# [시각화] 데이터 시각화 ## 데이터 시각화 --- ### 데이터 시각화란? - 데이터 분석 결과를 한눈에 쉽게 보고 이해할 수 있도록 다양한 차트를 활용해 정보를 나타내는 방법 - 데이터 속의 패턴/규칙을 찾아내는 마이닝의 일종 → 시각적 데이터 마이닝 - 통계치만으로는 알 수 없는 인사이트를 찾는 데 도움을 줌 - 결과 공유 시 직관적으로 와닿게 할 수 있다. ### 데이터 시각화의 효과 ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250201/155146_7L4X2kRG9MiHK22BJc?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) - 효과적으로 데이터 제공 - 변수간의 관계 확인, 데이터 분석에서 주장 뒷받침, 가설 확인 용도로 사용된다. ### 시각화 유의점 - 다양한 시각화 그래프가 많지만, 가장 단순하고 확실하게 이해할 수 있는 시각화가 중요한 것이지, 화려하다고 좋은 것이 아니다. - 수치에 대한 주석 처리와 숫자에 대한 정확한 표시는 기본이다. - 기본적인 수치에 대한 기준을 명시하지 않으면 데이터를 신뢰할 수 없다. ### 데이터 시각화의 사례 ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250201/155203_8e5YWuUWBTTajwlYzp?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ## 그래프의 종류 --- ### 막대 그래프 (Bar chart) ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250201/153418_Mjj4pPj8yUYmyky4F0?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ### 선 그래프 (Line chart) ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250201/153421_AHg3UHdtHLP4y3GglK?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ### 원 그래프 (Pie chart) / 도넛 그래프 (Donut chart) ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250201/153427_8fPVCKJYuA568vpXvi?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ### 영역 그래프 (Area chart) ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250201/153438_nV1jIMq77ltj0dRyuQ?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ### 히스토그램 (Histogram) / 커널 플롯 (Kernel plot) ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250201/153445_iA3m3AXwvV3U2KdJz5?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ### 산점도 (Scatter plot) / 버블 차트 (Bubble chart) ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250201/153451_n75ktL8azXsBrZWPb6?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ### 박스 플롯 (Box plot) / 바이올린 플롯 (Violin plot) ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250201/153459_F8aNLSlpDjL1I8AfDc?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ### 히트맵 (Heatmap) / 클러스터맵 (Clustermap) ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250201/153505_FlLigVsgu8fscbX9lm?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ### 스트립 플롯 (Strip plot) / 스웜 플롯 (Swarm plot) ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250201/153511_Ft67qnxNh1mEMh2cRU?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ### 페어플롯 (Pair plot) ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250201/153515_fyPuSoV9kriC0tTL2J?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ### 방사형 그래프 (Radar Chart) ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250201/153523_MTSbi0mTXHtdoujLL2?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ### 캔들스틱 차트 (Candlestick chart) ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250201/153528_SKNCBBYCI1pUwiEoOz?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ## 그래프 분류 --- | **변수 형태** | | **변수 개수** | **그래프 종류** | | --- | --- | --- | --- | | **범주형** | | 일변량 | 막대그래프 | | | | 다변량 | 모자이크 도표 | | **수치형** | 이산형 | 일변량 | 막대 그래프, 원그래프 | | | | 다변량 | 모자이크 도표 | | | 연속형 | 일변량 | 히스토그램, 상자도표 | | | | 다변량 | 산점도, 선그래프, 시계열 도표, 버블 도표 | ## 데이터 시각화 라이브러리 --- ### [Matplotlib](https://yerim-devlog.vercel.app/wha-is-matplotlib) - 가장 많이 활용되는 파이썬 시각화 라이브러리 - 기본적인 형태의 그래프는 자유롭게 그릴 수 있음 - 예전부터 있었던 라이브러리이기에 세련되지 못한 디자인 ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250201/155222_zRI0zR1HXcxpCQa4Fg?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ### [Seaborn](https://yerim-devlog.vercel.app/what-is-seaborn) - Matplotlib의 단점을 보완해서 나온 matplotlib 기반의 시각화 라이브러리 - 코드가 상대적으로 간단하고, matplotlib에 비해 아름다운 디자인 - Matplotlib에서 제공하지 않거나, 제공하기 어려운 Advanced plot 제공 (catplot, distplot, relplot 등) ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250201/155233_rtvSiHL8G2Yv9NkVUu?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ### Plotly - 최근에 많이 사용하는 파이썬 시각화 라이브러리 - 웹브라우저에도 호환이 가능 (Plotly.js 기반 구현) - 복잡한 Plot도 쉽게 생성 가능 - Interactive 그래프 쉽게 생성 가능 ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250201/155248_J4V6m8dbe9LCkb3jLc?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ### Folium - 지도 데이터에 leaflet.js를 이용해 위치 정보를 시각화하는 라이브러리 - js 기반, interactive하게 그래프를 그릴 수 있음 ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250201/155300_Nf0r4LsZjY4QVgYwED?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) ### 기타 라이브러리 - Plotnine: R의 ggplot2 기반 라이브러리 - Bokeh: Matplotlib의 interactive 버전 - Pyecharts: 다양한 그래프들이 내장, js 기반 interactive For the site tree, see the [root Markdown](https://slashpage.com/yerim-devnote.md).