데이터 시각화 종류: 22가지 그래프 유형의 실용 가이드

현재 정보 폭증 시대에서는 방대한 양의 데이터가 축적되고 있습니다. 그러나 이 데이터의 풍부함은 집중도가 낮고 가독성이 떨어지는 문제를 가지고 있습니다. 그래서 데이터 시각화의 활용은 데이터를 이해하고 수용하는 것을 용이하게 만드는 데 중요한 역할을 합니다. 원시 데이터와는 달리 시각화는 직관적이며 더 큰 의미를 전달할 수 있습니다. 따라서 데이터 시각화를 통해 정보에 중요성을 부여할 수 있습니다.

본 기사에서는 데이터 시각화에서 주로 사용되는 상위 22가지 그래프 유형에 대해 포괄적인 개요를 제시할 것입니다. 또한 각 그래프 유형의 적용 시나리오를 분석하여, 데이터의 특성을 가장 잘 나타내는 그래프 유형을 신속하게 식별할 수 있도록 도와드리겠습니다. 이 기사에 소개된 모든 차트는 FineBI 라는 데이터 시각화 도구에서 제공되며, 개인 사용자는 무료로 다운로드하여 사용할 수 있습니다.

데이터 시각화 종류: 그래프 또는 차트란 무엇인가?

그래프 또는 차트는 질적 또는 양적 데이터를 시각적으로 나타내는 도구로, 막대, 선, 열, 테이블, 상자 그림, 지도 등 다양한 기호를 사용합니다. 이를 통해 데이터를 이해하기 쉽게 만들어주며, 정보에 중요성을 부여할 수 있습니다. 다양한 유형의 그래프와 차트는 비즈니스 의사 결정 및 연구 분야를 포함한 여러 산업에서 널리 사용되며, 데이터셋 간의 관계를 식별하고 유용한 통찰력을 추출하는 데 도움을 줍니다. 일부는 수동으로 작성되지만 대부분은 시각화 도구를 사용하여 생성됩니다.

데이터 시각화 종류: 그래프와 차트의 차이점 이해하기

"그래프"와 "차트"라는 용어는 시각적 분석에서 자주 교환되지만, 각각은 고유한 특성을 가지고 있습니다. 모든 그래프는 차트로 간주될 수 있지만, 모든 차트가 그래프로 분류될 수는 없습니다. 그래프는 특정 기간 동안 다양한 수치 데이터 포인트 간의 상관 관계를 보여주는 수학적 도표를 의미하며, 차트는 데이터셋의 시각적 표현을 지원하여 사용자가 제공된 정보를 더 잘 이해할 수 있게 합니다.

데이터 시각화 종류: 적절한 그래프 유형 선택 가이드

이전에 언급한 대로, 프로젝트, 전략 또는 비즈니스 목표를 위한 적합한 시각화 그래프 유형의 선택은 올바른 질문을 하여 이루어집니다. 이 질문들은 다음과 같은 기본 범주로 분류될 수 있습니다: 

• 관계: 다른 데이터 포인트 간의 연결을 발견하는 것은 관련 통찰력을 얻기 위해 중요합니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 질병과 유전 상호 작용 간의 관계를 분석하여 잠재적인 치료법을 찾을 수 있습니다. 시각화 그래픽은 관계를 효과적으로 식별하고 표현하는 데 중요한 역할을 합니다. 산점도는 두 변수 간의 작은 데이터셋을 시각적으로 나타내는 데 이상적이며, 버블 그래프는 세 개 이상의 변수를 포함한 큰 데이터셋을 잘 표현합니다.

• 분포: 통계적 용어로, 분포는 결과가 발생할 가능성을 나타냅니다. 과학자들과 분석가들은 데이터의 빈도 분포를 나타내기 위해 차트를 사용하며 결론을 도출합니다. 선 그래프는 추세를 분석하는 데 사용되며, 산점도는 변수 간 유사성을 강조하고, 히스토그램은 범주별로 단일 변수의 빈도 분포를 표시합니다.

• 구성: 구성 그래프와 차트는 전체의 일부를 비교하는 데 사용됩니다. 일반적으로 절대 수치나 정규화된 형태로 표현되며, 종종 백분율로 표시됩니다. 이 범주는 비즈니스 시각화에서 자주 사용되며, 차트 유형의 간결성에 제한될 수 있습니다. 대표적인 구성 그래프로는 파이 차트, 트리 맵, 쌓인 막대 차트 등이 있습니다.

• 비교: 이 범주는 단일 변수 내에서 여러 변수나 카테고리를 비교하는 것을 포함합니다. 정보를 비교할 때는 차트를 선택하는 것이 중요합니다. 이러한 차이는 다양한 요소 내에서 존재할 수 있으며, 최고 판매 제품과 같은 여러 요소 내에서, 또는 연간 다양한 제품의 판매 개발과 같이 시간이 지남에 따라 존재할 수 있습니다. 테이블, 거미, 선, 열 또는 영역 그래프는 이러한 목적에 신뢰할 수 있는 선택지입니다.

기본 범주를 고려하고 그들의 시각화 기법을 이해함으로써, 특정 필요에 맞는 올바른 종류의 그래프와 차트를 효과적으로 선택할 수 있습니다.

데이터 시각화 종류: 22가지 그래프 유형의 상세 설명

기본적인 차트 분류에 대한 이해를 쌓은 여러분은 이제 주요 그래프 유형과 그들의 적절한 응용 사례를 자세히 살펴보기에 준비되었습니다. 이 섹션에서는 데이터의 중요성을 효과적으로 전달하기 위해 자주 사용되는 상위 22가지 시각적 표현에 집중할 것입니다. 각 그래프 유형은 FineBI를 이용하여 생성된 시각적 예제와 함께 제시됩니다. FineBI는 현대적인 빅 데이터 분석 및 데이터 시각화 도구로, 비즈니스 사용자들이 코딩 없이도 IT 부서의 도움 없이 데이터 분석을 수행할 수 있게 합니다.

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비교

세로 막대 차트

세로 막대 차트는 각각의 세로 직사각형 막대를 이용하여 데이터를 표시하는 시각적 표현 유형입니다. 각 막대는 구별되는 특정 범주나 그룹을 나타내며, 막대의 높이는 표현되는 데이터의 값이나 크기에 대응합니다.

