[시각화] 데이터 시각화
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Yerim
- DataAnalysis
- Visualization
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
•
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
그래프의 종류
막대 그래프 (Bar chart)
선 그래프 (Line chart)
원 그래프 (Pie chart)
/ 도넛 그래프 (Donut chart)
영역 그래프 (Area chart)
히스토그램 (Histogram)
/ 커널 플롯 (Kernel plot)
산점도 (Scatter plot)
/ 버블 차트 (Bubble chart)
박스 플롯 (Box plot)
/ 바이올린 플롯 (Violin plot)
히트맵 (Heatmap)
/ 클러스터맵 (Clustermap)
스트립 플롯 (Strip plot)
/ 스웜 플롯 (Swarm plot)
페어플롯 (Pair plot)
방사형 그래프 (Radar Chart)
캔들스틱 차트 (Candlestick chart)
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
•
가장 많이 활용되는 파이썬 시각화 라이브러리
•
기본적인 형태의 그래프는 자유롭게 그릴 수 있음
•
예전부터 있었던 라이브러리이기에 세련되지 못한 디자인
•
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)
Plotly
•
최근에 많이 사용하는 파이썬 시각화 라이브러리
•
웹브라우저에도 호환이 가능 (Plotly.js 기반 구현)
•
복잡한 Plot도 쉽게 생성 가능
•
Interactive 그래프 쉽게 생성 가능
Folium
•
지도 데이터에 leaflet.js를 이용해 위치 정보를 시각화하는 라이브러리
•
js 기반, interactive하게 그래프를 그릴 수 있음
기타 라이브러리
•
Plotnine: R의 ggplot2 기반 라이브러리
•
Bokeh: Matplotlib의 interactive 버전
•
Pyecharts: 다양한 그래프들이 내장, js 기반 interactive
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