상위 10가지 데이터 시각화 유형: 올바른 유형을 선택하는 방법은 무엇입니까?

데이터 시각화는 필수적인 것 중 하나이며 의심의 여지가 없습니다. 매일 수십억 개의 데이터가 생성, 공유 및 분석되고 있으며 회사로서 처리해야 할 데이터가 많습니다. 데이터 시각화의 기본 사항에 대해 자세히 알아보세요.

그리고 빅 데이터를 처리하려면 데이터 시각화 유형을 사용하여 데이터를 시각화해야 합니다. 그렇다면 어떤 유형의 데이터 시각화 유형을 사용할 수 있습니까?

글쎄, 이 기사에서는 이 질문에만 답할 것이다. 따라서 많은 시간을 낭비하지 않고 주제로 넘어가 보겠습니다.

데이터 시각화란 무엇입니까?

데이터 시각화는 단순히 시각적 표현을 통해 데이터의 통찰력을 전달하는 데 사용되는 기술을 나타냅니다. 일을 단순화하기 위해 데이터 시각화가 데이터를 시각적으로 배치한다고 말할 수 있습니다. 그래서 우리는 쉽게 이해할 수 있습니다. 효과를 발휘하려면 다양한 데이터 시각화 도구를 마스터해야 합니다.

데이터 시각화의 주요 목표는 큰 데이터 세트를 시각적 그래픽에 넣는 것입니다. 그리고 데이터 과학과 관련하여 중요한 단계 중 하나입니다. 또한 다양한 데이터 포인트를 추적하는 간단한 방법입니다.

웹사이트 메트릭, 영업 팀 성과, 마케팅 캠페인, 제품 채택률 또는 기타 항목을 추적하려는 경우에 상관 없습니다. 데이터 시각화가 도움이 될 것입니다. 데이터 과학의 데이터 시각화 및 기타 시각적 표현에 대해 자세히 알아보려면 유명 대학의 데이터 과학 인증을 확인하십시오.

찾을 데이터 시각화의 10가지 유형

1. 기둥형 차트

세로 막대형 차트는 시도해 볼 수 있는 일반적인 유형의 데이터 시각화 도구 중 하나입니다. 이미 아시다시피, 우리는 초등학교에서 세로 막대형 차트를 만드는 방법을 배웠습니다. 이해하기 쉽고 시간이 덜 소요되며 다양한 데이터 세트 간의 비교를 보여줍니다. 또한 세로 막대형 차트를 사용하여 시간 경과에 따른 데이터 세트를 추적할 수 있습니다.

세로 막대형 차트는 일반적으로 가로(X) 축과 함께 데이터 레이블을 포함하며 세로(Y) 축(차트의 왼쪽이라고도 함)에 측정된 메트릭 또는 값이 표시됩니다. Y축은 일반적으로 0에서 시작하여 추적 중인 가장 큰 측정값만큼 높아집니다.

이 데이터 시각화 유형은 월별 판매 수치, 방문 페이지당 수익, 유사한 측정 등을 추적하는 데 사용할 수 있습니다.

2. 선 그래프

다음으로 선 그래프가 있습니다. 그리고 즉시 알아볼 수 있는 인기 있는 표준 차트 유형 중 하나입니다. 선 그래프는 일반적으로 시간 경과에 따라 발생하는 추세, 진행률 또는 변경 사항을 나타내는 데 사용됩니다.

그리고 데이터가 시작과 중지로 가득 차 있지 않고 연속적일 때 가장 잘 작동합니다. 또한 세로 막대형 차트와 마찬가지로 데이터 레이블은 선 그래프에 배치되고 X축에는 측정값이 Y축에 있습니다. 그러나 4개 이상의 선을 그리는 것을 방지하려면 실선을 사용해야 합니다.

3. 막대 그래프

막대 그래프를 사용해 볼 수도 있습니다. 막대 그래프와 세로 막대형 차트는 같은 방식으로 사용됩니다. 그러나 세로 막대형 차트는 레이블과 비교 공간을 제한합니다. 따라서 항상 막대 그래프를 사용하는 것이 좋습니다.

