매력적인 시각화를 만들기 위한 모범 사례

데이터 시각화란 무엇입니까?

데이터 시각화는 데이터가 막대 차트의 막대, 선 차트의 선 또는 파이 차트의 조각과 같은 기호로 표시되는 차트 또는 데이터의 그래픽 표현을 나타냅니다. 차트와 데이터 시각화는 같은 의미로 사용할 수 있습니다.

데이터 시각화는 단일 시각화로 단독으로 사용하거나 여러 차트와 결합하여 대시보드를 생성할 수 있습니다.

데이터 시각화 모범 사례를 따르는 것이 중요한 이유

소비자나 기업이 더 복잡한 정보의 폭발적 증가와 씨름할 때 우리는 그들이 정보를 더 빨리 이해할 수 있도록 도와야 합니다.

보시다시피 데이터 시각화는 데이터를 더 많이 사용할 수 있게 만들고 사용자가 결정을 내리고 스토리를 전달하는 데 도움이 됩니다.

• 차트는 풍부한 데이터(종종 KPI)를 가져와 소비 가능하게 만듭니다.
• 여러 차트는 사용자가 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 하나 이상의 시각화를 표시하는 대시보드를 구성합니다.
• 차트는 설명적 방식 또는 탐색적 방식으로 이야기를 전달할 수 있습니다.

인간으로서 우리는 시각적으로 생각하도록 프로그램되어 있습니다.

• 65%의 사람들이 시각 학습자입니다^.
• 텍스트 ^보다 60,000배 빠른 이미지 처리 ii
• 이미지를 인식하는 데 13밀리초가 걸립니다.

아래 차트와 같이 사람별로 키를 보는 것과 같은 단순한 것조차도 세로 막대형 차트에서 이 데이터를 정렬하면 어떻게 즉각적인 통찰력을 얻을 수 있는지 명확하게 알 수 있습니다.

따라서 시각화를 만들 때 이 백서의 나머지 부분에서 강조한 대로 모범 사례를 따르고 있는지 확인하는 것이 가장 좋습니다.

사용자를 먼저 이해

커뮤니케이션의 황금률은 잠재고객을 아는 것입니다. 기술 사용자는 비즈니스 사용자와 다르게 의사 소통하거나 고객에게 판매 권유를 하거나 회사 경영진에게 프레젠테이션을 하는 경우 통신할 수 있습니다.

모든 시각화는 데이터 스토리를 전달합니다. 스토리를 디자인하는 사람으로서 귀하의 임무는 다음과 같습니다.

• 데이터가 말하려는 이야기를 명확하게 하십시오.
• 청중과 그들의 목표를 아십시오

따라서 시각화를 생성할 때 시각화가 복잡한 데이터를 단순화하고 데이터 스토리를 전달하며 의사 결정을 유도하는지 확인하려면 다음 질문을 염두에 두십시오.

복잡한 데이터 단순화:

• 누가 시각화를 사용합니까?
• 청중을 알고 있습니까?
• 이 시각화는 어떤 질문에 대답해야 합니까?

데이터 스토리 전달:

• 단일 시각화 또는 다중 시각화가 필요합니까?
• 차트 제목이 데이터에 대한 충분한 컨텍스트를 제공합니까, 아니면 이야기를 전달하기 위해 지원 텍스트가 필요합니까?

드라이브 의사 결정

• 데이터 스토리에서 중요한 포인트를 강조하기 위해 어떤 기술을 사용할 수 있습니까?
• 탐색적 시각화입니까 아니면 설명적 시각화입니까?

올바른 차트 유형 선택

데이터로 효과적인 이야기를 전달할 때 가장 큰 어려움 중 하나는 올바른 차트 유형을 선택하는 것일 수 있습니다. 무한한 양이 있으며 각각에는 메시지 또는 데이터 스토리를 가장 잘 전달하는 데 도움이 되는 고유한 특성이 있습니다. 데이터가 여러 차트에서 작동할 수 있지만 소비자를 위해 데이터를 명확하고 간결하게 만드는 차트를 선택하는지 확인하는 것은 생성자로서 귀하에게 달려 있습니다.

이 프로세스를 돕기 위해 데이터에 대한 각 시각화를 선택할 때 다음 주요 질문을 생각하고 아래 가이드를 사용하여 도움을 받으십시오.