세로 막대 차트를 사용하는 경우: 

• 범주 비교: 세로 막대 차트는 다양한 범주나 그룹 간의 데이터를 비교하기에 이상적입니다. 이들은 값의 명확한 시각적 비교를 제공하여 범주 간의 추세나 변동을 쉽게 식별할 수 있게 합니다. 

• 시간 경과 표시: 세로 막대 차트는 특정 시간 기간 동안의 변화나 추세를 효과적으로 나타낼 수 있습니다. 막대를 시간순으로 정렬하여 데이터의 진행이나 변동을 시각적으로 추적할 수 있습니다. 

• 순위나 순서 표시: 서로 다른 항목들의 상대적인 순위나 순서를 나타내고자 할 때 세로 막대 차트를 사용할 수 있습니다. 막대의 높이 변화는 범주 간의 계층적 관계를 빠르게 이해할 수 있게 합니다.

세로 막대 차트를 사용할 때 고려 사항: 

• 과잉 밀집 피하기: 세로 막대 차트에 나타내는 범주나 그룹의 수가 관리 가능한지 확인하십시오. 너무 많은 막대는 차트를 혼잡하고 해석하기 어렵게 만들 수 있습니다. 

• 축에 명확한 레이블 부여: 측정되는 값들을 나타내기 위해 세로 축 (y-축)에 명확하게 레이블을 부여하십시오. 수평 축 (x-축)에 있는 각 범주나 그룹에 대해서도 명확한 레이블을 제공하여 이해를 쉽게 할 수 있습니다. 

• 적절한 스케일 선택: 데이터를 정확하게 나타내기 위해 세로 축에 적절한 스케일을 선택하십시오. 막대의 높이 차이를 과장하거나 줄이는 잘못된 스케일을 사용하여 차트를 왜곡하지 않도록 주의하십시오. 

• 일관된 너비 사용: 차트 전체에서 막대의 일관된 너비를 유지하여 범주 간의 공정한 시각적 비교를 보장하십시오.

대조 세로 막대 차트

대조 세로 막대 차트는 두 개 이상의 범주나 변수 간의 대비나 차이를 비교하고 강조하는 세로 막대 차트의 변형입니다. 각 막대의 높이가 해당 범주의 값에 대응하며, 막대에 사용된 대비적인 색상이나 패턴은 범주 간의 차이를 강조하는 데 도움을 줍니다.

대조 세로 막대 차트를 사용하는 경우: 

• 두 개 이상의 범주 비교: 이 차트는 두 개 이상의 범주나 변수 간의 차이를 비교하고 강조할 때 이상적입니다. 이는 대비적인 값의 명확한 시각적 표현을 가능하게 하여 변동이나 격차를 쉽게 식별할 수 있습니다. 

• 차이 강조: 차트에서 사용된 대비적인 색상이나 패턴은 범주 간의 차이에 주목할 수 있도록 도와줍니다. 이는 절대적인 값보다는 변동이나 격차를 강조할 때 유용합니다.

그룹화된 세로 막대 차트

그룹화된 세로 막대 차트는 측면에 나란히 여러 그룹의 세로 막대를 표시하는 세로 막대 차트의 다른 변형입니다. 각 그룹은 다른 범주를 나타내며, 그룹 내 각 막대의 높이는 하위 범주나 변수의 값을 나타냅니다. 그룹화된 세로 막대 차트는 각 그룹 내의 값 비교와 다른 그룹 간의 비교를 가능하게 합니다.

그룹화된 세로 막대 차트를 사용하는 경우: 

• 범주 내 값 비교: 이 차트는 다른 범주나 하위 범주 내의 값 비교에 사용됩니다. 각 그룹 내 값들을 시각적으로 비교할 수 있으며, 범주 내 하위 범주 간의 변동이나 추세를 식별하는 데 도움이 됩니다. 

• 패턴이나 관계 분석: 그룹화된 세로 막대 차트는 다른 범주 내 하위 범주 간의 패턴이나 관계를 분석하는 데 효과적입니다. 이는 그룹 간의 값의 유사점이나 차이점을 식별하는 데 도움을 줍니다.

적층된 세로 막대 차트

적층된 세로 막대 차트는 세로 막대가 나란히 표시되는 대신 서로 위로 적층된 세로 막대의 변형입니다. 각 막대는 범주를 나타내며, 막대 내의 세그먼트는 다른 하위 범주나 변수를 나타냅니다. 막대 내의 각 세그먼트 높이는 해당 하위 범주의 값에 대응합니다.

적층된 세로 막대 차트를 사용하는 경우: 

• 구성 표시: 적층된 세로 막대 차트는 범주 내 값의 구성이나 분포를 보여주는 데 사용됩니다. 각 하위 범주가 범주 전체 값에 기여하는 비율을 시각적으로 나타냅니다. 

• 총 값 및 하위 범주 비율 분석: 이 차트는 범주의 총 값과 하위 범주의 상대적인 기여를 분석하는 데 도움을 줍니다. 각 범주 내 개별 하위 범주 값과 그들의 결합된 총 값 비교가 가능합니다.

파티션 라인 차트

파티션 라인 차트는 여러 선 또는 영역이 서로 쌓인 형태로 표시되는 그래픽 표현입니다. 각 선 또는 영역은 다른 범주나 하위 범주를 나타내며, 선/영역의 높이나 너비는 차트 축을 따라 각 지점에서 데이터의 크기나 비율을 나타냅니다. 파티션된 선이나 영역은 각 범주/하위 범주의 전체적인 경향이나 패턴에 대한 기여를 시각적으로 보여줍니다.

파티션 라인 차트 사용 시점: 

• 시간 경과 추적: 파티션 라인 차트는 특히 시간에 따른 추세나 패턴을 추적하고 시각화하는 데 유용합니다. 여러 범주/하위 범주를 비교하고 각각의 기여를 전체적인 추세에 대해 강조할 수 있습니다. 

• 구성 및 분포 분석: 이 차트는 다른 범주/하위 범주 간의 데이터 구성 및 분포를 분석하는 데 도움을 줍니다. 선이나 영역을 쌓음으로써 각 범주 내에서 비율적인 분포와 변화를 이해하기 쉬워집니다. 