더 긴 레이블로 작업하거나 음수를 표시하거나 10개 또는 10개 이상의 항목을 비교할 때는 막대 그래프를 사용해야 합니다. 이러한 경우 데이터 레이블은 Y축을 따라 이동하고 측정은 X축을 따라 이동합니다.

또한 막대 그래프를 사용하면 서로 다른 그룹 간의 데이터 집합을 한 눈에 쉽게 비교할 수 있습니다. 그래프는 단순히 한 축에 범주를 표시한 다음 다른 축에 불연속 값을 생성합니다. 여기에서 목표는 두 축 사이의 관계를 보여주는 것이며 막대 차트는 시간 경과에 따른 데이터의 상당한 변화도 표시할 수 있습니다.

또한, 다른 그룹 간의 항목을 비교하는 효과적인 방법입니다. 막대 그래프는 4년 동안 분기별로 수치를 비교한 것입니다.

4. 누적 막대 그래프

여러 항목을 비교하는 경우 누적 막대 그래프가 가장 좋습니다. 각 데이터 세트의 개별 성장을 추적하려는 경우 가장 좋은 방법입니다. 뿐만 아니라 전체 그룹의 성장도.

누적 막대 그래프는 막대를 사용하여 데이터 범주 간의 비교를 표시하는 차트입니다. 그러나 전체의 일부를 분해하고 비교할 수 있는 기능도 제공합니다. 차트의 각 막대는 전체를 나타내고 막대의 세그먼트는 전체의 다른 부분 또는 범주를 나타냅니다.

5. 이중 축 차트

대부분 데이터 시각화 차트는 단일 y축 또는 x축을 사용합니다. 그러나 이중 축 차트 또는 다중 축 차트는 두 개의 축을 사용하여 측정의 크기와 척도가 다른 두 변수 간의 관계를 빠르게 설명합니다.

그리고 여러 차트를 결합하고 비교를 위해 두 번째 y축을 추가할 때 이중 축 차트를 사용해야 합니다. 이 유형을 사용하면 척도가 매우 다른 두 변수를 쉽게 볼 수 있습니다. 또한 두 차트 사이를 전환하는 것보다 동일한 그래프 내에서 보는 것이 훨씬 쉽습니다.

6. 파이 차트

파이 차트가 가장 일반적인 데이터 시각화 유형 중 하나라는 것은 의심의 여지가 없습니다. 그리고 거의 모든 사람들이 그것에 대해 들어봤을 것입니다. 원형 차트는 일반적으로 하나의 정적 숫자를 나타내며 해당 부분을 구성하는 범주로 나뉩니다.

또한 원형 차트를 사용할 때 일반적으로 숫자 금액을 백분율로 나타냅니다. 그리고 파이 차트를 사용할 수 있는 경우가 꽤 많습니다. 시장 점유율, 마케팅 지출, 고객 인구 통계, 고객 장치 사용, 온라인 트래픽 소스 등과 같이.

또한 원형 차트가 슬라이드 간에 여러 가지 차별화를 갖도록 하려고 합니다. 따라서 시각화하려는 범주의 수를 제한하는 것이 좋습니다.

범주형 데이터가 있는 경우 원형 차트를 사용할 수 있습니다. 이 경우와 같이 각 원형 차트 조각은 다른 범주를 나타낼 수 있습니다. 또한 매출, 이익 및 노출과 같은 비즈니스 내 성장 영역을 비교하는 데 사용할 수 있습니다.

7. 메코 차트

Mekko 차트는 또한 거의 익숙하지 않은 흔하지 않은 데이터 시각화 유형 중 하나입니다. 데이터 분석 업계에 속해 있어야만 알 수 있습니다. mekko 차트는 누적 막대 그래프와 유사한 레이아웃으로 제공됩니다.

그러나 한 가지 중요한 예외가 있습니다. X축은 시간 진행 상황을 추적하는 대신 데이터 세트의 다른 차원을 측정합니다. 그리고 Mekko Chart의 도움으로 값, 측정값, 각 값의 구성을 쉽게 비교할 수 있습니다. 또한 데이터 분포를 동시에 분석할 수 있습니다.

