실무에 바로 적용 가능한 데이터 시각화 방법을 모두 모았다!
간단한 시각화 도구부터 사용자 반응형 고급 도구까지
한눈에 들어오는 차트와 지도는 글보다 강력하다. 문서가 글로만 빼곡히 채워져 있으면 사용자의 집중력을 저하시킬 뿐 아니라 설득력도 약해지기 마련이다. 하지만 적절한 타이밍에 등장하는 시각화된 데이터는 사용자의 주의를 환기시키고 주장을 더욱 강력하게 만든다. 이 책에서는 웹에서 제공하는 무료 시각화 도구를 이용해 데이터의 스토리를 생생하게 전달하는 방법을 설명한다. 데이터를 대화형(인터랙티브) 차트와 지도로 시각화하는 과정을 통해 데이터에 맥락과 스토리를 덧입혀 주장에 설득력을 더하는 효과적인 방법도 안내한다. 신뢰할 수 있는 데이터를 활용해 가치 있는 차트를 만들다 보면 자연스럽게 다양한 데이터로 만들어진 차트를 파악하는 안목도 생겨날 것이다.
구글 시트부터 깃허브를 통한 코드 템플릿 수정까지,
데이터 스토리텔링 기술 A to Z
데이터로 이야기를 전달하기 위해 필요한 절차는 무엇일까요? 먼저 여러분의 주장을 설득력 있게 만들어줄 데이터를 찾고, 지저분한 데이터를 정리해 적절한 분석 범위와 비교 기준을 설정해야 합니다. 그리고 현상을 가장 잘 나타낼 만한 시각화 도구와 차트 유형을 선택해 유의미한 시각화 결과로 구현해야 합니다. 만약 사용자가 시각화된 결과와 직접 상호작용하거나 관심 있는 패턴을 직접 탐색할 수 있다면 더할 나위 없겠죠. 이 책은 앞서 설명한 데이터 스토리텔링의 절차대로 여러분을 데이터 시각화 여정으로 친절히 안내합니다.
먼저 시각화 도구를 선택할 때 고려해야 할 10가지 요소부터 스프레드시트 기초 사용법을 살펴봅니다. 그리고 데이터에서 의미 있는 비교를 하는 방법, 다양한 대화형 차트와 지도를 구현하는 여러 가지 무료 도구 사용법과 깃허브로 오픈 소스 코드 템플릿을 수정하고 호스트하는 법을 안내합니다. 더 나아가 차트와 지도로 거짓을 말하는 방법을 배워 여러분이 함정에 빠지지 않도록 주의시킵니다. 코드를 수정해본 경험이 없더라도 걱정하지 마세요. 단계별로 따라 하다 보면 어느새 데이터를 보기 좋게 시각화할 수 있는 코더가 된 자신을 발견할 겁니다.
주요 내용
● 효과적인 차트와 지도를 설계하는 원칙 이해하기
● 데이터 시각화 개념을 기반으로 올바른 도구 선택하기
● 구글 시트, 데이터래퍼, 태블로 퍼블릭으로 웹사이트에 적합한 대화형 차트와 사용자 맞춤 지도 제작하기
● 깃허브에서 Chart.js, 하이차트, 리플릿으로 작성된 오픈 소스 코드 템플릿 편집하기
● 다른 사용자가 만든 차트와 지도에서 편향을 인지하는 법 터득하기
CHAPTER 0 서문
0.1 왜 데이터 시각화인가
0.2 무엇을 믿을 수 있을까요
0.3 더 설득력 있는 그림
0.4 진실의 여러 가지 그림자
0.5 책의 구성
0.6 마치며
[PART I 기본 기술]
CHAPTER 1 스토리를 위한 도구 선택하기
1.1 데이터 스토리 스케치하기
1.2 도구를 선택할 때 고려해야 할 10가지 요소
1.3 추천 도구
1.4 패스워드 관리자 사용
1.5 마치며
CHAPTER 2 스프레드시트 스킬 강화하기
2.1 스프레드시트 도구 선택
2.2 CSV 또는 ODS 형식으로 다운로드하기
2.3 구글 시트 복사본 만들기
2.4 구글 시트 공유하기
2.5 구글 시트 업로드하고 변환하기
2.6 구글 시트에서 주소 지오코딩하기
2.7 구글 설문지로 데이터 수집하기
2.8 데이터 정렬 및 필터
2.9 수식을 사용해 계산하기
2.10 피벗 테이블을 사용해 데이터 요약하기
2.11 VLOOKUP을 사용해 열 매칭하기
2.12 스프레드시트와 관계형 데이터베이스
2.13 마치며
CHAPTER 3 데이터를 찾고 질문하기
3.1 검색을 위한 질문 가이드
3.2 공공 데이터와 개인 데이터
3.3 민감한 데이터를 가리거나 집계하기
3.4 오픈 데이터 저장소
3.5 데이터 출처 남기기
3.6 불량 데이터 인식하기
3.7 데이터에 대해 질문하기
3.8 ...마치며
CHAPTER 4 지저분한 데이터 정리하기
4.1 구글 시트 스마트 클린업
4.2 찾기 및 바꾸기
4.3 행과 열 바꾸기
4.4 데이터를 서로 다른 열로 나누기
4.5 데이터를 한 열에 합치기
4.6 타불라를 사용해 PDF에서 테이블 추출하기
4.7 오픈리파인으로 데이터 정리하기
4.8 마치며
CHAPTER 5 의미 있는 비교하기
5.1 비교를 정확히 기술하기
5.2 데이터 정규화하기
5.3 편향된 비교 주의하기
5.4 마치며
[PART II 시각화 구축]
CHAPTER 6 차트 만들기
6.1 차트 디자인 원칙
6.2 구글 시트 차트
6.3 막대 차트와 열 차트