• 누적 값 표시: 파티션 라인 차트는 누적 값 표시에 효과적입니다. 쌓인 선이나 영역은 각 범주의 기여의 누적 효과를 보여주어 전체적인 크기나 총 값의 명확한 표현을 가능하게 합니다.

파티션 라인 차트 사용 시 고려 사항: 

• 적절한 데이터 정렬: 해석을 돕기 위해 범주/하위 범주를 의미 있는 순서로 정렬하십시오. 중요성, 크기 또는 명확성을 추가하여 논리적인 순서로 정렬할 수 있습니다. 

• 축 스케일링: 차트 축의 스케일링에 유의하여 데이터의 크기가 정확하게 표시되도록 하십시오. 경우에 따라 데이터의 시각적 인식을 왜곡하지 않도록 스케일링을 조정하는 것이 필요할 수 있습니다.

레이더 차트

레이더 차트는 원형 축 시스템을 사용하여 다변량 데이터를 표시하는 그래픽 표현 방식입니다. 중심점에서 방사형의 동일한 각도를 가진 도레이드 또는 광선으로 구성되며, 각 도레이드는 다른 변수나 범주를 나타냅니다. 데이터 점은 도레이드를 따라 표시되며, 데이터 점이 구성하는 영역은 다변량 변수를 동시에 비교할 수 있는 시각적 비교를 제공합니다.

레이더 차트 사용 시점: 

• 비교 분석: 레이더 차트는 여러 변수나 범주를 비교하는 데 유용합니다. 데이터 세트 내의 다양한 요소들의 상대적 강점과 약점을 시각적으로 평가할 수 있습니다. 

• 패턴 식별: 이 차트 유형은 다른 변수 간의 패턴이나 추세를 식별하는 데 적합합니다. 데이터 점들이 형성하는 다각형의 모양과 정렬은 변수들 간의 관계와 유사성을 나타낼 수 있습니다. 

• 프로필 또는 특성 표시: 레이더 차트는 다양한 개체의 프로필이나 특성을 효과적으로 표현하는 데 유용합니다. 예를 들어 개인의 기술 수준이나 경쟁 제품의 시장 점유율을 나타내는 데 사용할 수 있습니다.

레이더 차트 사용 시 고려 사항: 

• 적절한 스케일링: 방사형 축이 변수의 범위와 크기를 정확하게 나타낼 수 있도록 적절하게 스케일링되었는지 확인하십시오. 일관된 스케일링 방법을 사용하여 차트를 왜곡하지 않도록 하십시오. 

• 명확한 레이블과 범례: 각 도레이드나 광선에 해당 변수나 범주를 명확히 레이블링하여 명확성을 제공하십시오. 여러 데이터 시리즈나 개체들을 구별하기 위해 범례나 색상 코딩을 사용하십시오. 

• 변수 제한: 레이더 차트는 변수나 데이터 점이 너무 많은 경우 혼잡하고 해석하기 어려워질 수 있습니다. 더 쉽게 이해할 수 있도록 변수의 수를 관리 가능한 수준으로 제한하십시오.

워드 클라우드

워드 클라우드는 텍스트 데이터를 기반으로 단어들을 다른 크기와 색상으로 표시하는 시각적 표현 방식입니다. 단어의 빈도나 중요도에 따라 크기가 달라지며, 빈도가 높을수록 클라우드 내에서 더 크고 두드러지게 표시됩니다. 워드 클라우드는 주어진 텍스트에서 가장 중요한 단어나 개념을 빠르게 시각적으로 요약합니다.

워드 클라우드 사용 시점: 

• 텍스트 분석: 워드 클라우드는 텍스트 분석에 널리 사용되어 텍스트 내에서 가장 빈번하게 등장하는 단어나 주제를 파악하는 데 도움을 줍니다. 텍스트 내 주요 용어, 트렌드, 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다. 

• 설문 응답 요약: 워드 클라우드는 설문 응답을 요약하는 데 사용할 수 있습니다. 가장 자주 언급된 단어나 구절을 시각적으로 나타내어 응답에서 표현된 주요 주제나 감정을 빠르게 파악할 수 있습니다. 

• 데이터 시각화: 워드 클라우드는 질적이거나 서술적 데이터를 시각적으로 나타내는 데 효과적입니다. 텍스트를 시각적으로 매력적인 형식으로 압축하여 주요 아이디어나 주제를 쉽게 이해할 수 있도록 합니다. 

• 창의적인 프레젠테이션: 워드 클라우드는 프레젠테이션, 보고서, 웹사이트에서 시각적 흥미를 더할 수 있습니다. 관객의 참여를 유도하며 정보를 전달하는 데 강력한 방법을 제공합니다.

워드 클라우드 사용 시 고려 사항: 

• 텍스트 전처리: 워드 클라우드를 생성하기 전에 관련 없는 단어 (예: 관사, 전치사)나 불용어를 제거하는 것이 중요합니다. 의미 있는 내용에 집중할 수 있도록 하십시오. 

• 단어 가중치: 빈도, 중요도, 감정 등을 기반으로 단어의 가중치를 조정하는 것이 중요합니다. 이를 통해 보다 정확한 표현이 가능하고 중요한 단어들을 강조할 수 있습니다.

• 글꼴과 색상 선택: 가독성과 시각적 매력을 높이기 위해 적절한 글꼴과 색상을 선택하십시오. 큰 단어들이 쉽게 구별되도록 하고 색상 조합이 시각적으로 매력적인지 확인하십시오.

집계 버블 차트

집계 버블 차트는 데이터 점들을 두 차원 평면 상의 버블로 나타내는 그래픽 표현 방식입니다. 각 버블은 특정 데이터 점을 나타내며, 그 크기는 해당 데이터 점과 관련된 양적 값에 비례합니다. 또한, 버블들은 범주 변수에 따라 그룹화되거나 클러스터링되어 동시에 여러 차원의 데이터를 포괄적으로 보여줍니다.

집계 버블 차트 사용 시점: 

• 여러 데이터 점 비교: 집계 버블 차트는 양적 값이 다른 여러 데이터 점을 비교하는 데 효과적입니다. 버블의 크기는 데이터 점의 크기나 비율을 시각적으로 비교할 수 있도록 합니다. 

