 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 분산형 차트 및 히트맵과 같은 도구를 사용하면 원시 데이터에 숨겨진 상관관계나 이상 징후를 더 쉽게 확인할 수 있습니다. 이러한 패턴을 식별하는 것은 금융, 마케팅, 의료 분야의 의사 결정에 매우 중요합니다.
출처:https://sites.chem.utoronto.ca
3. 복잡성 단순화
원시 데이터를 읽는다는 것은 뇌에 인지 부하를 추가하는 것을 의미합니다. 데이터를 집계하거나 요약함으로써 인지 부하를 줄이고 시청자가 가장 중요한 측면에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 아래 시각화는 미국인들이 2001년부터 2024년까지 자신의 정치적 성향을 어떻게 식별했는지 보여줍니다. 23년간의 데이터를 원시 형식으로 분석하는 것은 대부분의 사람들이 효과적으로 해석하는 것이 거의 불가능합니다. 그러나 데이터 시각화를 사용하면 복잡한 패턴이 즉시 명확해집니다. 예를 들어, 차트는 일관된 추세를 강조합니다. 즉, 여성은 진보적 이데올로기에 더 기울어지는 경향이 있는 반면 남성은 보수적 견해에 더 끌리는 경향이 있습니다. 이는 데이터 시각화가 수십 년간의 정보를 소화 가능한 스토리로 압축하는 방법을 보여주는 대표적인 예입니다.
출처:뉴욕타임스
4. 유지율 향상
사람들은 시각적 자료를 통해 얻은 통찰력을 기억할 가능성이 더 높습니다. 차트나 인포그래픽에 표시된 데이터의 보존율은 텍스트 데이터보다 훨씬 높을 수 있습니다.
5. 시간 효율성
McKinsey가 실시한 연구에 따르면 데이터 시각화를 채택한 기업의 28%가 시기적절한 결정을 내리는 경향이 있는 것으로 나타났습니다. 시간이 돈인 분야에서 데이터 시각화는 효율성을 향상시켜 기업이 성장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 시각화의 힘을 보여주는 또 다른 예는 2024년 미국 선거에서 볼 수 있습니다. 그래프는 스윙 유권자, 트럼프 충성파, 해리스 충성파에게 중요하다고 간주되는 문제를 보여줍니다. 정치 고문이 그래프를 본 후에는 스윙 유권자의 마음을 움직일 다음 계획을 세우고 고용주에게 선거 승리를 위한 전략적 계획을 제안할 것입니다.
6. 기술적인 지식이 없는 청중에 대한 접근성
서로 다른 분야의 전문가들이 같은 조직 내에서 프로젝트를 공동으로 진행하는 경우가 많습니다. 그러나 기술적인 전문 용어는 효과적인 의사소통을 방해하고 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 데이터 시각화는 복잡한 정보를 간단한 형식으로 제시함으로써 이러한 격차를 해소합니다. 이를 통해 기술적 지식이 없는 이해관계자도 주요 통찰력을 파악하여 보다 포괄적이고 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
데이터 시각화는 강력한 도구이지만 함정도 있습니다. 가장 자주 발생하는 것 중 하나는 잘못된 해석으로 이어질 수 있는 축을 조작하거나 데이터를 선별하는 것입니다. 두 값의 차이를 보여주는 막대 차트는 y축이 0에서 시작하지 않으면 과장되어 나타날 수 있습니다. 예를 들어 막대 하나가 40을 나타내고 다른 막대가 50을 나타내는 경우 y축을 36에서 50으로 조정하면 차이가 커 보이게 되어 시청자가 차이를 과대평가하도록 오해하게 됩니다.
또 다른 함정은 시청자를 압도하고 잘못된 그래프 유형을 선택하기 때문에 하나의 차트에 너무 많은 데이터를 집어넣는 것입니다.
요즘에는 데이터 시각화 도구가 널리 보급되어 있습니다. Tableau, Power BI와 같은 도구, Seaborn 및 Dash와 같은 Python 라이브러리는 필요에 따라 사용자 지정을 제공합니다. 개발자에게는 Seaborn 및 Dash와 같은 라이브러리가 탁월한 선택입니다. 특히 기계 학습이나 인공 지능에서 데이터 분석을 처리할 때 Seaborn은 Pandas 및 NumPy와 같은 다른 강력한 라이브러리의 도움을 받아 데이터를 분석할 수 있는 여러 유형의 그래프를 제공합니다.
데이터 시각화는 숫자를 내러티브로 바꿔줍니다. 복잡한 데이터 세트를 접근 가능한 시각적 개체로 단순화하면 기술 대상과 비기술 대상 간의 격차를 해소하고 유지율을 높이며 통찰력을 가속화할 수 있습니다. 지금 데이터 시각화를 활용하여 데이터 기반 이니셔티브의 잠재력을 최대한 활용해 보세요.
위 내용은 데이터를 보는 것이 읽는 것보다 나은 이유: 데이터 시각화 사례의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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