6.4 히스토그램
6.5 원형 차트, 선 차트, 영역 차트
6.6 데이터래퍼 차트
6.7 주석이 달린 차트
6.8 범위 차트
6.9 분산형 차트와 버블 차트
6.10 태블로 퍼블릭 차트
6.11 태블로 퍼블릭으로 만드는 분산형 차트
6.12 필터링된 선 차트
6.13 마치며
CHAPTER 7 데이터를 지도로 시각화하기
7.1 지도 디자인 원칙
7.2 코로플레스 색상과 간격 디자인
7.3 코로플레스 지도 데이터 정규화하기
7.4 구글 내 지도로 만드는 포인트 지도
7.5 데이터래퍼로 만드는 심벌 포인트 지도
7.6 데이터래퍼로 만드는 코로플레스 지도
7.7 태블로 퍼블릭으로 만드는 코로플레스 지도
7.8 소크라타 오픈 데이터로 만드는 실시간 지도
7.9 마치며
CHAPTER 8 테이블을 활용한 시각화
8.1 테이블 디자인 원칙
8.2 스파크라인으로 만드는 데이터래퍼 테이블
8.3 기타 테이블 생성 도구
8.4 마치며
CHAPTER 9 웹에 임베딩하기
9.1 정적 이미지와 대화형 iframe
9.2 임베드 코드 또는 iframe 태그 가져오기
9.3 코드 또는 iframe을 웹사이트에 붙여넣기
9.4 마치며
[PART III 코드 템플릿과 고급 도구]
CHAPTER 10 깃허브로 코드 수정하고 호스트하기
10.1 간단한 리플릿 맵 템플릿 복사, 수정, 호스팅하기
10.2 깃허브 페이지 링크를 iframe으로 변환하기
10.3 깃허브에 새로운 레포 만들고 파일 업로드하기
10.4 깃허브 데스크톱과 아톰 텍스트 편집기를 사용해 효율적인 코딩하기
10.5 마치며
CHAPTER 11 Chart.js와 하이차트 템플릿
11.1 Chart.js로 만드는 막대 또는 열 차트
11.2 Chart.js로 만드는 오류 바
11.3 Chart.js로 만드는 선 차트
11.4 하이차트로 만드는 주석이 달린 선 차트
11.5 Chart.js로 만드는 분산형 차트
11.6 Chart.js로 만드는 버블 차트
11.7 마치며
CHAPTER 12 리플릿 맵 템플릿
12.1 구글 시트로 만드는 리플릿 맵
12.2 구글 시트로 만드는 리플릿 스토리맵
12.3 구글 시트 API 키 가져오기
12.4 CSV 데이터로 만드는 리플릿 맵
12.5 CSV 데이터로 만드는 리플릿 히트맵 포인트
12.6 검색 가능한 리플릿 포인트 지도
12.7 오픈 데이터 API로 만드는 리플릿 맵
12.8 마치며
CHAPTER 13 지도 데이터 변환하기
13.1 지리 공간 데이터와 GeoJSON
13.2 GeoJSON 경계 파일 찾기
13.3 GeoJson.io를 사용해 그리고 편집하기
13.4 맵셰이퍼를 사용해 편집하고 병합하기
13.5 압축된 KMZ를 KML로 변환하기
13.6 맵 워퍼로 지오레퍼런스하기
13.7 미국 통계청 지오코더를 사용해 대량으로 지오코딩하기
13.8 포인트 데이터를 폴리곤 데이터로 피벗하기
13.9 마치며
[PART IV 진실하고 의미 있는 스토리 전달하기]
CHAPTER 14 거짓을 발견하고 편향 줄이기
14.1 차트로 거짓말하는 방법
14.2 지도로 거짓말하는 방법
14.3 데이터 편향 인지하고 줄이기
14.4 공간 편향 인지하고 줄이기
14.5 마치며
CHAPTER 15 데이터 스토리 말하고 보여주기
15.1 스토리보드에 내러티브 작성하기
15.2 의미에 주의를 기울이세요
15.3 출처와 불확실성 인정하기
15.4 데이터 스토리 형식 결정하기
15.5 마치며
APPENDIX 자주 발생하는 문제 해결법
A.1 도구 또는 플랫폼 문제
A.2 다른 브라우저 사용해보기
A.3 개발 도구로 진단하기
A.4 맥 또는 크롬북 문제
A.5 불량 데이터 체크하기
A.6 흔히 발생하는 iframe 에러
A.7 깃허브에서 코드 수정하기
잭 도허티 [저]
미국 코네티컷 하트퍼드의 트리니티 칼리지 교육학 교수. 학생들이 지역단체와 협력해 자신만의 스토리를 대화형 차트나 지도로 표현하는 데이터 시각화 과정을 가르치고 있다. 역사학자 교육을 수료했고, 코네티컷 하트퍼드의 학교와 주거 지역에 대한 역사를 쉽게 공유하고자 데이터 시각화를 배웠으며, 그 내용을 『On the line』(애머스트 칼리지 출판부, 2021)에 실었다.
김태헌 [저]
저자 김태헌은 하나금융융합기술원에서 데이터 과학자로 일하면서 로보어드바이저, 신용평가 시스템 개발 등의 프로젝트에 참여하고 있다. 중학생 시절부터 10여년간을 중국에서 보냈으며, 베이징 대학교를 졸업하고 미국 캘리포니아 대학교 샌디에이고 캠퍼스에서 국제경제 석사 학위를 받았다.
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