[Visualization] 시각화의 요소

두꺼비·2022년 2월 3일
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데이터의 시각화


시각화를 진행할 데이터를 정합니다.
  1. 데이터셋 관점(global)
  2. 개별 데이터의 관점(local)



데이터셋의 종류


정형 데이터

가장 쉽게 시각화 할 수 있는 데이터셋으로 테이블 형태로 제공됩니다. csv, tsv 등

한 데이터를 row로 나타내며 item이라고 합니다.
cloumn은 attribute(feature)라고 합니다.
item과 attribute가 교차하는 지점을 cell이라 합니다.

시계열 데이터

시간 흐름에 따른 데이터를 말합니다.
시간 흐름에 따른 추세(Trend), 계절성(Seasonality), 주기성(Cycle)등을 살핍니다.

지리/지도 데이터

거리, 경로, 분포 등 다양한 실사용이 가능합니다.

관계 데이터

객체와 객체 간의 관계를 시각화 해줍니다.
객체는 Node로, 관계는 Link로 나타냅니다.
크기, 색, 수 등으로 객체와 관계의 가중치를 표현합니다.

계층적 데이터

포함관계가 분명한 데이터로 네트워크 시각화로도 표현이 가능합니다.
Tree, Treemap, Sunburst 등



데이터의 종류


수치형 (numerical data)

관측된 값이 수치로 표현되는 자료를 말합니다.

  • 연속형 : 연속적인 자료 키, 몸무게, 온도 등
  • 이산형 : 셀 수 있는 자료 주사위 눈금, 사람 수 등
  • 범주형 (categorical data)

    관측된 값이 몇개의 범주 또는 항목형태로 표현되는 자료를 말합니다.

  • 명목형 : 순서에 의미가 없는 자료 혈액형, 성별, mbti 등
  • 순서형 : 순서에 의미가 있는 자료 학년, 별점, 등급 등


  • 마크와 채널


    마크

    점, 선, 면으로 이루어진 데이터 시각화

    채널

    각 마크를 변경할 수 있는 요소들


    전주의적 속성 (Pre-attentive Attribute)


    주의를 주지 않아도 인지하게 되는 요소를 말합니다.

    시각적 분리를 이용하면 인지하기 쉽습니다.




    참고자료
    부스트 캠프 ai tech
    지리 데이터 이미지 자료
    ERD 이미지 자료
    계층적 데이터 이미지 자료
    참고자료

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    두꺼비는 두껍다

    3개의 댓글

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    2022년 2월 3일

    너무 오랜만에 쓰시는 글이네요. 더 자주 써주세요!

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    2022년 2월 4일

    좋은 글 잘 보고 갑니다 :->

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    2022년 2월 18일

    깔끔한 글 잘 보고 가요~

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