boxplot은 박스차트, 박스 앤 위스커 차트 또는 박스형 차트라고도 하며, 연속형 데이터의 분포 특성을 시각적으로 표현하는 통계 차트입니다. 박스와 선(위스커)을 통해 데이터의 최댓값, 최솟값, 중앙값, 사분위수 및 이상치(Outlier) 등을 명확하게 보여줍니다.
예를 들어, 과목별 점수 분포를 분석할 때 박스 플롯을 사용하면 어떤 과목의 점수가 높은지, 또는 이상값이 존재하는지를 빠르게 파악할 수 있습니다.
FineReport를 사용하면 박스 플롯을 더욱 쉽게 제작하고, 다양한 스타일과 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 웹 기반 환경에서 실시간 공유 및 협업도 가능하며, 복잡한 통계 지표도 자동으로 계산해줘 분석 효율을 극대화합니다.
데이터 구조: 하나의 범주형 변수 + 하나의 연속형 변수
용도: 한 개 지표의 분포를 범주별로 비교할 때 사용
예시: ‘과목’을 범주형 변수, ‘점수’를 연속형 변수로 설정하여 각 과목의 점수 분포 비교
데이터 구조: 하나의 범주형 변수 + 여러 개의 연속형 변수
용도: 하나의 분류 기준 아래 여러 지표나 데이터 그룹의 분포를 비교할 때 사용
예시: ‘항목’을 범주로 하여 ‘일반 자스민(Common Jasmine)’, ‘자스민 1’(Jasmine1), ‘자스민 2(Jasmine2)’의 수치를 비교
항목 | Excel | FineReport |
---|---|---|
지원 버전 | 2016 이상만 기본 지원 | 모든 버전에서 제공 |
데이터 자동 계산 (Q1~Q3, 이상값) | 제한적 (수동 필요) | 자동 계산 및 표시 지원 |
다중 그룹 비교 | 복잡하며 시트 조작 필요 | 드래그 앤 드롭으로 쉽게 설정 가능 |
이상값 시각화 | 기본 마커만 제공 | 색상, 모양 등 자유롭게 스타일 설정 가능 |
스타일 커스터마이징 | 제한적 | 고급 스타일 및 테마 적용 가능 |
대용량 데이터 처리 | 느려질 수 있음 | 고속 엔진 기반, 대용량 처리 우수 |
인터랙션 기능 | 없음 | 클릭, 필터, 드릴다운 등 지원 |
웹/모바일 공유 | 불가 | 웹 보고서 및 모바일 실시간 조회 가능 |
협업 기능 | 수동 공유 (이메일 등) | 사용자 권한 설정, 실시간 협업 지원 |
보고서 배포 | 엑셀 파일 저장 후 전달 | 실시간 링크 배포, 포털 임베딩 가능 |
👉 따라서 복잡한 박스플롯 시각화, 이상값 분석, 다중 범주 비교, 대용량 데이터 처리 및 협업이 필요한 경우에는 FineReport와 같은 전문 데이터 시각화 툴을 사용하는 것이 훨씬 효율적입니다.
FineReport 내장 박스 플롯 기능은 앞서 설명한 기본 개념을 바탕으로 다양한 데이터 시각화 시나리오에 적용할 수 있습니다.
박스 플롯을 설정할 때, 두 가지 데이터 형식 중에서 선택할 수 있습니다:
Detail Data (세부 데이터)
개별 데이터 값을 바인딩하여 사용합니다.
FineReport가 자동으로 다섯 가지 지표(최댓값, 제3사분위수, 중앙값, 제1사분위수, 최솟값)를 계산합니다.
적용 예시: 그룹별 박스플롯(boxplot by Group)
Result Data (결과 데이터)
미리 계산된 다섯 가지 지표(Max, Q3, Median, Q1, Min)를 직접 바인딩합니다.
적용 예시: 기본 박스플롯(Basic boxplot)
🎨 이상치(Outlier) 스타일 설정
세부 데이터(Detail Data)를 선택한 경우, Style > Series 메뉴에서 이상치의 모양과 색상을 자유롭게 설정할 수 있습니다.