• 여러 변수 시각화: 이 차트 유형은 여러 변수를 동시에 시각화하는 데 유용합니다. 버블에 대한 다른 색상이나 모양을 사용하여 추가적인 범주적이거나 질적인 변수를 나타낼 수 있습니다.

 • 패턴이나 관계 분석: 집계 버블 차트는 다른 데이터 점 사이의 패턴이나 관계를 분석하는 데 적합합니다. 범주 변수를 기준으로 버블을 클러스터링하거나 그룹화하여 데이터 내의 트렌드, 유사성, 또는 차이점을 파악할 수 있습니다. 

• 이상치 식별: 집계 버블 차트에서 버블의 크기는 다른 데이터 점들과 눈에 띄게 다른 이상치나 극단적인 값 식별에 도움을 줍니다.

집계 버블 차트 사용 시 고려 사항: 

• 버블 크기 조정: 버블의 크기를 적절하게 조정하여 해당하는 양적 값을 정확하게 나타낼 수 있도록 합니다. 일관된 크기 조정 방법을 사용하여 버블 간 공정한 비교를 할 수 있도록 합니다.

나이팅게일 로즈 차트

나이팅게일 로즈 차트는 원형 그래프에서 다변량 데이터를 표시하는 방식으로, 플로렌스 나이팅게일에 의해 명명되었습니다. 이 차트는 중심점에서 방사형으로 펼쳐지는 다양한 길이와 색상의 섹터를 사용하여 데이터를 나타냅니다. 각 섹터는 특정 범주나 변수를 나타내며, 섹터의 길이는 해당 값을 나타냅니다. 원형 레이아웃은 범주 간의 쉬운 비교를 가능하게 하며 데이터의 패턴이나 변동을 드러내 줍니다.

나이팅게일 로즈 차트 사용 시점: 

• 구성 또는 분포 표시: 나이팅게일 로즈 차트는 다양한 범주 간의 구성이나 분포를 명확하게 보여줄 수 있습니다. 서로 다른 범주 간의 상대적 크기나 비율을 비교하는 데 특히 유용합니다. 

• 시간 기반 데이터 시각화: 이 차트는 각 섹터가 특정 시간 기간을 나타낼 수 있는 시간 기반 데이터를 시각화하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 원형 형식에서 시간에 따른 패턴, 트렌드 또는 변화를 시각적으로 파악하는 데 도움을 줍니다. 

• 불균형 강조: 나이팅게일 로즈 차트는 기준선에서 크게 벗어나는 불균형이나 차이를 강조하는 데 효과적입니다. 섹터의 길이를 비교함으로써 다른 범주와의 차이점을 쉽게 식별할 수 있습니다.

나이팅게일 로즈 차트 사용 시 고려 사항: 

• 적절한 스케일링: 섹터의 길이가 나타내는 값이 정확하게 표시될 수 있도록 스케일링을 적절히 조정하십시오. 일관된 척도를 사용하고 부정확한 스케일링이나 레이블링을 피하십시오. 

• 변수 제한: 나이팅게일 로즈 차트의 원형 특성 상 관리 가능한 수준으로 범주의 수를 제한하는 것이 좋습니다. 너무 많은 범주를 포함하면 차트를 해석하기 어려워질 수 있습니다.

비중

파이 차트

설명: 파이 차트는 원형 통계 그래픽으로, 각 부문이 전체에 대한 비율을 나타내는 부문으로 나뉩니다. 각 부문의 크기는 전체 값에 대한 비율적 수치에 따라 결정됩니다.

사용 시점:

• 비율 표시: 파이 차트는 전체 내에서 각 카테고리의 비율이나 백분율을 명확하게 보여주기 위해 이상적입니다. 각 부문의 크기가 얼마나 되는지 시각적으로 나타냅니다.
• 카테고리 비교: 파이 차트는 서로 다른 카테고리나 변수를 빠르게 비교할 수 있습니다. 각 부문의 크기로 어떤 카테고리가 가장 크거나 작은지 쉽게 식별할 수 있습니다.
• 데이터 단순화: 파이 차트는 복잡한 데이터 집합을 간결하고 이해하기 쉬운 방식으로 나타내는 데 효과적입니다. 전체 분포의 시각적 요약을 제공합니다.

사용 시 고려 사항:

• 제한된 카테고리: 파이 차트는 적은 수의 카테고리나 변수를 다룰 때 권장됩니다. 너무 많은 카테고리는 혼잡하고 읽기 어려운 차트를 만들 수 있습니다.
• 명확한 레이블링: 각 부문을 해당하는 카테고리나 백분율로 레이블링하여 명확성을 제공합니다. 레이블이 가독성 있게 표시되고 혼란을 피하기 위해 적절한 위치에 배치되어야 합니다.
• 중복 또는 오해를 초래하는 부문 피하기: 부문이 서로 중복되거나 오해를 초래하지 않도록 합니다. 3D 효과나 폭발하는 부문을 사용하지 않는 것이 좋습니다. 이는 비율을 왜곡하고 정확한 비교를 어렵게 할 수 있습니다.

트리맵 차트

설명: 트리맵 차트는 계층적 구조에서 데이터를 나타내는 차트로, 각 직사각형이 카테고리나 하위 카테고리를 나타냅니다. 직사각형의 크기와 색상은 나타내는 데이터의 양적 값이나 중요도를 나타냅니다. 계층적 구조는 데이터 카테고리의 다른 수준에서 데이터를 탐색할 수 있도록 하며, 데이터 카테고리의 분포와 관계를 시각적으로 표현하는 효과적인 방법을 제공합니다.

사용 시점:

• 계층적 데이터 시각화: 트리맵 차트는 카테고리가 하위 카테고리를 가지고 하위 카테고리가 더 세분화될 수 있는 계층적 데이터 구조를 효과적으로 표시하는 데 유용합니다. 중첩된 직사각형은 데이터의 다양한 수준 사이의 계층적 관계와 비율을 보여줍니다.
• 상대적 크기 비교: 트리맵 차트는 서로 다른 카테고리나 하위 카테고리의 상대적 크기나 크기를 비교하는 데 효과적입니다. 각 직사각형의 면적이나 크기는 비교되는 값들을 시각적으로 나타냅니다.
• 부분에서 전체 관계 표시: 트리맵 차트는 각 카테고리나 하위 카테고리가 전체에 기여하는 정도를 나타낼 수 있습니다. 직사각형의 크기나 색상은 전체 데이터 세트에서 각 구성 요소의 상대적 중요도를 빠르게 이해할 수 있도록 합니다.