• 차트로 소통하고 싶은 핵심 포인트는 무엇인가요?
• 변수를 비교하시겠습니까?
• 데이터 분포를 이해해야 합니까?
• 분석해야 할 가능한 추세가 있습니까?

만들려는 포인트를 선택하고 최적의 차트 유형을 선택하십시오.

색상 및 텍스트의 적절한 사용

색상과 텍스트는 중요한 것을 강조하는 데 도움이 되거나 데이터 스토리를 탈선 시킬 수 있습니다. 색상을 사용하여 아름다움이나 "차트 아트"가 아닌 데이터를 기반으로 효과적으로 커뮤니케이션하십시오.

이 차트를 볼 때:

• 색상이 너무 비슷해서 다른 필드를 빠르게 구분할 수 없습니다.
• 글꼴 사용이 좋지 않습니다. Serif 글꼴은 종이에서 읽기에는 좋지만 화면에서는 그렇지 않습니다.
• 3D는 부품 크기를 전체에 알리기 어렵습니다.
• 원형 차트의 레이블은 읽기가 거의 불가능합니다.

차트 혼동 및 스토리에서 탈선을 방지하기 위해 차트에서 사용할 수 있는 세 가지 유형의 색 구성표(발산, 순차 및 범주)가 있습니다.

차트에 적합한 색상을 선택할 때 아래 지침을 따르십시오.

중앙 값이 양쪽 끝에서 공유되는 경우 다양한 색 구성표를 사용합니다.

숫자 또는 정렬된 값과 함께 순차적 색상 사용

순서 없이 고유한 변수가 있는 범주형 색상 사용

차트 정크 방지

데이터 스토리에 시각화의 초점을 맞추고 차트를 깔끔하고 읽기 쉽게 유지하세요. 다음과 같은 불필요한 정보나 그래픽으로 사용자를 혼란스럽게 하지 마십시오.

• 3D, 파괴적인 음영
• 굵은 격자선/박싱 테두리
• 기발한 글꼴 선택
• 산만한 배경 이미지

그래픽의 많은 양의 잉크는 데이터 정보를 제공해야 합니다. 데이터 잉크는 그래픽의 지울 수 없는 핵심으로, 표시된 숫자의 변화에 따라 배열되는 중복되지 않는 잉크입니다.

무엇보다도 데이터를 보여줍니다.

Edward Tufte, 양적 데이터의 시각적 표시, 1983

아래 차트를 살펴보면 차트 자체의 목적에서 벗어나는 일이 너무 많습니다.

시각화에서 정크를 제거하면 이 차트의 내용이 훨씬 더 명확해집니다.

데이터를 명확하게

시각화 기능을 사용하여 데이터 스토리를 명확하게 만드십시오. 데이터를 오름차순으로 정렬하여 성장 스토리를 들려주세요. 감소하는 성장 또는 수익을 표시하려면 내림차순 정렬을 사용하십시오.

제목, 추세선 또는 십자선과 같은 차트 기능을 사용하면 이야기를 더 빨리 전달할 수 있습니다. 데이터 시각화를 명확하게 하려면 다음 6가지 모범 사례를 따르십시오.

차트 제목 및 설명

소비자에게 차트에 대한 이유와 설명을 제공하는 설명적이고 간결한 제목을 사용하십시오. 데이터와 시각화가 이야기의 핵심을 말해야 하므로 차트 제목을 단순하고 요점을 유지하십시오. 기본적으로 제목은 그 아래에 있는 차트와 직접 관련이 있고 지원해야 합니다. 예를 들어 아래 차트에서 범례와 시각 자료를 통해 Division 및 Age에 대한 이야기를 전달하되 소비자가 이 차트에서 수집하는 정보에 대해 충분히 간결한 정보를 제공하십시오.

알파벳순 정렬

x축에서 범주를 사용하고 사람들이 원하는 것을 빨리 찾을 수 있도록 도와야 할 때 데이터를 사전순으로 정렬하십시오.

오름차순으로 데이터 정렬

성장 스토리를 전달하는 데 도움이 필요한 경우 데이터를 오름차순으로 정렬하십시오.

