Day_6 04. 시각화의 요소

시각화의 요소

1. 데이터 이해하기

1.1 ‘데이터’ 시각화

• 데이터 시각화를 위해서는 데이터가 우선적으로 필요
• 시각화를 진행할 데이터
  • 데이터셋 관점(global)
    • 전체 데이터의 대한 구성
  • 개별 데이터의 관점(local)
    • 개별 데이터의 대한 정보

1.2 데이터셋의 종류

• 수많은 데이터셋
  • 정형 데이터
    • 테이블 형태로 제공되는 데이터
    • 일반적으로 csv, tsv 파일로 제공
    • Row가 데이터 개 item
    • Column은 attribute(feature)
    • 가장 쉽게 시각화 할 수 있는 데이터셋
      • 통계적 특성과 feature 사이 관계
      • 데이터간 관계
      • 데이터간 비교
  • 시계열 데이터
    • 시간 흐름에 따른 데이터를 Time-Series라고도 부름
    • 기온, 주가 등 정형데이터와 음성, 비디오와 같은 비정형 데이터 존재
    • 시간 흐름에 따른 추세(Trend), 계절성(Seasonality), 주기성(Cycle)등을 살핌
  • 지리 데이터
    • 지도 정보와 보고자 하는 정보 간의 조화 중요 + 지도 정보를 단순화 시키는 경우도 존재
    • 거리, 경로, 분포 등 다양한 실사용
    • 정형데이터 시각화와는 다르게 실제로 어떻게 사용할 수 있을지가 중요
    • 거리정보가 중요하기 때문에 지도를 표현하는 방식, 위도, 경도와 정보들도 추가적으로 학습 필요
  • 관계형(네트워크) 데이터
    • 객체와 객체 간의 관계를 시각화
      • Graph Visualization / Network Visualization
    • 객체는 Node(정점)로, 관계는 Link로 표현
    • 크기, 색, 수 등으로 객체와 관계의 가중치를 표현
    • 휴리스틱하게 노드 배치를 구성
    • 지리 데이터도 관계형 데이터로 바꿀 수 있고 정형데이터에서도 관계가 있다면 관계형 데이터로 바꿀 수 있음
  • 계층적 데이터
    • 관계 중에서도 포함관계가 분명한 데이터
      • 네트워크 시각화로도 표현 가능
    • Tree, Treemap, Sunburst 등이 대표적
  • 다양한 비정형 데이터

1.3 데이터의 종류

• 데이터의 종류는 다양하게 분류 가능
• 대표적으로는 4가지로 분류
  • 수치형(numerical)
    • 연속형 (continuous) : 길이, 무게, 온도 등
    • 이산형 (discrete) : 주사위 눈금, 사람 수 등
  • 범주형(categorical)
    • 명목형 (nominal) : 혈액형, 종교 등
    • 순서형 (ordinal) : 학년, 별점, 등급 등

2. 시각화 이해하기

2.1 마크와 채널

• A mark is a basic graphical element in an image
  • 점, 선, 면으로 이루어진 데이터 시각화

• A visual channel is a way to control the appearance of marks, independent of the dimensionality of the geometric primitive.
  • 각 마크를 변경할 수 있는 요소들

2.2 전주의적 속성

• Pre-attentive Attribute
• 주의를 주지 않아도 인지하게 되는 요소
  • 시각적으로 다양한 전주의적 속성이 존재
• 동시에 사용하면 인지가 어려움
  • 적절하게 사용할 때, 시각적 분리(visual pop-out)