통계 지식: 데이터 시각화 기술을 향상시키는 8가지 방법

통계 지식은 데이터로 작업할 수 있기를 원하는 모든 사람에게 필수적입니다. 데이터 시각화는 해당 통계 지식을 활용하는 한 가지 방법입니다.

데이터 시각화를 사용하면 복잡한 데이터를 모두 가져와 사람들이 이해하기 쉬운 방식으로 제시할 수 있습니다. 그래프, 차트 및 기타 시각 자료를 사용하여 사람들이 모든 숫자에 숨겨져 있을 수 있는 패턴과 추세를 볼 수 있도록 도울 수 있습니다.

데이터 시각화에 대한 올바른 통계 지식과 기술을 사용하면 세상을 이해하고 개선하는 데 강력한 힘이 될 수 있습니다. 데이터 시각화 기술을 향상시키는 8가지 방법은 다음과 같습니다.

1. 데이터 분석 부트캠프 참석 또는 온라인 과정 수강

데이터 시각화 기술을 개선하려면 연습과 지속적인 학습이 필요합니다. 지식을 넓히고 능력을 향상시키는 한 가지 방법은 데이터 분석가 부트캠프 에 참석 하거나 온라인 과정을 수강하는 것입니다.

이를 통해 시각화를 만들기 위한 다양한 도구와 기술에 대한 실습 경험을 제공 하고 강사와 동료로부터 작업에 대한 피드백을 받을 수 있습니다.

부트캠프는 데이터 분석에 대해 필요한 모든 것을 가르치는 단기 프로그램입니다.

일반적으로 약 3개월 동안 지속되며 그 기간 동안 데이터 수집 및 분석, 모델 및 예측 알고리즘 구축, 결과를 효과적으로 전달하는 방법을 배우게 됩니다.

부트캠프는 데이터 분석의 기초를 빠르게 배울 수 있는 좋은 방법이며 고용주 네트워킹 기회가 포함되는 경우가 많습니다.

온라인 과정은 부트캠프에 참석할 수 없거나 공부하는 주제에 대해 더 많은 유연성을 원하는 경우 좋은 대안이 될 수 있습니다. 기본 소개 에서 고급 개념에 이르기까지 다양한 과정을 이용할 수 있습니다.

온라인 과정을 통해 자신의 진도에 맞게 학습하고 바쁜 일정에 맞춰 학습할 수 있습니다. 또한 기술 향상에 도움이 되는 교육용 비디오, 자습서 및 기타 리소스에 대한 액세스를 제공합니다.

2. 이해를 돕기 위해 데이터 시각화 도구 및 기술 사용

데이터 시각화를 생성할 때 정보를 가장 잘 전달하는 도구와 기술을 고려하는 것이 중요합니다. 잘못된 그래프나 차트를 사용하면 잘못된 해석이나 혼동이 발생할 수 있습니다.

예를 들어, 시간 경과에 따른 변화를 표시하기 위해 원형 차트보다 더 나은 선택이 있습니다. 선 그래프가 더 잘 작동할 것입니다.

또한 색상, 레이블 및 기타 디자인 요소를 효과적으로 사용하여 시각화를 명확하고 시각적으로 매력적으로 만드는 것이 중요합니다. 좋은 팁은 제한된 색상 팔레트를 고수하는 것입니다. 너무 많은 색상을 사용하면 시각화가 복잡해지고 해석하기 어려울 수 있습니다.

제목과 설명 텍스트를 잊지 마세요. 시각화에 표시되는 내용을 명확히 하여 이해를 돕 습니다.

3. 실제 데이터 세트로 연습

데이터 시각화 기술을 향상시키는 가장 좋은 방법 중 하나는 실제 데이터 세트로 연습하는 것입니다. 이를 통해 다양한 기술을 시도하고 실제 데이터와 어떻게 작동하는지 확인할 수 있습니다.

또한 참조용으로 사용할 수 있는 이미지 및 그래프 라이브러리를 구축하는 데 도움이 됩니다.

그러나 실제 데이터 세트로 연습하는 것은 까다로울 수 있습니다. 올바른 데이터 세트를 찾는 것이 어려울 수 있기 때문입니다. 하지만 좋은 데이터 세트를 찾을 수 있는 곳이 몇 군데 있습니다. 가장 먼저 살펴볼 곳은 정부 웹사이트 Data.gov 입니다.