전반적으로 Mekko 차트는 다양한 시장 개요 질문에 답할 수 있는 좋은 방법입니다. 예를 들어, 누가 가장 가치 있는 프랜차이즈를 보유하고 있는지 이해하고 싶다면 메코 차트가 이를 보여주는 가장 좋은 방법 중 하나입니다.

8. 산점도

산점도, 산점도 또는 산점도 그래프는 일반적으로 점을 사용하여 두 개의 다른 숫자 변수에 대한 값을 나타냅니다. 가로 및 세로 축에서 각 점의 위치는 단순히 개별 데이터 포인트의 값을 나타냅니다. 그리고 산점도는 주로 서로 다른 변수 간의 관계를 관찰하는 데 사용됩니다.

산점도의 점은 단순히 개별 데이터 포인트의 값을 나타냅니다. 뿐만 아니라 데이터를 전체적으로 취했을 때의 패턴을 나타냅니다. 또한 상관 관계의 식별은 산점도에서 일반적입니다.

9. 버블 차트

분산형 차트와 마찬가지로 거품형 차트도 관계와 분포를 표시할 수 있습니다. 이러한 변형에서는 데이터 포인트를 거품으로 바꿔야 합니다. 또한 거품형 차트는 산점도와 비례 영역 차트 간의 교차인 다변수 그래프입니다. 또한 분산형 차트와 마찬가지로 거품형 차트는 직교 좌표계를 사용하여 X축과 Y축이 별도의 변수인 그리드를 따라 점을 그립니다.

그러나 산점도와 달리 각 점에는 레이블 또는 범주가 할당됩니다. 또한 각 플롯 포인트는 원의 면적으로 세 번째 변수를 나타냅니다. 거품형 차트는 일반적으로 분류된 원 간의 관계를 비교하고 표시하는 데 사용됩니다. 또한 패턴/상관관계 분석에 사용할 수 있습니다.

10. 글머리 기호 그래프

결국, 나는 불릿 그래프가 있습니다. 또한 일반적으로 사용되는 데이터 시각화 유형 중 하나입니다. 팀이 목표를 향해 노력하고 있다면 글머리 기호 그래프가 진행 상황을 시각적으로 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다. 막대 그래프와 유사한 레이아웃을 가지고 있습니다. 글머리 기호 그래프는 일반적으로 성능 데이터를 표시하는 데 사용되며 글머리 기호 그래프는 막대 차트와 같은 기능을 합니다.

그러나 여기에는 추가적인 시각적 요소가 수반됩니다. 그리고 계기판 게이지와 미터의 대안으로 개발되었습니다. 충분한 정보를 표시하지 않는 경우가 많기 때문입니다.

또한 이 데이터 시각화 유형을 사용하면 축 분할 값을 표시하거나 숨기고, 축 제한을 사용자 지정하고, 눈금 표시 및 값을 사용자 지정할 수 있습니다. 또한 플롯 화장품을 사용자 정의하고 원형, 반원형 범위 막대를 그릴 수 있습니다. 또한 범위 var의 색상을 사용자 정의할 수도 있습니다. 전반적으로 다른 유형의 게이지 또는 위젯에 사용할 수 있는 공간이 충분하지 않은 상황에서 글머리 기호 그래프를 사용할 수 있습니다.

데이터 시각화 도구를 구현해야 하는 5가지 필수 이유

이제 다양한 데이터 시각화 유형에 대해 알고 어떤 데이터 시각화 유형을 언제 사용해야 하는지 알게 되었습니다. 데이터 시각화가 왜 중요한지, 왜 데이터 시각화를 사용해야 하는지 논의할 때입니다. 이렇게 하면 데이터 시각화를 언제 사용해야 하는지, 어떤 종류의 데이터 시각화 유형이 회사에 가장 적합한지 명확한 아이디어를 얻는 데 도움이 됩니다.

