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시각화	시각기호	기호의 시각변수(위치1)	기호 시각변수(위치2)	기호 시각변수(크기1)	기호 시각변수(크기2)	장식 시각변수(색)	장식 시각변수(명도)	장식 시각변수(텍스쳐/모양)	비고
막대그래프	선	x축(명의척도이상)		높이(순서척도이상)		○(명의척도)	○(명의척도)	○(명의척도)	색.명도.텍스처는 병용하면 혼돈하기 쉬우므로 한쪽만 쓰길 추천한다
누적그래프	선	x축(명의척도이상)		높이(순서척도이상)		○(명의척도)	○(명의척도)	○(명의척도)	색.명도.텍스처는 병용하면 혼돈하기 쉬우므로 한쪽만 쓰길 추천한다. 선의 길이는 전체에 대해 정규화된 비율인 경우와 절대량인 경우 두 가지가 있다.
히스토그램	면	x축(간격척도)		높이(비례척도)	너비(간격척도이상)	X	X	X	너비와 높이 두개가 계급(구간)과 도수
퍼널그래프	선	x축(순서척도이상)		높이(간격척도이상)		Δ(순서척도이상)	◎(순서척도이상)	Δ(순서척도이상)	선서성을 명확하게 갖는 기삭변수로서 명도를 권장한다.
꺽은선그래프	점	x축(간격척도이상)	y축(간격척도이상)			○(명의척도)	○(명의척도)	X	일련의 계열임을 명시적으로 하기위해 점을 선분으로 연결한다.
평행형차트	점	x측(명의척도)	y축(간격척도이상)			○(명의척도)	○(명의척도)	X	동일 데이터임을 표현하고자 점을 선분으로 연결한다. 유사도나 다른 간격척도 이상의 데이터 변수를 색과 명도에 이용함으로써 카테고리등의 특성을 발견하는데에 도음이 된다.
면그래프	면	x축(간격척도이상)		높이(간격척도이상)		○(명의척도)	○(명의척도)	Δ(명의척도)	누적막대그래프를 일련의 데이터에 대응시킨 것, 면적이 의미를 가진다. Y축의 위치값은 간격척도 이상이 되지만 실제로 계열에는 순서성을 가지게 하여 그떄까지의 높이의 총합이 되므로 계열의 순서에 의존한다
원그래프,도넛그래프	원호			편각(간격척도이상)		○(명의척도)	○(명의척도)	Δ(명의척도)	정규화되어 비율을 각도로 표현한다. 맨드라미 그래프의 경우는 반지름에도 값을 이용할 수 있다.
맨드라미차트	원호			편각(간격척도이상)	반지름(비례척도이상)	○(명의척도)	○(명의척도)	Δ(명의척도)	정규화되어 비율을 각도로 표현한다. 맨드라미 그래프의 경우는 반지름에도 값을 이용할 수 있다.
상자수염그림	선,점x3	x축(명의척도이상)	y축(간격척도이상)	높이(간격척도이상)	최대/최소(간격척도 이상)	○(명의척도)			상자라고 하지만 너비에 의미는 없고 상자의 높이(=길이)와 가각의 위치에 의미가 있다. 중앙값 최댓값 최솟값 등 다섯개의 같은 단위를 가진 값을 표현할 수 있다.
산포도	점	x축(순서척도이상	y축(순서척도이상)			○(명의척도이상)	○(명의척도이상)	○(명의척도)	색에 순서척도 이상의 데이터 변수를 할당할 때는 더 선택성이 높은 네모나 원, 삼각, 십자 등의 형상으로 적용시키면 좋다. 컬러바를 명시하면 색도 정량성과 순서성을 모두 충분히 발휘할 수 있다.
버블차트	원	x축(순서척도이상	y축(순서척도이상)	반지름(비례척도)		○(명의척도이상)	○(명의척도이상)		면적과 값을 대응시키기 위해 반지름은 값의 제곱근으로 한다.
히트맵	점	x축(순서척도이상	y축(순서척도이상)			○(간격척도이상)	○(간격척도이상)		색과 명도를 사용하면 혼란이 생기기 쉽다. 컬러바를 준비함으로써 색단독으로도 순서성을 발휘 한다.
컬러테이블	점	x축(순서척도이상	y축(순서척도이상)			○(간격척도이상)	○(간격척도이상)		색과 명도를 사용하면 혼란이 생기기 쉽다. 컬러바를 준비함으로써 색단독으로도 순서성을 발휘 한다.
트리맵	선	x축(명의척도이상)	y축(순서척도이상)	면적(비례척도)		○(명의척도이상)	○(명의척도이상)	○(명의척도)	크기에 더해 위치 관계와 중첩 관계로 데이터 간의 관계성을 표현. 실제로는 면적과 데이터 변수가 대응하면 되고, 높이나 폭은 나머지 데이터와의 관계로 정해진다.
파티션다이어그램	선	x축(명의척도이상)	y축(순서척도)	폭/편각(비례척도)		○(명의척도이상)	○(명의척도이상)	○(명의척도)	중첩 관계로 데이터 간의 관계성을 표현하고, 높이(극좌표에서는 편각)에 따라 데이터 변수를 표현한다. 계층의 깊이에 따로 y축 위치가 결정된다.
샨키 차트	점 or 면	x축(명의척도이상)	y축(순서척도)	반지름/높이(비례척도)	폭(비례척도)	○(명의척도이상)	○(명의척도이상)	○(명의척도)	데이터 변수를 여러 개 실을 수 있다. 그 수에 따라 시각 기호는 점.선.면 중 하나를 취한다. 중첩 관계로 데이터 간의 관계성을 표현, 계층의 깊이에 따라서 y축의 위치가 정해 진다
역학 그래프	점 or 선	"위치(명의척도)※하나 이상의 위치"		노트반경/높이(비례척도)	노드 폭(비례척도)	○(명의척도이상)	○(명의척도이상)	○(명의척도)	점 또는 면의 크기에 어떤 값을 싣기도 하지만, 그렇지 않을 때도 있다. 값이 없는 선으로 연결하기도 하지만, 관계의 강도 크기 등을 선의 굵기로 표현할 수도 있다.
역학 그래프	선 or 면			링크길이/높이(비례척도)	링크 폭(비례척도)	○(명의척도이상)	○(명의척도이상)