※ 만약 ‘Type’을 None으로 설정하면 이상치는 표시되지 않습니다.
결과 데이터(Result Data)를 선택한 경우,
이상치 데이터 포인트가 존재하지 않기 때문에 색상과 테두리만 설정 가능합니다.
📌 FineReport의 박스플롯 차트를 활용하면 복잡한 통계 데이터도 한눈에 파악 가능하며, 통계 분석 보고서, 대시보드, 교육 데이터 분석 등 다양한 분야에 활용할 수 있습니다.
단 5단계만으로 데이터 분포를 분석하고 이상치를 식별하는 전문 박스 플롯 차트를 쉽게 제작할 수 있습니다.
FineReport에서 파일 > 새 일반 보고서를 선택하고 파일 데이터셋을 추가합니다.
데이터셋 설정 창 우측 하단의 [미리보기]를 클릭하면 데이터 내용을 확인할 수 있습니다.
2️⃣ 차트 삽입
필요한 셀을 병합한 후 상단 툴바에서 [차트 삽입] 아이콘을 클릭하고 박스플롯(boxplot) 을 선택한 다음 [확인]을 클릭합니다.
데이터셋이 세부 데이터이므로 데이터 형식(Data Form) 을 세부 데이터(Detail Data)
로 설정합니다.
제목: "Box Plot by Group"으로 설정하고, 글꼴은 Microsoft YaHei, 크기 20, 왼쪽 정렬, 글자 색은 검정으로 지정합니다.
시리즈: 색상 스킴을 ‘밝은 색상’으로, 이상치 스타일은 원형, 채우기 색상은 시리즈 색상, 반지름 4px로 설정합니다.
배경: 그리기 영역에서 가로 그리드 라인을 점선으로 설정합니다.
💻🧭 FineReport에서 제작한 박스 플롯 차트는 PC와 모바일에서 모두 손쉽게 확인할 수 있습니다.
PC에서는 [페이지 미리보기]를 통해, 모바일에서는 DataAnalyst 앱 또는 HTML5 페이지를 통해 언제 어디서나 차트를 조회할 수 있습니다.
boxplot은 데이터의 분포와 이상값을 빠르게 파악할 수 있는 강력한 시각화 도구입니다. 특히 FineReport를 활용하면 복잡한 계산 없이도 다양한 형태의 박스 플롯을 손쉽게 생성하고, 세부 스타일 설정까지 자유롭게 조정할 수 있습니다.
PC와 모바일 환경 모두를 지원하므로, 언제 어디서든 분석 결과를 공유하고 협업할 수 있습니다.
🎯복잡한 설정 없이 FineReport에서 동적 박스 플롯 시각화를 손쉽게 구현하세요.
지금 바로 FineReport를 사용해보세요!
간트차트 엑셀 템플릿으로 충분할까? 더 스마트한 프로젝트 관리를 위한 FineReport 제안
FineReport와 FineBI에서 원형 그래프를 쉽게 만드는 방법
작성자
Seongbin
FanRuan에서 재직하는 고급 데이터 분석가
관련 기사
히트맵 차트: 개념부터 제작까지 완벽 정리
히트맵 차트는 데이터를 색상으로 시각화해 패턴과 분포를 한눈에 파악할 수 있는 도구입니다. 웹, 공간, 마케팅 등 다양한 분야에 활용됩니다.
Seongbin
2025년 8월 08일
2025년 최신 사물인터넷 보안 위협과 효과적인 대응 전략
2025년 사물인터넷 보안 위협과 최신 공격 유형, 데이터 보호 및 실천 가능한 대응 전략을 한눈에 정리해 안전한 IoT 환경을 안내합니다.
Seongbin
2025년 8월 07일
거품형 차트, 어떤 데이터에 적합할까
거품형 차트는 세 가지 수치형 변수의 관계와 크기 비교에 적합하며, 복잡한 데이터도 직관적으로 분석할 수 있습니다.
Seongbin
2025년 8월 08일