1장, 시작하며..

간략한 개요

• 1부 : 데이터, 시각화로 날개를 달다. 차트의 유형, 과학적 원리, 메세지의 유형에 따른 시각활르 분류
• 2부 : 그래프 디자인의 기본 원칙 디자인 문제라고색상, 기호, 글씨 크기 같은 시각적 요소를 보기 좋게 구성하는 것이 중요
• 3부 : 시각화 레벨업을 위한 꿀팁 파일형식, 시각화 소프트웨어 선택 기준 등을 고려

책의 그래프를 이해하는 법

• 조악함 : 미적으로 빼어나지 않지만, 내용은 분명하고 유용함.
• 모호함 : 내용을 오도하는 도표, 불분명, 헷갈림, 복잡 등..
• 틀림 : 수학적으로 틀렸다.

1부 데이터, 시각화로 날개를 달다.

2장 데이터 시각화: ‘읽는’ 데이터에서 ‘보는’ 데이터로

데이터 시각화의 정의

데이터 값을 정량화 가능한 속성으로 나타내 그래픽으로 표현한 결과물.

• 위치 : 그 요소가 자리한 지점 2차원 도표에서는 위치를 x,y값으로 나타냄 3차원의 시각화도 있음.

• 형태, 크기, 색

시각적 속성

• 연속형 데이터 : 임의의 정밀한 중간 값이 존재하는 데이터
• 이산형 데이터

숫자데이터는 정량적 범주형 데이터는 정성적임.

데이터 값을 시각적 속성으로 바꾸기.

각 데이터 값을 어떤 시각적 속성과 연결할지 구체적으로 정해야 함.

x축을 어떤 데이터를 사용할 것인가

어떤 도형, 색으로 표현할 것인가.

스케일이라고 한다.

스케일은 데이터와 시각적 속성과의 연결 방식을 정의한다.
스케일은 반드시 일대일로 대응되어야 한다.

월은 수준이 12개인 ‘순서형 요인’ 지역은 수준이 4개인 ‘비순서형 요인’

순서형 요인은 해당 요인의 수준을 일정한 간격으로 축에 표시 비순셔형 요인은 순서 상관 없음.

스케일은 위치스케일 (x,y) 색상 스케일(채도로 표시) 크기 스케일(크기로 표시) 형태 스케일(도형의 모양)

등으로 표현할 수 있다.

그러니 총 5개의 스케일로 데이터를 시각화 할 수 있는 것이다.

3장 위치 스케일 : 좌표와 축

위치 스케일은 항상 정해야 한다.

좌표계: x축과 y축 간의 기하학적 관계

데카르트 좌표계 : 직교 좌표계, 가장 흔히 쓰이는 좌표계

… 대충 훑어보고 드는 생각..

결국 데이터 시각화라고 하는 것은 사람들이 본능적으로 알고 있는 것이다.

알아보기 쉽고, 한눈에 들어오며 된다. 이를 데이터의 속성과 사용자의 특징에 맞게 사용하면 된다.

이를 원리적으로 풀어둔 책이라 배울점들이 많지만 현업에서 사용하기에는 필요한 내용이 그렇게 많지 않았다.

현업에 있어서는 방대한 양의 데이터를 표시하는 표 데이터를 어떻게 정리를 할 수 있느냐가 관건인데…

이에 대한 답을 얻기는 좀 더 다른 책을 봐야하는 것 같다.