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[content]

파이차트

목표

전체와 부분을 비교
(=도넛, 분할막대, 트리맵)

특징

전체를 백분율 또는 분수로 나누어 표시
각 부분을 모두 더하면 100%
구성
독립변수(범주형) : 측정하고 하는 대상, 파이조각으로 표현 -> 회사명
종속변수(정량형) : 파이조각 크기로 표현 -> 시장 점유율

표기

레이블과 퍼센테이지 값을 표기 하는것 추천

기타

파이차트는 분할 막대 차트로 대체 표현 가능(누적 퍼센테이지 표현)
분류가 많을경우 수평 막대차트 사용 추천

도넛차트

목표

전체와 부분을 비교 (=도넛, 분할막대, 트리맵)

특징

전체를 백분율 또는 분수로 나누어 표시
각 부분을 모두 더하면 100%

구성

독립변수(범주형) : 측정하고 하는 대상, 세그먼트 표현 -> 회사명
종속변수(정량형) : 세그먼트 크기로 표현 -> 시장 점유율

표기

도넛 가운데 구명은 절대적 총량을 기술 하는데 사용된다
레이블과 퍼센테이지 값을 표기 하는것 추천

기타

도넛차트에 비하여 표현양이 적다 (각도 정보 알기 어려움)

수직막대차트(=칼럼차트)

목표

절대치를 나타내는 여러 항목 비교, 우선순위
(=수평 막대차트, 스텝차트, 버블차트, 그림표, 열지도)

특징

기준선은 항상 0 이어야 한다
높이만으로 값 표현(넓이는 동일 해야함)

구성

독립변수(범주형 or 순위형) : x측
종속변수(정량형) : y측

표기

막대 위에 값을 표기 하면 y축 척도는 없어도 된다

기타

막대사이의 간격은 막대 넓이의 50%가 적당
X측이 시간대를 표현 한다면 선차트가 적당 할수 있다.

히스토그램

목표

각 구간에서 발생 하는 빈도 표현 (=스텝 차트)

특징

높이와 넓이로 값을 표현한다 (넓이 x 높이 = 빈도)
빈이라는 구간에 따라 나뉜 연속 변수의 분포를 표현
히스토 그램의 총 면적은 1이다

구성

표기

막대는 떨어져 있지 않고 붙어 있다.

기타

히스토램을 이용하여 얻을수 있는 정보는 아래와 같다.

중심성향(Central Tendency) : 데이터가 평균값을 중심으로 분포 되어 있는가?
Modes : 데이터 분포상 하나 이상의 무리가 있는가?
Spread : 데이터가 어느 정도로 분산되어 있는가?
Tail : 하위 25%와 상위 25% 데이터 분포의 기울기 하락도가 완만한가 아니면 급한가?
이상치 : 예외값이 분포도에 존재하는가?

