성공적인 프레젠테이션을 위한 10가지 데이터 시각화 기법 [2022년]

데이터 시각화란 무엇입니까?

데이터 시각화 는 차트, 지도, 그래프 등의 정보를 그래픽으로 표현하는 것을 말합니다. 데이터 시각화 는 데이터 분석의 필수 부분으로 작용하며 복잡한 수치 및 사실 수치를 사용하여 현재 시나리오에서 빅 데이터를 해석하는 데 도움이 됩니다.

데이터 시각화가 왜 중요한가요?

전 세계 비즈니스에서 사용할 수 있는 데이터의 양은 무한하므로 데이터 해석에 문제가 있습니다. 올바르게 해석되고 표현된다면 데이터는 비즈니스 성장에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 데이터 시각화 기술을 사용하면 회사와 개인이 가장 복잡한 데이터 세트도 간단한 차트와 그래프로 변환하여 이해할 수 있습니다.

최근 연구에 따르면 데이터 분석에서 시각화를 적절하게 사용하면 비즈니스 회의를 24% 단축할 수 있습니다. 시각화 기능이 있는 우수한 비즈니스 인텔리전스 전략은 비즈니스의 투자 수익(ROI)을 크게 높일 수 있습니다. 따라서 데이터 시각화는 비즈니스의 지속적인 성공에 매우 중요합니다. 초보자이고 데이터 과학에 대해 더 자세히 알고 싶다면 최고의 대학에서 제공하는 데이터 과학 과정을 확인하십시오.

다양한 데이터 시각화 기술은 무엇입니까?

비즈니스 성장을 보장하기 위해 몇 가지 시각적 데이터 분석 기술 을 적용할 수 있습니다.

그 중 일부는 다음과 같습니다.

1. 타겟 고객을 파악하십시오

이것은 데이터 시각화와 관련하여 가장 간과되는 측면 중 하나로 간주될 수 있습니다. 차트와 그래프의 형태로 데이터를 제시하는 동안, 목표 청중을 알고 그들의 요구와 기대를 이해하는 것이 현명합니다.

일부 이해 관계자와 경영진은 간단한 원형 차트나 막대 그래프를 보고 기뻐할 수 있습니다. 그러나 주제에 대해 자세히 알아보고 통찰력을 설명하기를 원하는 다른 사람들이 있을 수 있습니다. 따라서 회의 전에 프레젠테이션 청중을 철저히 조사하는 것이 좋습니다. 그런 다음, 그들의 기대에 부응하는 비주얼을 만드십시오.

필독: Tableau 데이터 시각화

다른 비즈니스 추구와 마찬가지로 귀하의 노력은 그 뒤에 숨겨진 전략만큼만 효과적입니다. 그래프, 차트 및 시각적 개체가 포함된 데이터 보고서를 작성하기 전에 목표와 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 또한 청중과 공유하고 싶은 가장 중요한 데이터 통찰력을 결정해야 합니다.

설명하려는 내용과 필요한 결과에 대한 명확한 아이디어가 있으면 정확한 시각화를 더 쉽게 만들 수 있습니다. 노력을 안내하는 가장 효율적인 방법 중 하나는 진행 중인 캠페인 또는 프로젝트에 관련 KPI(핵심 성과 지표) 세트를 사용하는 것입니다.

원천

3. 올바른 시각적 유형 선택

청중을 화면의 정교한 그래픽 세트와 혼동하고 싶지 않습니다. 당신의 목표는 더 접근하기 쉽고 더 나은 이해를 위해 사물을 단순화하는 것이어야 합니다. 따라서 목적에 맞는 올바른 유형의 차트를 선택하십시오.

예를 들어, 간단한 선 그래프는 연간 특정 추세의 성장을 표시할 수 있습니다. 반면에 파이 차트는 전년도의 손익 비율을 나타낼 수 있습니다. 다른 형태의 시각화에는 게이지 차트, 막대 그래프, 산점도 등이 있습니다.

청중에게 통찰력을 설명하기 위해 가장 적합하고 간단한 시각적 형태를 선택하십시오. 이는 개념을 명확하게 하고 현재 및 미래의 비즈니스 성장에 미치는 영향을 이해하는 데 도움이 됩니다.

