대시보드 설계와 데이터 시각화 도서 - ChoDragon9/posts GitHub Wiki

대시보드란

• 대시보드란 상황을 모니터링하거나, 이해를 돕거나, 둘 다에 사용하는 데이터의 시각적 표시다.
• 사례
  • 매주 월요일 아침 임원에게 이메일로 전송되는 핵심지표 PDF 파일
  • 실시간으로 지원센터 통계를 보여주는 대형 벽걸이 현황판
  • 영업 관리자가 다양한 지역별 성과를 검토하고, 전년대비 올해의 영업 성과를 비교
• 완벽한 대시보드는 없다. 하지만
  • 대시보드는 해당 데이터를 이해해야 하는 대상에 걸맞는 훌륭한 아이디어를 제시해야 함.
  • 사용자에게 도움이 되어야 함.

데이터를 시각화하는 이유

• 숫자를 차트에 옮겨서 보면 표와 통계적 지표로 알수 없는, 데이터의 관계와 추세를 찾을 수 있다.
• 수치 계산은 정확하며, 그래프는 대략적이다.

데이터 시각화 방법

전주의적 속성(pre-attentive attribute)

• 목적: 데이터 강조
• 방법: 방향, 형태, 길이, 곡률, 위치, 색조, 크기, 너비, 색상, 둘러싸기, 표시 추가, 그룹핑

데이터 유형

범주형 데이터

• 특징
  • 사물 / 숫자X / 상호 배타적인 레이블
• 예
  • 이름 / 직업 / 캐릭터 / TV 프로그램

순서형 데이터

• 특징
  • 순서 / 간격이 비일정할수 있음
• 예
  • 출생일 / 만족도 / 등급

정량적 데이터

• 특징
  • 숫자 / 측정 / 분류
• 예
  • 매출 / 이익 / 점수 / 페이지뷰 / 입원환자수

이산데이터

• 미리 정의된 정확한 포인트
• 데이터 값 사이에 아무엇도 없음
  • 예) TV 프로그램에서 시즌1과 시즌2의 사이는 1.5가 없음

연속데이터

• 중간값에 무한한 값 존재

차트의 데이터 규약화

• 범주형 데이터
  • 위치
• 정량적 데이터
  • 크기 / 색상 / 길이
• 순서적 데이터
  • 순차적 표현

색상

• 색상은 의도를 가지고 사용해야함

색상의 사용

• 순차적
  • 색상을 낮음에서 높음으로
• 발산형
  • 중간적을 기준으로 순차적인 2가지 색상(긍정/부정, 좋음/나쁨)
• 범주형
  • 개별 비교를 위한 색상 대비(카테고리별 구분)
• 강조/경고
  • 강조와 경고를 하기 위해 사용
• 순차적+범주형
  • 각 카테고리별 척도를 나타낼수 있음