1. 값 비교

데이터 분석가는 데이터 세트의 공정한 공유를 보게 될 것입니다. 그리고 이러한 세트 간의 차이점과 유사점을 비교하려는 경우 차트가 훌륭한 옵션입니다. 특정 게임의 높은 값과 낮은 값을 신속하게 제공하여 중요한 차이점, 격차 및 기타 추세를 확인할 수 있습니다.

또한 비교 차트를 생성하려는 경우 사용할 수 있는 몇 가지 일반적인 데이터 시각화 유형은 다음과 같습니다.

• 글머리 기호 그래프
• 파이 차트
• 메코 차트
• 막대 그래프
• 산포도
• 선 그래프

이러한 시각화 기술을 사용하면 많은 데이터를 스캔하고 유익한 패턴을 생성할 수 있으므로 비즈니스에 도움이 됩니다.

2. 비교 표시

비교를 보여주고 싶다면 데이터 시각화는 확실히 확인해야 할 기술입니다. 종종 회사에서는 개인 단위가 더 우수한 그림에 어떻게 영향을 미치는지 보여줘야 하는 차트를 만들어야 합니다.

예를 들어 장치 유형 및 지리적 위치별로 웹 사이트의 전체 모바일 액세스를 추적할 수 있습니다. 또는 최근 디지털 마케팅 캠페인에서 어떤 요소가 가장 적합한지 알고 싶습니다.

이러한 경우 단순히 두 개 이상의 값을 비교하여 빠르게 패턴을 그릴 수 있습니다. 그리고 비교 차트를 생성하기 위해 다음과 같은 데이터 시각화 유형을 사용할 수 있습니다.

• 파이 차트
• 메코 차트
• 누적 막대 그래프
• 누적 세로 막대형 차트
• 폭포 차트
• 영역 차트

이러한 모든 데이터 유형을 사용하면 개별 성능 수준을 간단히 측정할 수 있고 전체 데이터 세트에 미치는 영향을 결정할 수 있습니다.

3. 분포 결정

데이터 분포를 이해하기 위해 앞을 내다보고 있다면 분포 차트가 가장 좋은 방법입니다. 값 세트의 가능한 모든 간격 또는 값과 발생 빈도를 표시하는 데 도움이 되기 때문입니다.

그리고 이 시각화 유형에서 일반적인 추세를 쉽게 식별할 수 있습니다. 뿐만 아니라 패턴을 방해할 수 있는 이상값을 결정할 수 있습니다. 또한 정보 값 사이의 범위가 얼마나 넓은지에 대한 명확한 그림을 얻을 수 있습니다.

분포를 결정하기 위해 다음 데이터 시각화 유형 중 하나를 사용할 수 있습니다.

• 산포도
• 메코 차트
• 선 그래프
• 기둥형 차트
• 막대 차트.

4. 트렌드 조사

트렌드 조사에 데이터 시각화를 사용할 수 있습니다. 특정 데이터 세트가 정해진 기간 동안 어떻게 수행되었는지 확인하려면 이 경우 데이터 시각화를 사용해야 합니다.

추세 조사를 위한 데이터 시각화를 만들려면 다음 데이터 시각화 유형을 사용할 수 있습니다.

• 선 그래프
• 이중 축 선 그래프
• 기둥형 차트

5. 다양한 데이터 시각화 유형의 관계 이해

마지막으로 다양한 유형의 데이터 시각화에서 관계를 이해하려는 경우 데이터 시각화를 사용할 수도 있습니다.

주어진 변수를 이해하고 그것이 하나 이상의 다른 변수와 어떻게 관련되는지 확인하고 싶을 때가 있습니다. 예를 들어, 한 변수는 다른 변수에 긍정적이거나 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

이러한 유형의 데이터 시각화를 생성하기 위해 다음 데이터 시각화 유형을 사용할 수 있습니다.

• 산포도
• 거품형 차트
• 선 그래프

결론

따라서 시도해 볼 수 있는 가장 일반적인 유형의 데이터 시각화 유형 중 일부였습니다. 그러니 가서 확인하십시오.

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