데이터 시각화를 위한 최종 가이드: 실력을 향상할 시간

중요한 결정을 내리기 위해 데이터를 사용한다는 것은 전체 비즈니스 전략에 대해 현명하다는 것을 의미합니다.

그러나 데이터 분석 없이는 데이터가 아무 것도 아닙니다. 그리고 데이터 시각화보다 데이터를 해석하기 더 쉬운 방법은 사실상 없습니다.

그렇다면 데이터를 확보하여 이를 통해 회사의 발전을 실제로 추진하려면 어떻게 해야 할까요?

데이터 시각화를 위한 이 최고의 가이드가 바로 여러분이 찾고 있던 것입니다.

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데이터 시각화란?

데이터 시각화는 원시 데이터를 차트, 지도, 그래프 및 기타 유형의 시각적 개체로 시각적으로 변환하는 것입니다. 대시보드를 통해 데이터는 필요한 모든 정보를 한 눈에 제공하는 방식으로 시각화되며, 이동 중에도 통찰력을 얻을 수 있어 현재 일어나고 있는 일과 다음에 일어날 일을 빠르고 쉽게 식별할 수 있습니다.

대시보드는 실시간 정보를 제공하고 데이터를 직접 가져와 다양한 스타일을 통해 시각적으로 표시한다는 점에서 인포그래픽과 다릅니다. 그들은 모든 유형의 장치에서 신속하게 통찰력에 액세스하는 데이터 분석가의 가장 친한 친구입니다.

데이터 팀 외에도 마케팅 담당자와 관리자도 이러한 데이터 표시를 통해 전반적인 비즈니스 전략에서 패턴을 발견하고 사용할 수 있습니다. 대시보드는 아이디어를 생성하는 훌륭한 도구이기도 합니다. 프로젝트 데이터를 살펴보면 이전에 숨겨져 있던 문제를 이해하고 인식하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 2021년에는 팀이 그 어느 때보다 데이터 중심적이므로 스마트한 방식으로 데이터를 보는 것은 의사 결정 프로세스에서 정렬, 품질 관리 및 효율성을 가져오는 전략입니다. 데이터 시각화를 사용하는 것은 더 이상 데이터 분석 팀에만 국한되지 않습니다. 이는 전략의 핵심과 작업에 대한 일상적인 접근 방식에 데이터를 삽입하려는 모든 사람에게 가까이 있고 사용할 수 있어야 하는 것입니다.

데이터 시각화가 중요한 이유: 3가지 이유

올바른 데이터에 액세스하는 것은 비즈니스의 많은 부분에서 핵심입니다. 그렇지 않으면 확인조차 하지 못할 기회의 문을 열어줍니다. 하지만 단지 접근하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터의 마법은 스토리텔링을 통해 데이터를 새로운 차원으로 끌어올리는 데서 나옵니다. 데이터가 이야기를 전달할 수 있기 때문입니다. 이는 이해하기 쉬운 구조를 통해 이루어집니다. 필요한 모든 정보가 강조 표시되고 한 눈에 파악되며 필요한 모든 패턴을 빠르게 확인하여 더 많은 기회를 탐색할 수 있는 양식입니다.

그런데 데이터 시각화가 왜 중요한가요? 가장 중요한 세 가지 이유를 살펴보겠습니다.

1. 누구나 데이터와 상호작용할 수 있습니다.

데이터가 추상적일 필요는 없습니다. 하지만 그 양이 너무 많아서 길을 잃기 쉬운 사람들에게는 여전히 데이터가 필요합니다. 데이터 시각화를 통해 사용자는 먼저 특별한 교육을 받을 필요 없이 쉽게 데이터를 탐색할 수 있습니다. 우리의 두뇌는 본질적으로 그래프, 차트 등을 통해 정보를 더 쉽게 처리할 수 있습니다. 이는 데이터와 더 잘 상호 작용하고 알고 싶어하며 해당 지식을 사용하려는 모든 사람에게 매우 빠른 개요를 제공합니다.

