10가지 유형을 통한 데이터 시각화 디자인 입문

정보 기술의 발달로 정보의 유형과 양이 방대하게 많아졌습니다. 필요한 인사이트를 얻기 위해서는, 빅데이터를 목적에 맞게 가공해야만 합니다. 또한 이를 팀원 또는 클라이언트와 공유해 프로젝트의 안건을 설정하기 위해서는 유려하고 명확한 디자인이 필수입니다. 다시 말해, 데이터 시각화 디자인은 모든 기획 프로세스의 기본이 되었습니다.

하지만, 아직 데이터 시각화 디자인에 도전해보지 않았나요? 또는 데이터 시각화 디자인 과정 중, 데이터에 딱 맞는 포맷을 찾지 못해 고민을 한 적이 있나요? 디자이너가 데이터 시각화 디자인에서 어려움을 느끼는 가장 큰 이유는 해당 분야가 통계학적 지식 또한 요구하기 때문입니다. 막연한 두려움을 버리고, 데이터 시각화 디자인의 10가지 유형을 소개하는 이 글을 통해 새로운 영역에 입문해 보길 바랍니다.

Part1：데이터 시각화&데이터 시각화 디자인

데이터 시각화:

가공되지 않은 원시 데이터는 우리에게 아무것도 이야기하지 않습니다. 우리가 데이터를 통해 인사이트를 얻기 위해서는 특별한 과정이 필요합니다. 그 과정 중, 조직화된 데이터가 나타내는 경향성, 분포 등을 한눈에 볼 수 있도록 만드는 것이 데이터 시각화입니다. 전문가들은 이를 통해 마케팅, 분석, 연구를 위한 직관을 얻습니다.

데이터 시각화 디자인:

우리가 데이터를 통해 얻을 수 있는 인사이트는 반드시 팀원과 클라이언트에게도 공유해야 합니다. 전략 수립과 마케팅 피드백의 바탕이 되기 때문입니다. 따라서, 당신이 발견한 인사이트를 명쾌히 설명하고, 팀원도 데이터를 통해 새로운 시각을 발견할 수 있도록 한눈에 정리된 내용을 제시하는 것이 중요합니다.
디자인은 단순히 장식성과 심미성을 추구하는 작업이 아닙니다. 그보다는 설계에 가깝습니다. 편집이나 그래픽디자인도 시각 정보를 위계에 따라 조직화하고 이를 적절히 배치하는 능력을 필요로 한다는 것을 떠올려보세요. 특히, 데이터 시각화 디자인은 정보의 조직화 능력이 필요한 작업입니다. 또한, 데이터에서 획득할 수 있는 인사이트를 누구나 쉽게 알아보고 이해할 수 있도록 적절한 시각 기호로 번역해야 합니다.
최근에는, 많은 자료들이 인쇄물이 아닌 웹, 또는 어플리케이션으로 공유됨에 따라 데이터 시각화 디자인에도 새로운 단계가 열렸습니다. 데이터베이스 열람자가 여러 변인의 관계를 설정하면, 이를 실시간으로 그래프화 하는 인터랙티브 데이터 시각화 디자인이 가능해졌기 때문입니다. 이를 위한 프로그램이나 웹 에디터 또한 많으니, 공개된 데이터를 이용해 아래 유형을 실험해보고 직접 인터랙티브 데이터 시각화를 경험해보기 바랍니다.

Part2：데이터 시각화 디자인 형식 정리

1. 막대그래프

어떤 변수에 대한 빈도수 또는 양을 막대의 길이로 나타낸 그래프를 뜻합니다. 가장 기본적인 데이터 시각화 디자인이며, 히스토그램과 유사합니다. 히스토그램에 대해서는 후술하겠으며, 막대그래프의 특징은 불연속적인 데이터를 다룬다는 점 입니다. 따라서, 각 막대사이에 간격이 주어졌다는 것이 특징적입니다.

2. 히스토그램

히스토그램은 특정 변수에 대한 구간별 빈도수를 나타낸 것입니다. 도수분포표가 막대로 표현되었다고 생각하면 쉽습니다. 히스토그램은 연속적인 데이터를 다룬다는 점에서 막대그래프와 차이가 있습니다.

3. 파이 차트

데이터군을 이루는 범주의 비율을 표현하는 데이터 시각화 디자인입니다. 하나의 원을 마치 파이처럼 나눠, 면적을 이용해 표현합니다. 주로 백분율을 나타냅니다. 데이터군 내 범주의 하위범주도 표현하고 싶은 경우, 로즈 차트로 응용해 디자인 할 수 있습니다.

4. 선 그래프

데이터를 2차원상 점으로 표현하고, 이를 선분으로 이어 그린 그래프입니다. 시간흐름에 따른 변화를 추적하는데 편리하며, 데이터의 중간값을 유추할 수 있다는 장점이 있는 데이터 시각화 디자인입니다. 주로 강수량, 기온 변화 등을 선 그래프로 표현합니다.

5. 박스 플롯

데이터의 분포와 이상치를 다른 데이터군과 동시에 비교할 수 있는 데이터 시각화 디자인입니다. 다섯숫자요약이라는 통계학적 개념을 이용해, 전체 데이터의 50%가 분포된 범위를 상자로, 최솟값과 최댓값이 포함된 범위를 수염으로 표현합니다. 주식 차트에서 쉽게 발견할 수 있는 캔들 차트도 박스 플롯의 종류입니다.

6. 스캐터 플롯

두 변수의 상관관계를 알아내기 위한 데이터 시각화 디자인입니다. X축과 Y축의 교점을 도표 위에 표현하여, 점들이 이루는 형태를 통해 방향성과 강도를 알아볼 수 있습니다. 산점도 또는 산포도라고도 합니다.

7. 모자이크 플롯

두개 이상의 범주형 데이터가 가지는 상관관계를 드러낼 때 이용하는 데이터 시각화 디자인입니다. 두 축의 길이가 각 변수의 값을 표현하여 비율을 나타냅니다.

8. 트리맵 차트

모자이크 플롯과 비슷하게 생겼지만 큰 차이가 있습니다. 트리맵은 계층구조를 시각화하는 디자인이기 때문입니다. 파이차트처럼 정해진 영역을 비율에 따라 분할하는데, 분할 순서는 계층구조에 따라 결정됩니다.

9. 카토그램

특정 값의 변화에 따라, 지도의 면적을 왜곡하는 그래프입니다. 주로 선거인단수, 의석수, 인구 등의 데이터를 가공하는데 이용되며 변량비례도, 왜상 통계 지도라고도 합니다.

10. 히트맵

히트맵은 본래 열분포지도를 의미합니다. 특정 이미지 위에 어떤 변수의 강도 나 빈도를 색상으로 표현하는 데이터 시각화 디자인 방식입니다.

마무리

그래프를 그리는 일은 디자인이 아니라는 생각, 또는 이것이 통계학적 지식을 요구하리라는 예상때문에, 데이터 시각화 디자인에 부담감을 가지고 계시지는 않았나요? 하지만 위 유형들을 살펴보며, 일상생활에서 이미 접해왔던 다양한 그래프와 인포그래픽이 머릿속에 떠올랐을 것입니다. 이미 우리는 데이터 시각화 디자인을 시작할 준비가 되었습니다. 데이터셋의 가공능력을 더욱 키워, 새로운 인사이트를 창출하는 데이터 시각화 디자이너로 발돋움해봅시다.