사용 시 고려 사항:

• 명확한 계층 구조: 데이터의 계층 구조가 차트에 명확하게 정의되고 정확하게 표현되도록 합니다. 이는 사용자가 카테고리와 하위 카테고리 사이의 관계를 이해하고 혼란을 피하는 데 도움을 줍니다.
• 균형 잡힌 직사각형: 가능한 균형 잡힌 직사각형을 목표로 합니다. 불균형한 크기의 직사각형은 시각적 왜곡을 일으킬 수 있고 정확한 비교를 어렵게 할 수 있습니다.

퍼센트 누적 세로 막대형 차트

퍼센트 누적 세로 막대형 차트는 각기 다른 카테고리 또는 변수의 비례 기여도를 누적된 막대로 표시하는 세로 막대형 차트의 변형입니다. 각 막대는 하나의 카테고리를 나타내며, 높이는 전체에 대한 해당 카테고리의 비율 또는 비례를 나타냅니다. 이 차트는 각 카테고리의 개별 기여도와 모든 카테고리의 누적 기여도를 모두 보여줍니다.

퍼센트 누적 세로 막대형 차트를 사용할 때:

• 비율 비교: 퍼센트 누적 세로 막대형 차트는 전체 내에서 서로 다른 카테고리 또는 변수의 상대적 비율을 비교하는 데 이상적입니다. 각 카테고리가 전체에 어떻게 기여하는지, 그리고 이들의 비율이 서로 어떻게 비교되는지를 시각적으로 이해할 수 있게 합니다.
• 구성 분석: 이 차트는 데이터 세트의 구성을 분석하는 데 유용합니다. 각 카테고리의 분포와 상대적 중요도를 식별하여 데이터의 기본 구성을 이해할 수 있습니다.
• 시간 경과에 따른 변화 추적: 퍼센트 누적 세로 막대형 차트는 시간 경과에 따른 비율 변화를 추적하는 데 사용할 수 있습니다. 서로 다른 시간대를 개별 막대로 나타내어 카테고리 비율의 변화와 추세를 쉽게 관찰할 수 있습니다.

퍼센트 누적 세로 막대형 차트를 사용할 때 고려사항:

• 일관된 총계: 누적된 막대가 나타내는 총계가 차트 전체에서 일관되게 유지되도록 하십시오. 총계의 변화는 개별 카테고리의 비례 표현을 왜곡시킬 수 있습니다.
• 명확한 라벨링: 명확성과 해석을 돕기 위해 각 막대를 해당 카테고리 또는 비율로 라벨링하십시오. 라벨이 읽기 쉽고 적절히 위치하도록 하여 혼동을 피하십시오.
• 과밀 피하기: 차트를 과밀하게 만들지 않도록 카테고리나 변수의 수를 제한하십시오. 과밀하면 해석하기 어려울 수 있습니다. 시각화를 단순화하기 위해 유사한 카테고리를 그룹화하거나 통합하는 것을 고려하십시오.

다중 계층 원형 차트

다중 계층 원형 차트는 중첩된 원형 차트 또는 동심원형 차트라고도 하며, 하나의 원형 차트 내에 여러 계층의 데이터를 표시하는 그래픽 표현입니다. 각 계층은 서로 다른 카테고리나 하위 카테고리를 나타내며, 가장 안쪽 계층은 주 카테고리를, 바깥 계층은 하위 카테고리를 나타냅니다. 각 계층의 크기는 전체에 대한 비례 값을 나타내며, 계층적 관계와 여러 수준의 데이터 분포를 시각화할 수 있게 합니다.

다중 계층 원형 차트를 사용할 때:

• 계층적 데이터 표시: 다중 계층 원형 차트는 카테고리가 하위 카테고리를 가지고 있고, 하위 카테고리가 추가로 세분화될 수 있는 계층적 데이터 구조를 나타내기에 특히 유용합니다. 동심원 계층은 서로 다른 수준의 데이터 간의 계층적 관계와 비율을 전달하는 데 도움을 줍니다.
• 비율 설명: 이러한 차트는 더 큰 맥락 내에서 서로 다른 카테고리 및 하위 카테고리의 비율 또는 백분율을 설명하는 데 효과적입니다. 각 계층은 전체 구성에 대한 해당 카테고리 또는 하위 카테고리의 상대적 기여도를 보여줍니다.
• 부분과 전체 관계 전달: 다중 계층 원형 차트는 데이터 세트 내에서 부분과 전체의 관계를 명확하게 나타낼 수 있습니다. 각 계층은 여러 수준에 걸친 값의 분포를 보여주며, 서로 다른 수준이 전체 데이터셋에 어떻게 기여하는지에 대한 통찰을 제공합니다.

다중 계층 원형 차트를 사용할 때 고려사항:

• 명확한 계층 구조: 데이터의 계층 구조가 차트에 정확하게 나타나도록 하십시오. 혼동을 피하고 해석을 돕기 위해 주 카테고리와 해당 하위 카테고리를 명확하게 정의하십시오.
• 계층 수 제한: 다중 계층 원형 차트의 계층 수를 제한하여 명확성을 유지하는 것이 좋습니다. 계층이 너무 많으면 차트가 복잡해지고 읽기 어려워질 수 있습니다.

게이지 차트

게이지 차트는 다이얼 차트 또는 속도계 차트라고도 하며, 게이지 또는 다이얼 기기와 유사한 시각적 표현입니다. 특정 범위 내의 단일 값을 표시하고, 미리 정의된 임계값이나 목표에 대한 위치를 나타냅니다. 게이지 차트는 일반적으로 원형 스케일에서 특정 값을 가리키는 바늘이나 포인터를 사용하여 데이터를 표시하며, 데이터를 빠르고 직관적으로 이해할 수 있게 합니다.

