[자격증] 데이터분석 전문가 (ADP) 필기 : 제5과목 데이터 시각화

 정보

• 업무명     : 데이터분석 전문가 (ADP) 필기 : 제5과목 데이터 시각화
• 작성자     : 이상호
• 작성일     : 2022.10.27
• 설   명      :
• 수정이력 :

 

 

 내용

[시각화 인사이트 프로세스]

시각화 인사이트 프로세스의 의미

• 인사이트 : 예리한 관찰력으로 사물을 환희 꿰뚫어 봄
• 시각화와 인사이트 : 삼찰 (관찰, 성찰, 통찰)

 

탐색 (1단계)

• 사용 가능한 데이터 확인
• 연결 고리의 확인 (공통 요소 찾기, 공통 요소로 변환, 탐색 범위 설정)
• 관계의 탐색
  
  • 데이터 명세화 (차원과 측정값)
  • 데이터 구성 원리 (이벤트 기록으로서 접근, 객체 지향 관점에서 접근)
  • 이상값 처리
  • 차원과 측정값 유형에 따른 관계 파악 시각화
  • 잘라보고 다르게 보기
  • 내려다 보고 올려다보기
  • 척도 조정

 

분석 (2단계)

• 분석 대상의 구체화
• 분석과 시각화 도구
• 지표 설정과 분석
  
  • 2차 탐색
  • 분석 목표에 따른 분석 기법

 

활용 (3단계)

• 1. 내부에서 적용
• 2. 외부에 대한 설명, 설득, 시각화 도구
• 3. 인사이트의 발전과 확장

 

[시각화 디자인]

시각화의 정의

• 데이터 시각화의 중요성
• 시각 이해와 시각화
• 시각화 분류와 구분
• 빅데이터 시각화 영역
  
  

시각화 프로세스

• 정보 디자인 프로세스
• 빅데이터 시각화 프로세스
  
  • 데이터 수집
  • 모든것을 읽기
  • 내러티브 찾기
  • 문제정의
  • 계층 구조 만들기
  • 와이어프레임 그리기
  • 포맷 선택
  • 시각 접근 방법 결정
    
    

시각화 방법

• 정보 구조화 : 수집, 분류, 배열, 관계 맺기
• 정보 시각화
• 정보 시각표현
  
  • 정보 표현을 위한 그래픽 요소: 위치, 크기, 모양, 색, 명도, 기울기, 질감
    
    
• 시각정보 디자인 7원칙
  
  • 시각적 비교 강화
  • 인과관계
  • 다중변수표시
  • 조화
  • 연관성과 진실성
  • 시간순이 아닌 공간순
  • 정량성을 제거 X
    
    
• 시각 시각화: 막대, 누적 막대, 점 그래프
• 분포 시각화 : 원, 도넛차트, 트리맵, 누적 연속 그래프
• 관계 시각화 : 산점도, 버블차트, 히스토그램
• 비교 시각화 : 히트맵, 체르노프페이스, 스타차트, 평행좌표계, 다차원척도법, 공간시각화
  
  • 배경을 지워라
  • 범례를 지워라
  • 테두리를 지워라
  • 색깔을 지워라
  • 특수효과를 지워라
  • 굵은글씨 지워라
  • 라벨을 흐리게 처리
  • 라벨을 직접 표시

 

시각화 구현

• 시각화 구현 개요
• 분석 도구를 이용한 시각화 구현 : R
• 라이브러리 기반의 시각화 구현 : D3.js

 

[기출 문제]

차시	평가문항					정답
	문제	보기1	보기2	보기3	보기4
1	시각적 이해의 위계 구도 상에서 인간의 경험이 본격적으로 개입되는 단계	데이터	정보	지식	지혜	3
2	시각과 인사이트 프로세스에 대한 설명 중 틀린 것 두개	통찰을 얻기 위해 살펴봐야할 대상은 외부와 내부(사람)의 두 가지다.	지혜는 개인화된 지식	분석 단계에서는 그래프를 이용하지 않고 수치 분석 기법 사용	통찰의 활용에는 프리젠테이션도 포함	1,3
3	계층형 구조를 만들 수 없는 것	경위도	YYYY-MM-DD	행정구역	일반 텍스트 데이터	4
4	데이터를 명세화하기 위한 개념 관계가 없는것	데이터형	로그 데이터	클래스	메서드	2
5	공간 데이터의 처리와 직접적인 관계가 없는 것 두개	코로플레스 지도	지오코딩	워들	vlook함수	3,4
6	시간에 따른 다차원 데이터의 변화를 직관적으로 살펴볼 수 있는 기법	트리맵	모션차트	산포도	피벗테이블	2
7	결과에 영향을 미치는 요인들 사이의 관계와 핵심 요인을 선별하는 통계적 분석 기법 두가지	요인 분석	상관분석	판별분석	주성분 분석	1,4
8	분석 및 지표에 대한 설명 중 맞는 것	빅데이터 분석에서는 표본데이터에 기반한 분석 모델링	결정 계수는 모델의 설명력을 의미	원본 데이터에서 여러 지표를 잘 추출하여 모델에 많이 반영할수록 설명력이 유의미하게 커진다.	지표간의 설명력에 대한 효과는 요인분석을 통해 확인해볼 수 있다.	2,4
9	통찰을 활용하는 방법 중 성격이 다른것	조기 경보 체계의 구축	설명력을 강화하는 변인의 추가	설명과 설득을 위한 스토리텔링 콘텐츠 제작	기존 모델에 대한 전면적인 재검토	3
10	인사이트의 발정과 확장 틀린것	범위와 관점이 잘 정해지지 않았을 때에는 보텀업 방식의 접근이 탑다운보다 낫다	인사이트는 결국은 사람의 문제로 귀결된다.	지표의 단점은 지표만 보다보면 지표의 변화에 영향을 미치는 요인을 쉽게 찾을 수 없다는 것이다.	빅데이터 환경에서는 실시간으로 복잡한 분석을 하는 것이 바람직하다	4
11	틀린 것	데이터-원자재	생산자와 사용자 같게	지식은 다른 영역의 정보가 자기 조직화해 획득할 수 있다.	지혜는 자기 내면화한 지식	2
12	데이터 수집-모든것을 읽기 - 내러티브 찾기-문제정의 -계층 구조 만들기-와이어프레임 그리기 - 포맷 선택-시각 접근 방법 결정-정제와 테스트
13	LATCH (location, alphabet,time,category,hierarchy)
14	관계 시각화 구현			스캐터플롯		3
15	데이터를 시각화하는 이유	인사이트
16	시각화에 쓰이는 패키지	ggplot2
17	그래프의 x축과 y축을 지정하는 함수	aes
18	데이터가 분류유형이 많은 경우	선그래프	원그래프	히스토그램	점그래프	3
19	그래프의 내부 색상을 바꿔주는 옵션	fill
20	D3.js에서 scale 입력값의 범위 지정 함수	domain()
21	D3.js에서 축의 눈금 단위 지정 함수	ticks()
22	시각화 라이브러리 아닌 것	Gephi	jqPlot	D3.js	Flot	1
23	D3.js의 특징	항상 SVG 객체를 기반으로 동작	오페라브라우저	오픈소스	CSS활용	1
24	D3.js에서 시각화 요소의 위치 변경 속성	transform
25	히트맵 활용	분포 시각화

 

 참고 문헌

[논문]

• 없음

[보고서]

• 없음

[URL]

• 없음

 

 문의사항

[기상학/프로그래밍 언어]

• sangho.lee.1990@gmail.com

[해양학/천문학/빅데이터]

• saimang0804@gmail.com