학습 내용

---

데이터 시각화

• 데이터 분석 결과를 시각적으로 명확하게 표현하고 의사소통 하는 것이다.
• 방대한 양의 데이터들을 살펴보는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 데이터를 한 눈에 이해할 수 있도록 표나 차트로 정리한다.

---

데이터 시각화의 2가지 핵심

• Expressiveness : 데이터가 가진 정보를 시각 요소로 모두 표현되어야 한다.
• Effectiveness : 중요한 정보가 부각되어 표현되어야 한다.

이 두 가지의 요소를 고려하여 데이터를 시각 요소로 치환하여야 한다.

---

마크와 채널

• Mark
  • 점, 선, 면으로 이루어진 데이터
  • 더 나아가 연결 및 그룹화에도 사용 가능
    
• Channel
  • 각 마크를 변경할 수 있는 요소들
    

---

효율적인 시각화 원칙

효율적인 시각화를 위한 5가지 원칙이 존재한다.

• Accuracy : 정확도를 말한다. 데이터의 값이 정확하게 표현되어야 한다.
• Discriminability : 구별 가능성을 이야기한다. 채널 내 값에 대한 구분을 말한다.
• Separability : 분리성을 말한다. 시각적 채널간 상호작용에 대한 구분을 말한다.
• Popout : 시각적 대비를 말한다. 채널을 통한 데이터 구분이 명확해야 한다.
• Grouping : 그룹화를 말한다. 유사한 것은 그룹을 통해 쉽게 인지 가능하다.

전주의적 속성은 주의를 주지 않아도 인지하게되는 요소를 말한다. 동시에 사용하면 인지하기 어렵지만, 적절하게 사용한다면 시각적으로 분리된다. (visual popout)