게이지 차트를 사용할 때:

• 성과 또는 진행 상황 측정: 게이지 차트는 특정 메트릭 또는 주요 성과 지표(KPI)의 성과나 진행 상황을 측정하고 표시하는 데 자주 사용됩니다. 값이 목표 범위 내에 있는지, 초과했는지, 또는 특정 목표를 달성하기 위한 경로에 있는지에 대한 시각적 표현을 제공합니다.
• 상태 또는 품질 전달: 게이지 차트는 프로세스나 시스템의 상태 또는 품질을 시각적으로 전달하는 데 유용합니다. 현재 값이 허용 범위 또는 원하는 범위 내에 있는지 여부를 나타내어 상황이 정상인지, 주의가 필요한지 강조할 수 있습니다.
• 단일 값 강조: 게이지 차트는 단일 값을 강조하고 시각적으로 강력하게 전달해야 할 때 효과적입니다. 값을 간결하게 표현하여 한눈에 해석하기 쉽도록 합니다.

게이지 차트를 사용할 때 고려사항:

• 명확한 스케일과 임계값: 게이지 차트의 스케일과 임계값이 잘 정의되고 쉽게 이해할 수 있도록 하십시오. 스케일에 명확한 라벨과 구분을 포함하여 사용자가 바늘의 위치를 정확하게 해석할 수 있도록 합니다.
• 적절한 사용: 게이지 차트는 특정 범위 내의 단일 값을 표시하는 데 가장 적합합니다. 여러 값을 비교하거나 복잡한 데이터 관계를 나타내는 데는 적합하지 않을 수 있습니다.
• 값의 맥락 제공: 해석을 돕기 위해 게이지 차트와 함께 추가적인 맥락이나 보조 정보를 제공하십시오. 예를 들어, 목표 값이나 목표를 포함하거나, 역사적 데이터를 보여주는 추세선을 포함할 수 있습니다.

관계

라인 차트

라인 차트는 일련의 점을 직선으로 연결하여 데이터를 표시하는 차트입니다. 주로 두 변수 간의 관계나 추세를 연속적인 기간 또는 간격에 걸쳐 시각화하는 데 사용됩니다. x축은 독립 변수를 나타내며, 종종 시간이고, y축은 종속 변수를 나타냅니다.

라인 차트를 사용할 때:

• 추세 및 패턴 표시: 라인 차트는 데이터의 추세, 패턴 또는 변화를 시간이나 연속적인 간격에 걸쳐 표시하는 데 가장 적합합니다. 변수 간의 관계의 전반적인 방향과 크기를 효과적으로 보여줍니다.
• 여러 데이터 시리즈 비교: 라인 차트는 여러 데이터 시리즈 또는 변수를 비교할 수 있습니다. 동일한 차트에 여러 라인을 그려 변수를 비교할 때 유사점, 차이점 또는 상관관계를 쉽게 파악할 수 있습니다.
• 연속성 및 연결성 분석: 라인 차트는 데이터 포인트의 연속성 또는 연결성을 분석하는 데 유용합니다. 연결된 라인은 연속적인 데이터 포인트 간의 관계를 강조하고 데이터의 부드러움이나 변동성에 대한 통찰을 제공합니다.

라인 차트를 사용할 때 고려사항:

• 데이터 정확성 및 일관성: 표시되는 데이터의 정확성과 일관성을 보장하십시오. 데이터의 불일치나 오류는 추세나 패턴에 대한 오해를 초래할 수 있습니다.
• 적절한 축 스케일링: 축의 스케일링에 주의하여 데이터의 크기와 범위를 정확하게 나타내십시오. 부적절한 스케일링은 추세의 시각적 인식을 왜곡하거나 비교를 어렵게 만들 수 있습니다.

영역 차트

영역 차트는 데이터 포인트를 연결하는 선 아래 영역을 채워 정량적 데이터를 표시하는 차트입니다. 채워진 영역은 데이터 값의 크기와 전체적인 추세를 시각적으로 나타냅니다. x축은 일반적으로 독립 변수를 나타내며, 시간이나 카테고리이고, y축은 종속 변수를 나타냅니다.

영역 차트를 사용할 때:

• 누적 데이터 표시: 영역 차트는 시간이나 카테고리에 걸쳐 누적되거나 누적된 데이터를 시각화하는 데 적합합니다. 데이터 세트의 전체적인 추세와 크기를 보여줍니다.
• 상대적 비율 강조: 영역 차트는 서로 다른 데이터 시리즈의 상대적 비율을 비교하는 데 사용할 수 있습니다. 여러 영역을 서로 겹쳐 쌓아 전체에 대한 각 시리즈의 기여도를 쉽게 관찰할 수 있습니다.
• 추세 및 패턴 시각화: 영역 차트는 시간이나 카테고리에 따른 추세, 패턴 또는 변동성을 강조하는 데 이상적입니다. 데이터 세트의 오르내림을 명확하게 시각화할 수 있습니다.

영역 차트를 사용할 때 고려사항:

• 일관된 축 스케일링: 데이터의 크기를 정확하게 나타내기 위해 세로 축의 스케일링이 차트 전체에서 일관되게 유지되도록 하십시오. 불일치한 스케일링은 추세의 시각적 인식을 왜곡하거나 비교를 어렵게 만들 수 있습니다.
• 데이터 복잡성 최소화: 단일 영역 차트에 너무 많은 데이터 시리즈나 카테고리를 사용하지 마십시오. 너무 많은 복잡성은 차트를 복잡하게 만들어 해석하기 어렵게 만들 수 있습니다.

범위 영역 차트

범위 영역 차트는 단일 값을 나타내는 대신 데이터의 범위나 간격을 나타내는 영역 차트의 변형입니다. 데이터 범위의 하한과 상한을 나타내는 두 개의 선이나 영역을 표시합니다. 선이나 영역 사이의 음영 영역은 값의 범위를 시각적으로 나타냅니다.

범위 영역 차트를 사용할 때:

• 불확실성 시각화: 범위 영역 차트는 데이터의 불확실성이나 변동성을 나타내는 데 일반적으로 사용됩니다. 가능한 값의 범위를 가지거나 측정에 본질적인 변동성이 있는 데이터를 다룰 때 적합합니다.
• 신뢰 구간 표시: 범위 영역 차트는 중앙 추정치 주위의 신뢰 구간이나 통계적 경계를 표시하는 데 효과적입니다. 데이터와 관련된 신뢰 수준이나 불확실성을 시각적으로 나타냅니다.
• 여러 범위 비교: 이 차트 유형은 서로 다른 카테고리나 변수에 걸쳐 여러 범위나 간격을 비교할 때 유용합니다. 범위의 크기와 겹침을 명확하게 비교할 수 있습니다.

