[Boostcamp] Data Visualization 기본적인 차트 요소 :: seoftware

목차
1. 강의정리
    1-1. Data Viz - chap1. Welcome to Viz (OT)
    1-2. Data Viz - chap2. 시각화의 요소
    1-3. Data Viz - chap3. Python과 Matplotlib 
    1-4. Data Viz - chap4. Bar Plot 사용하기
    1-5. Data Viz - chap5. Line Plot 사용하기
    1-6. Data Viz - chap6. Scatter Plot 사용하기

 

---

📜 강의 정리 

* 부스트캠프 Data visualization 강의를 맡아주신 안수빈 강사님의 강의를 정리한 것 입니다.

---

[Data Viz] Chapter1. Welcome to Viz (OT)

• 데이터 시각화란 데이터의 그래픽 요소로 매핑하여 시각적으로 표현하는 것
• 시각화는 다양한 요소가 포함된 Task
  • 목적 : 왜 시각화 하나요?
  • 독자 : 시각화 결과는 누구를 대상으로 하나요?
  • 데이터 : 어떤 데이터를 시각화할 것인가요?
  • 스토리 : 어떤 흐름으로 인사이트를 전달할 것인가요?
  • 방법 : 전달하고자 하는 내용에 맞게 효과적인 방법을 사용하고 있나요?
  • 디자인 : UI에서 만족스러운 디자인을 가지고 있나요?
• 강의 목표
  • 1. 목적에 따라 시각화를 선택하고 사용
  • 2. 시각화 결과를 효과적으로 수용
• 참고자료
  • Visualization Analysis and Design, Tamara Munzner
  • Fundamentals of Data Visualization, laus O.Wilke
  • https://kaggle.com
  • https://observablehq.com/
  • https://dataviztoday.com/
  • https://medium.com/nightingale
  • https://ieeevis.org/year/2021/welcome

---

[Data Viz] Chapter2. 시각화의 요소

1. 데이터 이해하기

• 데이터 시각화
  • 시각화를 진행할 데이터
    • 데이터셋 관점(global)
    • 개별 데이터의 관점(local)
• 데이터셋의 종류
  • 정형데이터 : 테이블 형태로 제공되는 데이터
  • 시계열 데이터 : 시간 흐름에 따른 데이터(Time-Series)
  • 지리/지도 데이터 : 지도 정보와 보고자 하는 정보 간의 조화 중요 + 지도 정보를 단순화 시키는 경우도 존재
    • 거리, 경로, 분포 등 다양한 실사용
  • 관계 데이터 : 객체와 객체 간의 관계 시각화 (Graph, Network Visualization)
  • 계층적 데이터 : 포함관계가 분명한 데이터
• 데이터셋을 대표적으로는 4가지로 분류
  • 수치형(numerical)
    • 연속형(continuous) : 길이, 무게, 온도 등
    • 이산형(discrete) : 주사위 눈금, 사람 수 등
  • 범주형(categorical)
    • 명목형(nominal) : 혈액형, 종교 등
    • 순서형(ordinal) : 학년, 별점, 등급 등
• 데이터의 종류

2. 시각화 이해하기

• 마크와 채널
  • A mark is a basic graphical element in a image : 점, 선, 면으로 이루어진 데이터 시각화
  • A visual channel is a way to control the appearance of marks, independent of the dimensionality of the geometric primitive : 각 마크를 변경할 수 있는 요소들 
• 전주의적 속성 Pre-attentive Attribute : 주의를 주지 않아도 인지하게 되는 요소

  • 

    동시에 사용하면 인지하기 어려움! 적절하게 사용할 때, 시각적 분리(visual pop-out)