데이터 분석 전문가 가이드 과목 5. 데이터 시각화

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과목 5. 데이터 시각화

• 1장 시각화 인사이트 프로세스

1절 시각화 인사이트 프로세스: 인사이트-예리한 관철력으로 사물을 환히 꿰뚫어 봄.

1. 시각화와 인사이트 : 삼찰-관찰,성찰,통찰  통찰과정- 탐색, 분석, 활용,

2절 탐색(1단계)

1. 사용가능한 데이터 확인 : 데이터 명세화, 이벤트 기록으로서 접근, 객체지향 관점 접근
2. 연결고리의 확인 : 공통 요소 찾기, 공통 요소 변환, 시간 데이터 변환, 공간데이터 변환, 일정규칙 가진 분류형 데이터 변환 
3. 관계의 탐색 : 이상값 처리, 차원과 측정값 유형에 따른 관계파악, 잘라보고 달리보기, 내려다 보고 올려다 보기, 척도의 조정

3절 분석(2단계)

1. 분석 대상의 구체화 : 2차탐색, 분석목표에 따른 분석 기법
2. 분석과 시각화 도구
3. 지표설정과 분석

4절 활용(3단계)

1. 내부에서 적용: 개인이나 조직이 얻어낸 통찰을 실행으로 옮기는 것
2. 외부에 대한 설명,설득, 시각화 도구 : 발견한 통찰을 사람들에게 설명하거나 설득하는 커뮤니케이션 기법
3. 인사이트의 발전과 확장 : 탑다운, 바텀업,잘라보기,달리보기, 실시간, 비실시간, 지표의 운영, 추가데이터의 필요성, 시각화의 오류, 사람의 문제

• 2장 시각화 디자인

1절 시각화의 정의

1. 데이터 시각화의 중요성: 빅데이터 환경 도래 텍스트와 이미지가 비정형성을 가지고 있음. 광범위하게 분산된 방대한 데이터를 분석해 한눈에 볼 수 있도록 도표나 차트로 정리
2. 시각이해와 시각화 : 데이터 위계 모델-데이터, 정보, 지식, 지혜
3. 시각화 분류와 구분: 데이터 시각화, 정보시각화-소프트웨어 시스템, 라이브러리, 데이터베이스에서 코드의 라인들과 파일 같은 비수치 정보, 인터넷 네트워크 관계 등 큰범위 집합에 대한 시각적 표현방법, 정보디자인-사람이 사용할 수 있는 효과적인 정보와 복잡하고 구조적이지 않은 기술 데이터를 시각적으로 표현하는 방법, 인포그래픽 - 정보형 메시지 전달
4. 빅데이터 시각화 영역: 데이터 시각화, 정보시각화 영역

2절 시각화 프로세스 

1. 정보 디자인 프로세스: 데이터 수집, 모든 것을 읽기, 내러티브 찾기, 문제의 정의, 계층 구조 만들기, 와이어프레임 그리기, 포멧 선택하기, 시각접근방법 결정하기, 정제와 테스트, 세상에 선보이기
2. 빅데이터 시각화 프로세스: 정보구조화, 정보시각화, 정보시각표현

3절 시각화 방법 

1. 정보구조화: 데이터 수집및 탐색, 분류, 배열(위치, 알파벳, 시간, 카테고리, 가중치 등), 재배열(관계맺기)
2. 정보시각화: 시간(막대, 누적막대, 점, 선그래프), 분포(원, 도넛, 트리맵, 누적연속), 관계(산점도, 버블차트, 히스토그램), 비교(히트맵, 체르노프페이스,스타차트, 평행좌표계, 다원척도법), 여러변수비교, 공간시각화(맵)
3. 정보시각표현 : 그래픽7요소(위치, 크기, 모양, 색, 명도, 기울기, 질감), 그래픽 디자인 기본원리(타이포그래피, 색상, 그리드,아이소타이프), 인터랙션(강조하고 디테일, 콘텐츠 선택, 여러가지방법으로 보여주기, 사용자 지정으로 시각맵핑 변화, 사용자의 관점과 의견이 반영), 시각정보 디자인 7원칙- 1)시각적 비교를 강화하라 2)인과관계를 제시하라 3) 다중변수를 표시하라 4)텍스트, 그래픽, 데이터를 한화면에 조화롭게 배치하라 4) 콘텐츠의 질과 연관성, 진실성을 분명히 하라 5)시간순이 아닌 공간순으로 나열하라 6)정량적 자료의 정량성을 제거하지마라

4절 빅데이터와 시각화 디자인

1. 빅데이터와 시각화 이슈:뉴스 미디어에서 인터랙티브 형태가 아닌 2D형태의 인포그래픽 제공 경우 많음
2. 빅데이터와 시각화 디자인 사례: 2D이미지, 모션영상, 인터랙티브 애플리케이션

• 3장 시각화 구현

1절 시각화 구현 개요: D3.js나 Visual.ly 활용, 시각화 플랫폼, 시각화 라이브러리, 인포그래픽스 등 활용

2절 분석도구를 이용한 시각화 구현 R함수(ggplot2.ggplot, geom_point, geom_histogram, qplot, reshape2 패키지, plyr패키지, aplpack, faces, googleVis패키지 gvisMotionChart, shiny, vcd 등)