줄기잎그림

목표

어떻게 범위를 비교할 것인가

특징

구성

줄기 : 제시된 값들의 맨 앞자리
잎 : 주어진 값들의 준번쨰 자리 숫자

기타

수평 막대차트

목표

절대치를 나타내는 여러 항목 비교, 우선순위
(=수평 막대차트, 스텝차트, 버블차트, 그림표)

특징

길이만으로 값 표현(넓이는 동일 해야함)

구성

독립변수(범주형 or 순위형) : y측
종속변수(정량형) : x측

표기

기타

막대사이의 간격은 막대 넓이의 50%가 적당

분할 막대차트

목표

전체와 부분을 비교 (=도넛, 분할막대, 트리맵)

특징

막대는 %영역 의미
막대의 높이는 언제나 100% 의미

구성

독립변수(범주형 or 순위형) : y측
종속변수(정량형) : y측, 막대의 높이

표기

기타

파이차트와 달리 누적 백분율을 표현 할수 있음 -> 이경우 누적 %는 좌측에 표시

누적 막대차트

목표

절대 수량의 합계를 보여 주는 차트(=레이터차트)

특징

구성

독립변수(범주형 or 순위형) : y측, 분할막대로 표현
종속변수(정량형) : y측, 분할 막대의 높이로 표현

표기

레이블은 막대의 우측에 표기
누적값은 막대의 촤측에 표기

기타

레이어 차트는 누적 막대 차트와 동일한 유형의 정보 표현 + 시간의 흐름 추가 표현

스텝차트

목표

절대 수량의 범위를 보여 주는 차트 (=수직 막대차트, 수평 막대차트)

특징

수평거리나 수직선이 없는 수직 막대차트
상대적으로 변동이 거의 없는 정략적 변수 시각화

구성

독립변수 : 1~5년등의 동일한 기간 범위

표기

너비는 동일하다

기타

스텝이 너무 많으면 선차트 활용 추천

버블 차트(=디스크차트)

목표

항목들의 절대 수량을 비교 (=수직/수평 막대 차트, 스텝차트, 그림표, 열지도)

특징

막대 차트와 동일한 용도로 사용

구성

독립변수(범주형 or 순위형) : 버블
종속변수(정량형) : 버블의 면적

표기

면적을 한번에 알기가 어려우므로 숫자를 같이 표기

기타

X측, y측, 반지름 이라는 세가지 수치 데이터 표현

선차트

목표

연속적 변수(=시간)에 따른 항목들 변화
(=수평 막대차트, 스텝차트, 버블차트, 그림표, 열지도)

특징

구성

독립변수 : x축
종속변수 : y축

표기

양축에는 척도가 명확하게 숫자로 명시 되어야 함

기타

레이어 차트(=영역차트)

목표

시간에 따라 변화 하는 누적 수량 비교 (=누적 막대 차트)

특징

구성

독립변수 : 시간
종속변수: 누적 수량

표기

레이어 순서가 없다면, 가장 변동폭이 작은 레이어를 가장 밑에 오는것 추천

기타

개별 선차트로 분리 가능

레이더 차트(=거미줄/별모양 차트)

목표

한 요소에 따라 항목들이 어떻게 변하며, 비교 할것인가

특징

막대차트와 동일한 종류의 데이터 처리

구성

독립변수(범주형) : 반지름(바퀴살) , eg.기간, 범주
종속변수(정량형) : 바퀴살을 따라 표현된 값, eg. 점유율

표기

기타

산점도 (=산포도, 점도표)

목표

두 정량형 변수들의 상관 관계
(=수평 막대차트, 스텝차트, 버블차트, 그림표, 열지도)

특징

좌측 하단에서 우측 상단 패턴 = 양의 상관관계
좌측 상단에서 우측 하단 패턴 = 음의 상관 관계
전체적으로 분포 = 관계 없음

구성

표기

기타

산포도는 두 데이터의 관계성을 파악시 사용
산포도 행렬(산포도 메트릭스 집합)은 여러 변수의 관계성 시각화

경사도

목표

정해진 기간 동안 정략적 변수가 어떻게 변화하는가

특징

구성

표기

기타

열지도

목표

항목들이 많을경우 비교 방법

특징

숫자 대신 색상으로 표현

구성

표기

기타

상자수염(Box-whisker’s plot)

목표

통계 요약 5종(최솟값, 1사분위, 중앙값, 3사분위, 최댓값) 정보 제공

특징

구성

이상치 : 양단의 Whisker에 속하지 않은 값으로 일반적인 데이터 값이 아닌 값들이다.
Whisker : 하단의 whisker는 Q1-1.5IQR, 상단의 Whisker는 Q1+1.5IQR로 계산한값
Mean : 평균값
Median : 중간값
Quartile : 25th 백분위수는 사분위의 Q1이고 75th 백분위수는 Q3이다.

표기

기타

EDA 기초 Step

1 . 분포 파악 하기 -> 히스토그램 이용

각 변수의 분포 관찰
각 대상의 분포 비교
세개 이상의 분포 파악 -> 상자 수염 그림 이용
복수의 분포에서 중앙값과 차이를 비교
중앙값에서 상한 힌지의 길이로 분포의 편중을 파악(대칭성 검사)
변수의 관게를 시각화 -> 산포도 / 산포도 행결

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