내림차순으로 데이터 정렬

가장 큰 것부터 가장 작은 것까지 비교해야 하는 경우 데이터를 내림차순으로 정렬합니다.

추세선

추세선은 시계열 차트에서 강력한 기술이며 대중 매체에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. Andrew Cuomo 뉴욕 주지사는 종종 이상치를 제거하기 위해 코로나 바이러스 증가 또는 감소 비율에 대한 7일 평균 추세선을 사용했습니다. 일별 변화로 인해 이해가 더 어려울 수 있는 경우 시계열 추세선은 시간 경과에 따른 데이터의 일반적인 방향을 나타냅니다.

십자선

​십자선을 사용하면 차트를 분석하는 동안 시청자에게 더 자세한 정보를 제공할 수 있습니다. 모든 차트에 십자선이 필요한 것은 아니지만 아래 차트에서 사용자가 정확한 데이터 포인트에 대한 명확한 통찰력을 얻는 데 어떻게 도움이 되는지 확인할 수 있습니다.

중요한 사항 강조

데이터 스토리에서 가장 중요한 사항에 사용자가 집중하도록 시각화를 디자인합니다. 데이터 내의 핵심 포인트, 추세 및 범위를 강조 표시하는 것은 최종 사용자에게 필요한 빠른 통찰력을 제공하는 데 핵심이 될 수 있습니다.

중요한 데이터를 강조할 때 다음 주요 기능을 사용하십시오.

시리즈 하이라이트

​계열 강조 표시를 사용하여 사용자가 보기를 원하는 항목에 사용자의 주의를 집중시킵니다.

조건부 서식

​조건부 서식을 사용하여 주요 데이터 요소에 주의를 기울이십시오. 데이터의 변동과 상관 관계가 있는 범위를 설정합니다.

차트 주석

​차트 주석을 사용하면 차트 또는 협업을 통해 스토리텔링을 지원할 수 있습니다. 주석은 소비자에게 데이터 포인트보다 더 깊은 통찰력을 제공합니다.

이상값 감지

Outlier Detection을 사용 하면 데이터 세트의 이상 또는 편차를 빠르게 강조 표시할 수 있습니다.

시계열

시계열 예측을 사용하면 과거 및 현재 데이터를 기반으로 미래 데이터 포인트를 예측하여 소비자에게 예측 분석을 제공할 수 있습니다.

선형 회귀

선형 회귀를 사용하면 종속 변수와 독립 변수 간의 추세를 그릴 수 있습니다. 데이터의 일반적인 추세와 일치(예측)하기 위해 "최적" 선을 표시하려는 경우에 사용합니다.

효과적인 상호 작용 사용

최신 데이터 분석 프로그램을 사용하면 상호 작용을 쉽게 생성하여 사용자가 데이터를 조각내고 분석하여 답변하려는 질문에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

가장 효과적인 상호 작용에는 다음이 포함됩니다.

동적 필터링

대시보드 또는 시각화에 필터를 추가하면 즉시 데이터를 피벗하여 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 대시보드 수준 또는 시각화 수준에서 보는 사람이 범주 필드 또는 날짜 범위별로 데이터를 분할할 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다.

드릴다운

범주 또는 날짜 필드 내에서 계층 구조를 활성화하면 최종 사용자가 보다 심층적인 분석을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 다음 시각화에서는 다양한 마케팅 채널에서 특정 제품으로 드릴다운하여 어떤 인식을 유도하고 있는지에 대한 다른 수준의 통찰력을 얻을 수 있습니다.

트리맵

트리맵은 드릴다운을 위한 뛰어난 시각화입니다. 많은 양의 계층적 데이터를 컴팩트한 공간에 한눈에 보여주고 데이터를 전체의 일부로 보여줍니다. 한 국가의 예산과 다른 국가의 예산 관계를 볼 수 있으며 드릴다운을 통해 사용자는 신속하게 심층 분석을 수행할 수 있습니다.

대시보드 연결

데이터 요소 또는 시각화를 다른 대시보드에 연결할 수 있을 때 새로운 수준으로 드릴다운하십시오. 아래 예에서는 진행 중인 마케팅 캠페인 결과를 표시하는 개요 마케팅 대시보드를 설정할 수 있습니다. 대시보드 링크를 사용하면 해당 대시보드와 실행 중인 각 캠페인에 대한 보다 자세한 대시보드 간의 링크를 설정할 수 있습니다.

