1. 학습 목표
- Tableau를 활용한 데이터 시각화 익히기
- 다양한 그래프 유형별 특징과 활용법 이해
- 효과적인 차트 선택법 및 데이터 분석 기법 학습
2. 데이터 시각화 개요
2-1. 데이터 사우루스
- 데이터의 패턴이 동일해 보여도 시각화 방법에 따라 해석이 달라질 수 있음을 보여주는 예제.
2-2. 효과적인 차트 선택법
- 데이터를 효과적으로 전달하기 위해 적절한 차트 유형을 선택하는 방법을 설명.
- 참고 자료: Chart Suggestions A Thought Scatter (Andrew Abela)
2-3. Tableau 차트 소개
- Tableau에서 제공하는 다양한 차트 유형(24개) 및 활용법 정리.
- 예시 차트 유형:
- 막대 그래프(Bar Chart)
- 선 그래프(Line Plot)
- 파이 차트(Pie Chart)
- 트리맵(Treemap)
- 맵 차트(Map Chart)
- 히트맵(Heatmap)
- 박스 플랏(Box Plot) 등
2-4. 데이터 시각화의 장점
- 데이터를 빠르게 이해하고 의사결정 가능
- 협업 시 효과적인 커뮤니케이션 지원
- 데이터 인사이트 도출에 유용
3. 기본 그래프
3-1. 선 그래프 (Line Plot)
- 시간에 따른 변화를 표현하는 데 적합.
- 시계열 데이터(트렌드 분석) 활용.
- 예제: 연도별 에어비앤비 호스트 증가 추이 시각화.
3-2. 막대 그래프 (Bar Plot)
- 범주형 데이터 비교에 유용.
- 예제: 지역별 숙소 평균 가격 비교.
3-3. 맵 차트 (Map Chart)
- 지리적 데이터의 위치 정보 시각화.
- 예제: 지역별 숙소 리뷰 평균 평점 분포.
3-4. 파이 차트 (Pie Chart)
- 비율 및 구성 요소 시각화에 적합.
- 예제: 룸 타입별 비중 시각화.
3-5. 트리맵 차트 (Treemap Chart)
- 계층적 데이터의 비중 표현.
- 예제: 호스트별 숙소 가격 합계 시각화.
4. 심화 그래프
4-1. 도넛 차트 (Donut Chart)
- 파이 차트와 유사하지만 중앙이 비어 있음.
- 대시보드 KPI 카드에서 자주 활용.
4-2. 히트맵 차트 (Heatmap Chart)
- 색상을 활용해 데이터 밀도를 강조.
- 분포 및 비교에 유리.
4-3. 영역 차트 (Area Chart)
- 선 그래프와 유사하지만, 면적을 채워 비교.
- 시간 흐름에 따른 데이터 크기 비교.
4-4. 스택 플랏 (Stacked Plot)
- 누적 데이터 시각화에 활용.
- 일반 누적 그래프 vs 100% 누적 그래프 차이점 설명.
5. 시각화 레벨 업
5-1. 이중 축 (콤보 차트)
- 두 개 이상의 데이터 비교 가능.
- 다른 단위를 가진 데이터 비교 시 유용.
5-2. 평균선/참조선
- 분석 패널에서 평균선, 참조선 추가 가능.
- 데이터 비교 및 의사결정 보조 역할.
6. 데이터 분석을 위한 시각화
6-1. 박스 플랏 (Box Plot)
- 데이터 분포 및 이상치(outlier) 탐지.
- 예제: 숙박 시설 유형별 가격 분포 분석.
6-2. 파레토 차트 (Pareto Chart)
- 80/20 법칙 기반 데이터 분석.
- 누적 백분율을 시각화하여 주요 요소 파악.
6-3. 상관 관계 (Scatter Plot)
- 변수 간 관계를 시각적으로 확인.
- 예제: 가격과 리뷰 점수 간 상관 관계 분석.
6-4. 시계열 예측
- 시간 데이터를 기반으로 미래 추세 예측.
- Tableau의 예측 기능 활용 가능.
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- 현재글8주차 TIL - 태블로의 데이터 시각화 방법
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