2. 모든 상관관계 이해

데이터는 길을 보여줍니다. 데이터 시각화를 통해 다양한 발생 사이에 만드는 데 필요한 필수 연결을 한 눈에 이해할 수 있습니다. 비즈니스 프로세스, 결과 및 전체 운영 간의 연결입니다.

3. 의사결정 지원

직감적으로 결정을 내려서는 안 됩니다. 따라서, 현재 가지고 있는 정보가 가능한 최선의 방법으로 사용되도록 하기 위해서는 의사결정 분석이 필요합니다. 좋은 데이터 시각화는 데이터를 있는 그대로 가져와서 왜곡 없이 표시하므로 사용자가 고려해야 할 요소에 따라 의사 결정이 항상 적절하게 유지됩니다.

데이터 시각화의 이점

조직의 일상 업무에서 데이터 시각화 사용을 고려하고 있다면 이를 위해 간략하게 설명할 수 있는 이점이 무엇인지 궁금할 것입니다. 귀하의 비즈니스 목적을 위해 이 방법은 팀과 목표를 모두 성장시키고 개선할 수 있는 새로운 방법을 모색하는 데 도움이 될 것입니다. 데이터 시각화가 비즈니스에 제공할 수 있는 최고의 이점은 다음과 같습니다.

새로운 트렌드에 적응

데이터 시각화는 다른 방법으로는 쉽게 발견할 수 없는 새로운 기회와 새로운 추세를 관찰하기 위한 완벽한 도구입니다. 데이터 시각화 기술을 사용하면 시장 변화를 발견하고 소비자의 반응과 선호도를 더 잘 이해할 수 있으며 거의 눈에 띄지 않는 추세도 나타날 수 있으므로 비즈니스는 이러한 추세에 빠르고 효율적으로 적응할 수 있습니다.

운영에 대한 이해 강화

중요한 비즈니스 지표를 신속하게 올바르게 이해하고 분석하면 이미 생산성 측면에서 이점을 얻을 수 있습니다. 데이터 시각화는 기업이 운영과 결과 사이의 모든 의미 있는 상관관계를 볼 수 있도록 도와줍니다. 어떤 일이 발생하는 이유와 시기를 알면 일상에 얽매이지 않고 이를 변경하고 개선과 적응을 더 깊이 파고들 수 있는 힘이 여러분의 것입니다.

귀중한 시간을 절약하세요

데이터 시각화가 없으면 대량의 데이터를 선별하고, 가장 중요한 부분에 태그를 지정하고, 분석하고, 자세한 보고서를 작성하는 데 상당한 시간이 소요됩니다. 시간이 많이 걸리는 것 외에도 이 모든 시련은 데이터 과학, 적절한 시스템 및 사고 방식에 대한 적성을 갖춘 숙련된 사람을 요구했습니다. 그러나 올바른 데이터 시각화 소프트웨어를 사용하면 데이터 시각화가 몇 초 안에 생성되므로 항상 최신 정보의 최신 대시보드를 사용할 수 있습니다.

숨겨진 패턴 찾기

데이터를 표현하는 전통적인 형태는 패턴, 숨겨진 통찰력, 성공으로 이어지는 요인을 드러내는 데 있어 그다지 정확하지 않은 경우가 많습니다. 그러나 데이터 시각화를 활용하면 비즈니스 통찰력, 고객 행동, 프로젝트 성과, 캠페인 관리 및 개선이 필요한 운영을 정확히 찾아내는 데 도움이 됩니다.

오류 감지 및 제한

실수는 모든 비즈니스 운영의 일부이며 훌륭한 학습 기회입니다. 하지만 제때에 실수를 발견할 수 있는 경우에만 가능합니다. 데이터 시각화는 오류를 시각화하고 개선이 필요한 영역과 바람직하지 않은 결과를 초래하는 잘못된 작업을 신속하게 식별하는 것을 의미하며, 이 분석은 올바른 다음 단계를 중심으로 팀을 모으는 데 필요한 전부입니다.

데이터 시각화는 어떻게 사용됩니까?

