데이터 시각화

데이터 시각화

• 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달하는 과정
• 데이터 시각화의 목적은 도표(Graph)라는 수단을 통해 정보를 명확하고 효과적으로 전달하는 것
• 디지털 시대의 학습자는 영상, 디지털 매체를 비롯해 SNS, 클라우드 서비스 등을 통한 무한정의 데이터에 노출되어 있으며, 이와같은 환경의 변화에 따라 데이터 표현과 수용방식의 변화가 요구.
• 수많은 정보들을 시각적으로 묘사하고 필요한 정보를 효율적이고 명확하게 제공하는 데이터 시각화의 필요성이 증가
• 전통적인 시각화 기술은 주로 시스템 로그나 실험 분석 결과 등에 대한 통계정보를 그래프로 보여주는 방식인데 반해,빅데이터의 시각화 측면에서는 모든 데이터를 살펴보는 것에 제약이 따르기 때문에 시각화의 기술적인 요소와 더불어 데이터를 요약하고, 한 눈에 살펴볼 수 있도록 돕는 시각화 벙법론적 요소의 중요성이 커지고 있음
• 데이터 시각화에서는 미적 형태와 기능성 두 가지를 모두 가져가는 것으로 대개 데이터들의 연결과 그룹핑을 표현하는데 초점을 둠

데이터 시각화 7단계 (Ben Fry)

• 획득(Acquire) : 디스크의 파일이나 네트워크를 통한 소스로부터 데이터 얻기
• 분석(Parse) : 데이터의 의미에 대한 구조를 제공하고 카테고리별로 정렬
• 필터(Fliter) : 관심 있는 데이터를 제외한 모든 데이터 제거
• 마이닝(Mine) : 패턴을 식별하거나 수학적 문맥에 데이터를 배치하는 방법으로 통계 또는 데이터 마이닝 방법 적용
• 표현(Represent) : 막대 그래프, 목록 또는 트리 같은 기본 시각적 모델 선택
• 정제(Refine) : 기본 표현을 개선하여 보다 선명하고 시작적으로 매력적이 되도록 함
• 소통(Interact) : 데이터를 조작하거나 볼 수 있는 기능을 제어하는 방법을 추가