이 사이트에는 정부 전체의 방대한 공개 데이터 세트가 있습니다. 주제나 키워드로 검색하거나 카테고리별로 찾아볼 수 있습니다.

비즈니스 데이터를 찾고 있다면 시장 조사 데이터를 제공하는 사이트를 찾을 수 있습니다. 비용이 많이 들지만 제공하는 데이터 품질에 대한 투자 가치가 있습니다.

또 다른 옵션은 Kaggle 또는 UC Irvine의 Machine Learning Repository와 같은 사이트에서 찾을 수 있는 시뮬레이션된 데이터 세트를 사용하는 것입니다. 이러한 시뮬레이션된 데이터 세트는 특정 기술을 연습하거나 새로운 아이디어를 테스트하는 데 도움이 됩니다.

4. 다양한 도구와 소프트웨어로 실험

성공적인 데이터 시각화 아티스트가 되려면 다양한 도구와 소프트웨어로 작업하는 데 익숙해야 합니다. 여기에는 드로잉 태블릿 및 그래픽 디자인 소프트웨어와 같은 거래의 기존 도구와 D3.js와 같은 데이터 시각화와 관련된 최신 도구가 포함됩니다.

이러한 프로그램은 보다 범용적인 그래픽 디자인 소프트웨어에서 사용할 수 없는 데이터를 조작하고 표시하는 강력한 방법을 제공할 수 있습니다.

다양한 도구를 실험하면 가장 좋은 도구를 찾는 데 도움이 되고 데이터를 시각화하는 새로운 방법을 탐색할 수 있습니다. 특정 도구는 특정 유형의 데이터 또는 프로젝트에 더 적합합니다.

예를 들어, 작은 세부 사항이 많이 포함된 프로젝트에서 작업하는 경우 마우스 대신 드로잉 태블릿을 사용할 수 있습니다. 새로운 도구와 소프트웨어가 처음에는 위협적으로 보이더라도 자유롭게 사용해 보십시오.

자습서 또는 샘플 데이터 세트 로 연습하면 시각화에 가장 좋아하는 새로운 도구를 찾을 수 있습니다.

5. 데이터 컨텍스트 이해

데이터를 효과적으로 시각화하려면 먼저 해당 데이터의 컨텍스트를 이해하는 것이 중요합니다. 컨텍스트에는 데이터 유형, 데이터 소스 및 시각화 대상 대상과 같은 여러 요소가 포함될 수 있습니다.

컨텍스트를 이해하지 않고 데이터를 정확하게 나타내는 매력적인 시각화 를 만드는 것은 어려울 수 있습니다.

데이터의 컨텍스트를 이해하는 한 가지 방법은 소스에 익숙해지는 것입니다. 이는 데이터가 어디서 왔는지, 누가 수집했는지, 수집에 존재할 수 있는 편견을 아는 것을 의미합니다.

시각화를 통해 어떤 질문에 답하려고 하고 어떤 이야기를 하고 싶은지 아는 것도 중요합니다. 데이터의 컨텍스트 를 이해함으로써 보다 정확하고 유익한 시각화를 생성할 수 있습니다.

컨텍스트는 청중이 누구인지에 따라 달라질 수도 있습니다. 다른 그룹의 사람들은 주제에 대한 지식 수준이 다르며 시각화에서 다른 것을 기대합니다.

적절한 수준의 세부 정보를 선택하고 필요한 경우 설명 텍스트 또는 주석을 사용하여 그에 따라 시각화를 조정하는 것이 중요합니다. 데이터와 청중의 컨텍스트를 고려하는 것은 효과적인 시각적 표현을 만드는 데 필수적입니다.

6. 다양한 차트 유형으로 실험

차트가 너무 많아서 특정 데이터 세트에 어떤 차트를 사용해야 하는지 알기 어려울 수 있습니다. 때로는 올바른 것을 찾기 전에 몇 가지 다른 것을 시도해야 합니다.