기업은 데이터를 소스로 삼아 비즈니스 진행을 기반으로 서비스나 제품을 개선하고, 청중을 위한 경험을 개인화하고, 전환율과 수익을 모두 높일 수 있습니다. 시각화는 여기서 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 이전에 개발되지 않은 비즈니스 영역에서도 성장과 발전의 잠재력이 쉽게 실현됩니다. 빅데이터를 이해하기 쉬운 통찰력의 소스로 전환하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 하지만 데이터 시각화는 어떻게 사용되며 무엇을 위해 사용됩니까? 다음은 가장 일반적인 세 가지 사용법에 대한 개요입니다.

스토리텔링

스토리를 전달하는 것이 데이터 시각화의 핵심입니다. 가장 좋은 부분? 명확하고 간결하게 보여지면 모든 청중이 이해할 수 있습니다. 데이터 시각화는 문제나 결과를 핵심적으로 식별하는 데 도움이 되므로 신속한 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터를 통해 조직의 성공에 도움이 되는 스토리를 전달해 보세요.

가치와 위험 검토

사물을 정확하게 분석하기 위해 너무 많은 요소를 고려해야 할 때 데이터 시각화는 매우 중요할 수 있습니다. 위험을 수반하는 기회와 진정한 가치가 있는 기회를 아는 것은 잠재적인 문제보다 항상 한발 앞서 있다는 이점을 제공합니다.

주파수 식별

데이터 시각화는 프로젝트(또는 비즈니스)에 중요한 이벤트가 얼마나 자주 발생하는지 확인하고 그 이면의 논리를 이해하는 데 유용한 도구입니다. 예를 들어, 특정 지역에서 제품이 얼마나 자주 구매되는지, 판매가 부족한 곳이 어디인지 파악하여 노력을 더 기울여야 한다는 의미일 수 있습니다.

데이터 시각화 유형

데이터 시각화에 관해 이야기할 때 대부분의 사람들은 즉시 인포그래픽을 떠올립니다. 이는 대량의 정보를 빠르고 효율적으로 전달하는 데 일반적으로 사용되는 가장 일반적인 유형의 데이터 시각화 중 하나입니다. 그러나 오늘날 조직이 도구로서 점점 더 의존하고 있는 것은 다양한 방식으로 표시할 수 있는 사용자 정의 가능한 시각화인 대시보드입니다. 이제 사용할 수 있는 일부 데이터 시각화 유형과 구체적인 목적을 살펴보겠습니다.

차트 및 그래프

데이터 시각화를 위해 가장 먼저 선택되는 유형 중 하나인 차트와 그래프를 통해 데이터 추세의 전반적인 스토리를 훨씬 더 빠르게 전달합니다. 이는 빠른 비교와 장기적으로 데이터 분석을 위한 더 나은 방법을 제공합니다.

상자수염 도표 

이는 이상값이 프로세스를 위아래로 끌고 있는지 빠르게 확인할 수 있는 좋은 방법입니다. 또한 평균, 표준 편차를 비교하고 "이 두 프로세스가 통계적으로 동일한가요?"와 같은 질문에 답할 때도 유용합니다.

게이지 차트

이러한 유형의 시각화는 다이얼 판독값으로 정보의 개요를 제공합니다. 이를 통해 특정 프로젝트, 캠페인 또는 수치의 실적과 예상 실적을 빠르게 확인할 수 있습니다.

히스토그램

이 시각화는 데이터 분포를 보여주고 확률 결론을 도출하는 데 도움이 됩니다. 프로세스가 올바른 평균 주위를 맴돌고 있는지 또는 이상값이 데이터 또는 결과에 대한 결과를 왜곡하고 있는지 여부를 신속하게 보여줄 수 있습니다.

원형 차트 

이는 프로세스에서 어떤 요소가 작용하는지 보여줍니다. 전체의 각 부분이 영향력을 발휘하는지 확인해야 하거나 프로세스나 결과에서 어떤 요소가 가장 중요한지 확인하려는 경우 다양한 버전의 원형 차트가 좋습니다.