범위 영역 차트를 사용할 때 고려사항:

• 색상 및 투명도: 하한과 상한 영역을 구분하기 위해 다른 색상이나 음영을 사용하십시오. 겹치거나 교차하는 범위를 나타내기 위해 투명도를 사용하는 것을 고려하십시오.
• 겹치는 범위의 해석: 범위가 겹치는 경우 차트를 주의 깊게 해석하고 겹치는 간격의 의미를 고려하십시오. 이는 불확실성을 나타내거나 데이터가 정확하지 않은 영역을 나타낼 수 있습니다.

워터폴 차트

워터폴 차트는 시작 값에 대한 긍정적 및 부정적 변화의 누적 효과를 보여줍니다. 각 중간 값이 최종 값에 어떻게 기여하는지를 나타냅니다. 이 차트는 각 변화의 크기에 따라 상승하거나 하강하는 일련의 떠 있는 막대와 유사합니다.

워터폴 차트를 사용할 때:

• 재무 데이터 분석: 워터폴 차트는 재무 분석에서 여러 요인이 순 가치에 미치는 영향을 추적하는 데 자주 사용됩니다. 특정 기간 동안 수익, 비용, 이익 또는 현금 흐름의 변화를 시각화하는 데 도움이 됩니다.
• 총 기여도 강조: 워터폴 차트는 다양한 구성 요소가 총 값에 기여하는 정도를 보여주는 데 효과적입니다. 각 요인이 최종 결과에 어떻게 합산되는지를 명확하게 이해할 수 있습니다.
• 시나리오 비교: 이 차트는 서로 다른 시나리오나 대안을 비교하고 각각이 최종 결과에 미치는 영향을 이해하는 데 유용합니다. 다양한 옵션의 영향을 시각적으로 표현하여 의사 결정을 지원합니다.

워터폴 차트를 사용할 때 고려사항:

• 명확한 데이터 구조: 각 값이 총계에 기여하는 별개의 구성 요소를 나타내도록 데이터가 올바르게 구조화되었는지 확인하십시오. 값의 순서가 차트의 흐름을 결정하므로 중요합니다.
• 일관된 형식: 명확성을 유지하고 혼동을 피하기 위해 긍정적 변화와 부정적 변화를 일관된 형식으로 표시하십시오. 예를 들어, 색상이나 기호를 사용하여 변화를 구분할 수 있습니다.
• 제한된 데이터 포인트: 워터폴 차트는 제한된 수의 데이터 포인트를 나타낼 때 가장 효과적입니다. 데이터 포인트가 너무 많으면 차트가 복잡해지고 해석하기 어려울 수 있습니다.

분배

산점도

산점도는 두 변수 간의 관계를 표시합니다. 이는 2차원 그래프에 점의 시리즈로 구성되며, 각 점은 두 변수의 값을 나타냅니다. 그래프의 각 점의 위치는 해당 변수의 값을 나타내며, 하나의 변수는 x축에, 다른 변수는 y축에 표시됩니다.

산점도를 사용할 때:

• 관계 탐색: 산점도는 주로 두 변수 간의 관계나 상관관계를 조사하는 데 사용됩니다. 패턴, 추세 또는 연관성을 식별하고 선형 또는 비선형 관계가 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
• 이상치 식별: 산점도는 전체 패턴에서 크게 벗어나는 이상치나 극단 값을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이상치는 이상 현상이나 추가 조사가 필요한 특별한 경우를 나타낼 수 있습니다.
• 클러스터 또는 그룹 시각화: 산점도는 데이터 내의 클러스터 또는 그룹의 존재를 드러낼 수 있습니다. 다른 그룹을 나타내는 점에 다른 색상이나 모양을 할당하여 명확하게 패턴이나 그룹을 식별할 수 있습니다.
• 관계의 강도 평가: 산점도는 변수 간의 관계 강도를 평가할 수 있게 해줍니다. 점들이 선형 추세에 가까울수록 관계가 강하고, 흩어진 분포는 관계가 약하거나 없음을 나타냅니다.

산점도를 사용할 때 고려사항:

• 데이터 포인트 마커: 가독성을 높이기 위해 원이나 사각형과 같은 구별 가능한 마커를 사용하십시오. 데이터셋이 큰 경우 특히 많은 데이터 포인트로 플롯을 혼잡하게 만들지 마십시오.
• 데이터 포인트 투명도: 데이터 포인트가 겹치는 경우 밀도나 농도를 시각화하기 위해 투명도를 사용하는 것을 고려하십시오. 이렇게 하면 점이 많이 집중된 영역을 식별하기 쉬워집니다.
• 추가 분석 고려: 산점도는 두 변수 간의 관계에 대한 초기 이해를 제공하지만, 상관 계수를 계산하는 등 통계 분석을 통해 관계의 강도와 유의성을 정량화하는 것이 좋습니다.

히트맵

히트맵은 색상으로 코드화된 셀을 사용하여 2차원 매트릭스에서 값의 강도나 밀도를 시각화합니다. 이는 복잡한 데이터 패턴을 표시하는 방법으로, 다른 색상을 사용하여 값의 수준이나 범위를 나타냅니다.

히트맵을 사용할 때:

• 데이터 강도 매핑: 히트맵은 매트릭스 또는 그리드 내에서 데이터 값의 밀도나 강도를 묘사하고자 할 때 유용합니다. 고농도나 저농도 영역을 효과적으로 강조하여 패턴이나 이상치를 빠르게 식별할 수 있습니다.
• 비교 분석: 히트맵은 여러 변수나 범주를 동시에 쉽게 시각적으로 비교할 수 있게 합니다. 다른 값이나 그룹에 색상을 할당하여 상대적인 크기나 분포를 쉽게 비교할 수 있습니다.
• 추세 분석: 히트맵은 시간에 따른 추세나 패턴을 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터를 다른 시간대를 나타내는 행이나 열에 정리하여 값의 변화나 변동을 시각화하여 추세 식별을 돕습니다.
• 의사 결정: 히트맵은 복잡한 정보를 간결하고 직관적으로 제공하는 방법입니다. 시장 분석, 위험 평가 또는 자원 배분과 같은 의사 결정 과정에서 데이터 패턴을 신속하게 이해하는 데 자주 사용됩니다.