그러나 일반적으로 몇 가지 기본 규칙을 따를 수 있습니다. 막대 및 꺾은선형 차트는 시계열 데이터에 적합하고 원형 차트는 범주형 데이터에 적합하며 산점도는 두 변수 간의 관계에 적합합니다.

그러나 실험을 두려워하지 마십시오. 때때로 특정 차트가 위에서 언급한 차트보다 데이터에 더 적합하다는 것을 알 수 있습니다. 막혔을 때 항상 신뢰할 수 있는 Google 검색 엔진이 도와드립니다.

"차트 유형" 을 입력하고 사용 가능한 모든 다양한 옵션을 살펴보십시오.

7. 색상 및 디자인 요소를 전략적으로 사용

올바른 차트 유형을 선택하는 것 외에도 시각화에서 색상 및 디자인 요소 사용을 고려하는 것이 중요합니다. 색상은 카테고리를 구분하거나 중요한 정보를 강조하는 데 사용할 수 있지만 전략적으로 사용하는 것이 중요합니다.

예를 들어 너무 많은 색상을 사용하면 시각화가 혼란스러워지고 압도될 수 있습니다. 또한 고대비를 활용하고 정보를 전달하는 유일한 수단으로 색상 코딩을 피함으로써 시각 장애가 있는 사람들이 색상 선택에 접근할 수 있도록 하는 것도 중요합니다.

선, 모양 및 질감과 같은 디자인 요소는 시각화 주변에서 보는 사람의 시선을 유도하거나 특정 관심 지점을 강조 표시하는 데 도움이 될 수 있습니다. 잘 구성된 방식으로 이러한 요소를 활용하면 데이터 시각화의 전반적인 효율성을 높일 수 있습니다.

데이터와 잠재고객에게 적합한 것을 찾을 때까지 다양한 조합을 실험하는 것이 중요합니다.

8. 업계 동향에 대한 최신 정보 유지

즉, 개발 중인 새로운 기술과 도구는 물론 기업이 데이터를 수집하고 분석하는 방식의 변화를 추적해야 합니다. 혼자서 모든 것을 파악하는 것은 어려울 수 있으므로 최신 정보를 유지하기 위한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.

• 평판이 좋은 출처의 뉴스레터 및 기타 이메일 목록을 구독하십시오. 데이터 분석의 업계 동향을 다루는 많은 뉴스레터 및 기타 이메일 목록이 있습니다. 구독하면 최신 뉴스 및 개발에 대한 정기적인 업데이트를 받을 수 있습니다. 정보의 좋은 소스로는 Economist Intelligence Unit, O'Reilly Data Show Podcast 및 KDnuggets News가 있습니다.
• 관련 블로그 및 소셜 미디어 계정을 팔로우하세요. 많은 블로거와 소셜 미디어 계정에서 데이터 분석의 업계 동향을 다룹니다. 이를 팔로우하면 최신 뉴스와 통찰력에 즉시 액세스할 수 있습니다. Datafloq, Forrester Research Blogs, LinkedIn Influencers: Analytics & 빅 데이터.
• 회의 및 모임에 참석하십시오. 컨퍼런스 및 밋업은 해당 분야의 전문가로부터 최신 산업 동향에 대해 배우고 전문가와 네트워크를 구축하며 최신 기술 및 도구에 대한 최신 정보를 얻을 수 있는 좋은 기회를 제공합니다. 데이터 분석 업계에서 인기 있는 이벤트로는 Strata + Hadoop World, Predictive Analytics World 및 SAS Global Forum이 있습니다.

업계의 최신 개발에 대한 정보를 얻으면 시각적으로 매력적이고 유익한 데이터 시각화를 만들기 위한 모범 사례와 가장 효과적인 도구를 사용하고 있는지 확인할 수 있습니다.

데이터 시각화 기술을 개선하려면 연습과 헌신이 필요하지만 이러한 팁을 따르면 시각화의 효율성을 높이고 청중에게 더 큰 영향을 줄 수 있습니다.

올바른 차트 유형을 선택하고 , 색상 및 디자인 요소를 전략적으로 사용하고, 업계 동향을 최신 상태로 유지하여 시각적으로 매력적이고 유익한 데이터 시각화를 생성하는 것을 잊지 마십시오.