트리맵 차트

이는 다양한 크기와 색상의 중첩 노드(직사각형)를 사용하여 계층적 데이터를 표시하는 데이터 시각화 도구로, 데이터 패턴을 쉽게 찾아내고 데이터 양을 비교할 수 있습니다.

대시보드를 사용하면 팀이 측정항목을 더 깊이 조사하고 가장 중요한 것이 무엇인지 놓치지 않는 데 도움이 되는 내장 분석 도구의 이점을 누릴 수 있습니다.

대화형 데이터 시각화

대화형 데이터 시각화는 최신 데이터 분석 소프트웨어의 성능이 그래픽 표현과 만날 때 발생합니다. 이는 데이터를 시각적 형식으로 자세히 설명하여 전체 데이터 범위를 캡처하는 소프트웨어 애플리케이션을 통해 발생합니다.

최근 일부 연구에 따르면 데이터 시각화를 사용하는 기업 중 28%가 그렇지 않은 기업에 비해 비즈니스와 관련된 정보를 찾을 가능성이 더 높은 것으로 나타났습니다. 성공적인 데이터 시각화는 실행 가능하고 직관적이며, 목표와 문제를 식별하고 팀이 신속하게 조치를 취할 수 있도록 하는 방식으로 제시됩니다.

대화형 데이터 시각화를 사용하면 데이터가 더욱 매력적이고 쉽게 조정됩니다. 기타 이점은 다음과 같습니다.

• 더 나은 분석 활용
• 디자인의 창의성이 향상됩니다.
• 귀중한 통찰력
• 복잡한 데이터 세트의 컨텍스트
• 경쟁사보다 앞서 트렌드를 파악하세요
• 이동 중에도 전략을 변경할 수 있는 능력
• 문제의 원인 식별

Python을 사용한 데이터 시각화

Python 언어로 작성된 데이터 시각화는 다른 언어로는 발견하지 못했을 추세, 패턴 및 상관 관계를 식별하는 데 도움이 됩니다. Python은 고급 데이터 구조, 동적 유형 및 동적 바인딩, 복잡한 애플리케이션 개발에 적합한 다양한 기타 기능을 포함하는 범용 프로그래밍 언어입니다. Python은 개발자에게 데이터를 시각화하고 원시 데이터만으로는 제공할 수 없는 통찰력을 얻을 수 있는 수많은 옵션을 제공합니다.

Python을 사용하여 데이터 시각화를 만드는 데 도움이 되는 것은 다음과 같습니다.

• 형식화되지 않은 데이터로 구성된 대규모 데이터 세트를 분석하고 이해하려고 애쓰는 데 몇 초 또는 몇 분이 걸리던 것과 비교하여 사용자가 밀리초 단위로 데이터 통찰력을 얻을 수 있도록 지원
• 색상, 추세선, 마커, 주석 및 기타 다양한 시각적 단서를 추가하여 데이터 내용을 즉시 이해할 수 있습니다.
• 대화형 데이터 시각화 지원 - Bokeh는 HTML 및 JavaScript를 사용하여 그래픽을 렌더링하는 대화형 시각화 라이브러리입니다. 그러나 Bokeh는 JavaScript 코드 작성 여부에 관계없이 D3.js에서 대화형 시각화를 생성할 수 있는 Python API를 제공합니다.

기업이 더 나은 사실 기반 결정을 내리기 위해 계속해서 데이터에 의존함에 따라 데이터 시각화의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 그리고 차트 및 그래프와 같은 시각화 기술은 기존 스프레드시트 및 오래된 데이터 보고서에 비해 데이터를 이해하는 측면에서 더 효율적이므로 Python과 같은 도구를 사용하여 데이터 시각화를 만드는 것은 모든 다기능 팀에 필수적입니다. 주제에 대해 더 자세히 알아보려면 ​Python을 사용한 데이터 시각화에 대한 기사를 확인하세요.

R의 데이터 시각화

R을 데이터 분석 언어로 사용하면 개발자와 데이터 과학자는 최소한의 코딩으로 복잡한 원시 데이터를 나타내는 다양한 유형의 시각화를 만들 수 있습니다. R의 다양한 기능을 사용하면 단 몇 줄의 코드만 작성하여 매력적인 데이터 시각화를 만들 수 있습니다. 데이터 시각화를 생성하기 위해 R은 가장 널리 사용되는 패키지 중 하나인 ggplot2를 포함한 여러 시각화 라이브러리를 제공합니다.