이미지와 텍스트 필드를 사용하여 랜딩 페이지를 만들거나 대시보드 내에서 바로 연결하십시오.

현명하게 3D 사용

3D는 실제 데이터를 난독화하여 가정과 분석의 여지를 만듭니다.

표면 분석, 변동성 분석 또는 지형 조사를 수행하는 경우 3D 시각화가 적합합니다. 이 차트는 X, Y, Z를 포함한 다중 축으로 위에서 아래로 화산의 온도 변화를 보여주고 3D 공간에서 더 유용한 이야기를 전달하기 때문에 작동합니다.

표준 업무용으로 3D를 사용하지 않는 것이 가장 좋습니다. 예를 들어 왼쪽 아래의 두 차트에서는 읽고 이해하고 통찰력을 얻는 것이 거의 불가능합니다. 동일한 데이터를 보여주는 오른쪽 차트가 훨씬 더 명확합니다. 한눈에 봐도 Hawaiian Club은 1993년부터 1995년까지 지속적으로 다른 두 리조트의 수익을 능가했습니다.

세부 사항에 주의를 기울이십시오

때때로 세부 사항은 데이터 스토리를 향상시킬 수 있지만 다른 경우에는 과도한 세부 사항이 메시지를 혼란스럽게 합니다. 숫자 형식을 유지하거나 상위 결과를 데이터로 필터링하는 것은 읽을 수 있습니다.

데이터 서식을 지정하면 숫자를 시각적으로 더 매력적으로 만들고 최종 사용자가 읽기 쉽게 만드는 빠르고 간단한 방법이 될 수 있습니다. 막대 차트 및 세로 막대형 차트와 같은 게이지 또는 차트의 경우 데이터 형식을 조정하여 데이터 포인트를 눈에 띄게 만들 수 있습니다. 예를 들어 소수점 이하 자릿수를 제한하거나 쉼표 구분 기호의 위치를 조정할 수 있습니다. 또한 통화 또는 백분율 측정 또는 큰 숫자 형식을 사용하는 것을 고려하세요.

아래의 두 가지 KPI를 비교하세요. 즉시 이해하기 쉬운 것은 무엇입니까?

올바른 척도 사용

거짓말에는 세 가지 유형이 있습니다: 거짓말, 빌어먹을 거짓말, 통계.

마크 트웨인

오해의 소지가 있는 시각화는 모든 곳에서 찾을 수 있습니다. 우리는 뉴스, 회의실, 소셜 미디어에서 속이는 차트를 너무 자주 봅니다. 의도하지 않은 경우도 있지만 의도적인 경우도 있습니다.

오해의 소지가 있는 시각화를 피하는 가장 좋은 방법은 Y축의 배율을 변경하지 않는 것입니다. 이것은 데이터가 말해야 하는 것과 다른 이야기를 하는 경향이 있습니다.

다음은 차트가 잘못된 이야기를 전달하는 방법에 대한 한 가지 예입니다. 두 차트 모두 동일한 데이터를 표시하고 있습니다. 그러나 오른쪽 차트에는 5%에서 시작하는 축이 있어 미국 GDP가 급락하는 것처럼 보입니다. 반면에 왼쪽 차트를 보면 실제로 약간의 점진적인 감소만 있을 뿐입니다.

결론

이 백서의 10가지 모범 사례는 시선을 사로잡는 매우 효과적인 시각화를 만드는 데 유용한 팁을 제공해야 합니다. 기업은 추세를 더 잘 파악하거나 새로운 기회를 보기 위해 더 많은 데이터를 사용하고 있습니다. 데이터 시각화 및 대시보드를 사용하여 강력한 스토리를 전달하거나 탐색에 사용하여 팀에서 통찰력과 피드백을 수집할 수 있습니다.

이러한 기술 중 일부를 직접 경험하고 싶다면 SDK를 다운로드 하고 Reveal 임베디드 분석에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

웨비나, 대시보드 생성 시 해야 할 일과 하지 말아야 할 일 을 시청할 수도 있습니다.

^아이 마인드 도구, 1998
ⁱⁱ 3M Corporation, 2001