읽기: 데이터 시각화 세부 정보

4. 색상을 현명하게 사용

시각적 데이터 분석 기술 중 가장 간단한 것은 표현 자산을 표시하기 위한 올바른 색 구성표를 선택하는 것입니다. 올바른 색 구성표를 선택하면 작업을 크게 개선하는 데 도움이 됩니다. 색상 이론의 개념은 시각화 모델의 전체 성능에 상당한 영향을 미칩니다. 또한 데이터 분석에서 색 구성표를 일관되게 유지하도록 항상 노력해야 합니다.

선명한 대비를 사용하여 요소를 구분할 수 있습니다(예: 녹색의 긍정적 추세와 빨간색의 부정적 추세). 일반적으로 사람들은 빨간색, 녹색, 파란색 및 노란색을 사용합니다. 쉽게 식별하고 해독할 수 있기 때문입니다.

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5. 쉽게 빅 데이터 처리

방대한 양의 데이터를 사용할 수 있으므로 이를 처리하는 것이 매우 어려워졌습니다.

다음은 빅 데이터를 관리하는 데 도움이 되는 몇 가지 필수 시각적 데이터 분석 기술입니다.

다음 팁을 사용하여 가능한 가장 능률적이고 합리적이며 간단한 시각화를 위해 분류하십시오.

• 귀하와 귀하의 회사가 액세스할 수 있는 데이터를 찾고 가장 중요한 데이터를 결정하십시오. 그런 다음 정보의 각 분기를 표시하여 쉽게 분리, 해석 및 해독할 수 있습니다.
• 모든 관리자, 직원 및 팀 구성원이 데이터의 출처와 액세스 방법을 이해하여 이러한 통찰력이 부서 전반에 걸쳐 효율적으로 관리되도록 합니다.
• 데이터 및 데이터 관리 시스템을 액세스 가능하고 최신 상태로 유지하여 시각화 프로세스를 빠르게 진행합니다.
• 액세스하기 쉬운 대화형 환경에서 필수 통찰력을 표시하는 비즈니스 대시보드를 사용해야 합니다. 정보의 전체 가치를 추출하는 동시에 시각화 프로세스의 속도를 높입니다.

6. 데이터 정리

데이터를 그룹화하고 관련 데이터 세그먼트로 분할한 후에는 더 깊이 파고들어 명확하게 정의된 계층 구조를 구축할 수 있습니다. 프레임워크(색상 구분, 바이너리 등)를 사용하여 구성할 수 있습니다. 그러나 데이터의 구조, 조직 및 구성은 계속해서 개발될 것입니다. 시뮬레이션 시도는 체계화된 시스템으로 더 빠르고 쉽고 효율적입니다.

7. 비정형 데이터 정리

비정형 데이터 세트를 올바르게 관리하기 위해 네트워크 다이어그램 또는 워드 클라우드 서비스를 검토할 수 있습니다.

네트워크 다이어그램은 네트워크 그래픽 맵을 그리는 데도 사용됩니다. 이 레이아웃 스타일은 디자이너, 네트워크 엔지니어 및 데이터 분석가를 위한 상세한 네트워크 문서를 준비할 때 유용합니다.

워드 클라우드는 네트워크 다이어그램에 따라 다양한 복잡한 데이터 세트를 제시하는 이해하기 쉬운 수단을 제공합니다. 그러나 워드 클라우드는 그래픽 객체와 비교하여 특정 컨텍스트 또는 주제에 대한 단어를 사용하여 생성된 이미지입니다. 각 단어의 크기는 데이터 컨텍스트에서 빈도 또는 값을 나타냅니다.

8. 비교하는 것을 잊지 마십시오

이것은 우리의 데이터 시각화 기술 중 가장 단순할 수 있지만 관련이 있습니다. 지식과 관찰을 공유할 때 가능한 한 많은 세부 비교를 해야 합니다. 두 개의 지도, 테이블, 다이어그램을 동시에 표시하고, 각각은 주어진 타임라인에 대해 동일한 통계의 서로 다른 표현을 제공합니다.