히트맵을 사용할 때 고려사항:

• 색상 선택: 데이터 값을 효과적으로 나타내는 적절한 색상 체계를 선택하십시오. 값이 증가하거나 감소하는 것을 나타내기 위해 순차적 색상 체계를 사용하고, 긍정적 및 부정적 값을 나타내기 위해 발산 색상 체계를 사용하는 것을 고려하십시오.
• 데이터 정규화: 필요에 따라 데이터를 정규화하여 공정한 비교를 보장하십시오. 데이터를 일관된 범위로 스케일링하면 극단 값의 지배를 방지하고 패턴을 더 정확하게 나타낼 수 있습니다.
• 데이터 해석: 히트맵은 데이터의 요약된 뷰를 제공하므로 시각적 표현만으로 일반화하거나 결론을 도출하는 것을 피하십시오. 히트맵을 추가 분석 및 탐색의 시작점으로 사용하십시오.

지도

지도는 지리적 또는 공간 정보를 시각적으로 나타낸 것입니다. 이는 지구 표면 또는 특정 지역을 그래픽으로 표현하여 국가, 도시, 랜드마크 또는 지리적 데이터와 같은 다양한 특징의 위치와 분포를 강조합니다.

지도를 사용할 때:

• 공간 분석: 지도는 지리적 데이터의 관계, 패턴 및 분포를 이해하기 위해 일반적으로 사용됩니다. 서로 다른 지역의 클러스터, 추세 또는 차이를 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 위치 및 탐색: 지도는 방향 제공, 특정 장소 찾기 또는 경로 계획에 유용합니다. 서로 다른 위치의 근접성을 이해하고 그 사이를 탐색하는 가장 좋은 방법을 파악하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 시각화: 지도는 인구 밀도, 날씨 패턴, 경제 지표 또는 인구 통계 정보와 같은 다양한 유형의 데이터를 시각화하고 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터를 지도에 오버레이하여 공간적 변화를 쉽게 이해하고 비교할 수 있습니다.
• 계획 및 의사 결정: 지도는 도시 계획, 자원 배분, 재난 관리 및 기타 의사 결정 과정에서 중요한 역할을 합니다. 이는 이해 관계자가 결정이 환경이나 커뮤니티에 미치는 영향을 이해하는 데 도움을 주는 공간적 맥락을 제공합니다.

지도를 사용할 때 고려사항:

• 지도 투영법: 목적 및 나타내고자 하는 지리적 영역에 따라 적절한 지도 투영법을 선택하십시오. 지도 투영법마다 형상, 면적 또는 거리를 보존하는 데 장단점이 있으므로 발생할 수 있는 왜곡을 고려하십시오.
• 축척 및 범례: 거리를 이해하는 데 도움이 되도록 지도의 축척을 명확히 표시하십시오. 지도에 사용된 기호, 색상 또는 음영을 설명하는 범례나 키를 포함하여 다른 특징이나 데이터를 나타내십시오.
• 데이터 정확성: 지도를 만드는 데 사용된 기본 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인하십시오. 데이터의 출처를 확인하고 해석에 영향을 미칠 수 있는 잠재적 편향이나 오류를 고려하십시오.
• 맥락 정보: 라벨, 주석 또는 캡션과 같은 추가 맥락 정보를 제공하여 지도에 표시된 특징이나 데이터에 대한 이해를 높이고 필요한 세부 정보를 제공하십시오.

퍼널 차트는 프로세스 또는 계층의 여러 단계에서 데이터가 점진적으로 감소하는 것을 나타내는 그래픽 표현입니다. 이는 깔때기 모양을 닮았으며, 각 섹션의 너비는 해당 단계에서의 데이터 양이나 비율을 나타냅니다.

퍼널 차트를 사용할 때:

• 판매 또는 마케팅 분석: 퍼널 차트는 판매 또는 마케팅 퍼널의 각 단계에서 전환율을 분석하고 시각화하는 데 일반적으로 사용됩니다. 고객 여정에서 병목 현상이나 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 리드 또는 고객 전환: 퍼널 차트는 인지도, 관심, 고려 및 구매와 같은 여러 단계를 통해 리드 또는 고객의 전환을 추적하고 분석하는 데 효과적입니다. 마케팅 캠페인 또는 판매 전략의 효율성을 파악할 수 있습니다.
• 퍼널 최적화: 퍼널 차트는 높은 이탈률 또는 낮은 전환율의 영역을 식별하여 프로세스나 워크플로를 최적화하는 데 유용합니다. 특정 단계를 개선하는 데 집중하여 전체 효율성과 성공을 극대화할 수 있습니다.
• 웹사이트 또는 사용자 여정 분석: 퍼널 차트는 웹사이트 분석이나 사용자 여정 분석에서 방문자나 사용자가 다양한 페이지나 작업을 통해 이동하는 흐름을 이해하는 데 사용할 수 있습니다. 잠재적인 마찰 지점이나 사용자 이탈 지점을 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 이벤트 또는 캠페인 계획: 퍼널 차트는 각 단계에서 예상되는 참석자 수나 응답률을 시각화하여 이벤트나 캠페인 계획을 지원할 수 있습니다. 현실적인 목표를 설정하고 이벤트나 캠페인의 성공을 측정하는 데 도움이 됩니다.

퍼널 차트를 사용할 때 고려사항:

• 데이터 순서: 퍼널 차트의 단계를 논리적이고 순차적인 순서로 배열하여 표현하고자 하는 프로세스나 계층의 실제 진행을 반영하십시오.

결론

결론적으로, 효과적인 데이터 시각화 및 분석을 위해 다양한 그래프 유형을 이해하는 것이 중요합니다. 각 그래프 유형은 고유한 장점을 제공하며 특정 목적에 적합합니다. 세로 막대형 차트에서 산점도, 영역 차트에서 히트맵까지, 올바른 그래프 선택은 데이터를 정확하고 의미 있게 표시하는 데 큰 차이를 만들 수 있습니다. 

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