R과 Python을 비교하려면 몇 가지 차이점을 지적할 수 있습니다. 예를 들어 R은 주로 데이터 분석에 사용되는 언어인 반면 Python은 데이터 분석에도 사용할 수 있는 범용 프로그래밍 언어라는 사실입니다. , 그러나 이것이 주요 목적은 아닙니다.

둘 다 데이터 시각화를 위한 기능이 잘 갖추어져 있지만 R에서 그래픽을 사용자 정의하는 것이 일반적으로 더 쉽고 직관적입니다. R은 차트와 플롯을 쉽게 만들 수 있는 기본 그래픽 모듈을 사용하여 통계 분석 결과를 보여주기 위해 제작되었으며, 고급 파일럿을 위해 ggplot2를 사용할 수도 있습니다.

R이 데이터 시각화의 해답이 될 수 있는 이유에 대해 자세히 알아보려면 R의 데이터 시각화에 관한 기사를 참조하세요..

데이터 시각화: 모범 사례

이미 말했듯이 데이터 시각화는 많은 양의 숫자와 통계를 하나의 좋은 시각적 개체로 결합하여 소화 가능하고 이해하기 쉽게 만드는 것입니다. 그렇다면 따라야 할 최고의 데이터 시각화 방법은 무엇입니까? 가장 중요한 다섯 가지 사항은 다음과 같습니다.

올바른 청중에게 연설하세요

특정 대상 고객의 과제, 욕구 및 잠재적인 장애물을 고려하여 시각화를 디자인하십시오. 적합한 대상을 결정하면 완벽한 대시보드를 디자인 하고 이들에게 지식을 제공하는 데 도움이 됩니다.

올바른 시각적 요소를 선택하세요

데이터의 아름다움과 유용성을 보여주기 위해서는 올바른 시각적 차트를 선택해야 합니다. 이 차트는 데이터의 시각적 음성입니다. 목적에 부합하고 가장 효율적으로 전달하려는 스토리를 표시하는지 확인하세요.

데이터 정리

데이터를 시각적으로 표시하기 전에 데이터 시각화 소프트웨어에서 쉽게 사용할 수 있도록 데이터세트를 정리해야 합니다.

올바른 데이터 시각화 도구 선택

시간을 절약하고 데이터를 자랑스럽게 만드는 대시보드를 만들려면 올바른 데이터 시각화 도구/소프트웨어를 선택하는 것이 중요합니다. 따라서 몇 번의 클릭만으로 몇 초 만에 데이터에 대한 다양한 시각화를 만들고 자유롭게 공유할 수 있습니다.

데이터 시각화 소프트웨어를 선택하는 방법: Slingshot 사용해 보세요

데이터 시각화 소프트웨어를 선택할 때 다양한 시스템에 있는 모든 데이터에 연결할 수 있는지 확인하고 모든 데이터를 비즈니스에 대한 360도 뷰로 통합할 수 있는 대시보드를 구축해야 합니다. 이것이 바로 Slingshot 여러분을 위해 할 수 있는 일입니다. 이는 데이터 분석, 프로젝트 및 정보 관리, 채팅, 목표 기반 전략 벤치마킹을 모두 하나의 직관적인 앱에 집계하는 도구입니다. 내부의 완전한 비즈니스 인텔리전스 엔진 덕분에 다양한 데이터 소스에 빠르게 연결하고 몇 분 안에 대시보드를 생성할 수 있습니다.

Slingshot 사용하면 다양한 유형의 대시보드와 데이터 시각화를 그 어느 때보다 쉽게 만들 수 있습니다. 단 몇 번의 클릭만으로 많은 편집 옵션, 막대한 양의 차트 유형, 필터 및 대시보드를 저장하고 내부 사용자와 공유할 수 있는 옵션이 제공됩니다. 그리고 외부 팀원들.

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