예를 들어 2016년과 2017년의 월별 판매 보고서를 나란히 표시합니다. 이렇게 하면 결과의 효과에 대한 간결한 지침을 얻을 수 있으며 누구나 이야기하고 행동해야 하는 강점, 단점, 패턴, 최고점 및 최저점을 요약할 수 있습니다.

9. 당신의 이야기를 들려주세요

이야기를 공유하면 시청자에게 다가갈 수 있고 최소한의 노력으로 개념을 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 이는 의미 있는 아이디어나 대상을 전달하기 위해 정보를 그래픽으로 표시하는 콘텐츠 마케팅과 유사합니다. 여러 과학적 연구에 따르면 인간은 잘 알려진 이야기에 긍정적으로 반응합니다. 시각화 작업에 이 접근 방식을 사용하면 프레젠테이션과 보고서로 청중에게 깊은 인상을 줄 뿐만 아니라 장기적인 발전과 성공으로 이어지는 가장 중요한 메시지를 전달할 가능성도 높아집니다.

완벽한 스토리를 만들기 위해서는 소재를 모으고 작가처럼 생각해야 합니다. 간단한 시작, 중간 및 끝을 만듭니다. 갈등과 해결을 포함합니다. 또한 시각화가 청취자에게 큰 영향을 미치도록 플롯 전체에 서스펜스를 개발해야 합니다.

더 읽어보기: 주요 데이터 시각화 프로젝트

10. 최신 도구 사용

우리는 펜과 종이와는 거리가 먼 급변하는 현대 시대에 살고 있습니다. 성공적인 시각화를 위해 현재 리소스를 사용하여 데이터를 가장 안전하고 성공적으로 수집할 때 최상의 선택을 할 수 있습니다.

작업별 협업 웹 인터페이스 또는 플랫폼은 데이터를 신속하게 캡처, 구성 및 표시하는 이해하기 쉽고 간결하고 상세하고 액세스 가능한 방법을 제공합니다. 이렇게 하면 데이터 시각화 기술 이 가능한 한 적은 시간을 사용하면서 가능한 한 많은 효과를 얻을 수 있습니다.

데이터 시각화 선택에 영향을 줄 수 있는 요소는 무엇입니까?

데이터 시각화 선택에 영향을 줄 수 있는 요소는 다음과 같습니다.

• 대상 유형: 대상 유형은 데이터 시각화 선택에 영향을 줍니다. 단순히 현재 상태를 아는 데 관심이 있는 사람이 있을 수 있고 관련된 모든 매개변수 및 개념에 대해 더 깊이 파고드는 사람이 있을 수 있습니다.
• 컨텍스트: 배경에 따라 그래프가 나타나게 하려면 다양한 접근 방식을 사용해야 합니다. 특정 통계(예: 특정 연도에 대한 극심한 소득 증가)를 강조하기 위해 테이블의 필수 항목에 생생한 음영을 사용하도록 선택할 수 있습니다. 그렇지 않으면 대조되는 색상을 사용하여 반대되는 아이디어를 구별해야 합니다.
• 콘텐츠: 공유하려는 콘텐츠 및 관계 유형은 시각화 선택에 영향을 미치는 또 다른 요소입니다. 예를 들어, 메트릭이 시간이 지남에 따라 변경되면 선 그래프를 사용하여 역학을 표시할 수 있는 반면 산점도는 요인 간의 상관 관계를 표시할 수 있습니다.

확인: 데이터 시각화의 이점

결론

위에서 언급한 시각화 기술 데이터는 새로운 성공을 향한 노력을 추진하는 데 도움이 될 것입니다. 데이터 시각화 기술 과 개념 을 마스터하는 데 도움이 되는 과정을 찾고 있다면 upGrad가 최선의 선택입니다. 삽화와 이해하기 쉬운 어휘를 사용하는 포괄적이고 유익한 수업은 개념을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. upGrad의 과정을 통해 데이터 시각화와 관련된 모든 기술을 마스터할 수 있습니다.

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