8주차 TIL - 태블로의 데이터 시각화 방법

1. 학습 목표

• Tableau를 활용한 데이터 시각화 익히기
• 다양한 그래프 유형별 특징과 활용법 이해
• 효과적인 차트 선택법 및 데이터 분석 기법 학습

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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

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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.

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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.

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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.

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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.