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뉴스젤리

[뉴스젤리] 데이터 시각화의 한계를 극복하기 위한 '스몰 멀티플즈'(Small Multiples)

데이터는 시각화하면 무조건 좋은 것일까요? 그렇지 않습니다. '어떻게 '시각화 하느냐의 문제를 어떤 방식으로 해결하느냐에 따라서 시각화의 효과는 달라집니다. '어떻게 시각화할 것이냐'라는 질문에 가장 빠르게 생각나는 것은 아마 시각화 유형일 것입니다. 시각화 유형을 선택하는 것은 데이터의 특징과 시각화 콘텐츠를 제작하는 사람의 의도가 무엇이냐에 따라서 달라집니다. 제작자는 이들을 고려해 '적합한' 시각화 유형을 찾고자 할 텐데, 시각화 유형 각각은 개별적인 특징을 갖고 있는 동시에 한계를 갖고 있는 것이 새로운 문제가 되기도 합니다. 즉, 모든 상황에 완벽한 시각화 유형은 없기 때문에 이를 해결할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 예를 들어 보겠습니다. 위 차트 1은 2014년 인구수를 기준으로 OECD 국가 중 상위 10개 국가의 현황을...

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시계열 데이터의 시각적 분석② 인사이트 도출을 위한 데이터 시각화

 시각적 분석을 활용한 시계열 데이터의 실제 분석 과정 데이터 시각화가 데이터 분석을 위해 필요한 이유, 조금씩 느끼고 계시나요. 지난 시간 ‘시계열 데이터의 시각적 분석(1), 어디까지 가능할까?’를 통해 시계열 데이터 분석에서 데이터 시각화를 활용하는 방법에 대해 콘텐츠 사례로 알아보았다면, 이번에는 ‘콜? 콜! 지난겨울 우리가 부른 콜택시 – 데이터로 보는 연말 콜택시 트렌드’ 콘텐츠를 바탕으로 시각적 분석을 활용한 시계열 데이터의 실제 분석 과정에 대해 이야기하고자 합니다. · · · · · 1. 시각화 결과가 아무리 궁금해도, 데이터가 먼저임을 잊지 말자 콘텐츠 제작에 활용된 데이터는 SK텔레콤 데이터 허브를 통해 공개된 2016년 12월 기준 콜택시 통화량입니다. 각 도시의 데이터를 개별 파일로 제공했기 때문에, 이를 하나의 데이터 셋으로 병합하는 정제 과정을 진행...

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시계열 데이터의 시각적 분석 ①어디까지 가능할까?

 데이터 시각화로 인사이트 도출이 가능할까? 데이터 시각화만으로 인사이트 도출이 가능할까요?가능하다면 어디까지 할 수 있을까요? 얼마 전 뉴스젤리 블로그에서 발행한 ‘데이터 속 인사이트 찾기, ‘시각화’로 충분하다’라는 글에 대한 반응이 뜨거웠던 점을 생각해보면, 아마 많은 분들이 이 질문을 갖고 계셨던 것 같습니다! ‘시각화’로 하는 데이터 분석(visualization analysis)은 텍스트 형태로 된 방대한 양의 데이터를 일일이 보지 않고도, 시각화 결과물의 시각적 패턴을 바탕으로 인사이트를 도출하는 것입니다. 이는 ‘시각적으로 아름답게 디자인’하는 것을 목표로 하는 예술적 관점의 데이터 시각화(Artistic Data Visualization)와는 달리, ‘데이터가 갖고 있는 인사이트’를 찾는 것을 최우선의 목표로 합니다. 즉, 예뻐 보이는 차트 보다 데이터와 분석 목적에 적합한 시각화 유형을 활용해 인사이트를 도출하는 것입니다. 그러므로 누군가...

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위치 데이터의 시각적 분석, 그 무한한 가능성

지도 시각화 활용팁 위치 데이터에서 인사이트를 도출하는 효과적인 방법은 ‘지도 시각화’를 활용하는 것입니다. 앞서 '위치 데이터의 시각적 활용 어떻게 할 수 있을까?'에서 위치 데이터의 시각적 분석을 위해 필요한 지도 시각화 유형과 인사이트를 도출하는 방법에 대해 간략히 알아보았습니다. 위치 데이터를 활용한 시각적 분석의 기본을 이해했다고 볼 수 있는데요. 이번에는 지도 시각화와 관련된 좀 더 깊이 있는 내용과 함께 다양한 지도 시각화 콘텐츠 사례를 살펴보도록 하겠습니다. 각각의 사례를 통해 지도 시각화를 활용한 위치 데이터의 분석 효과를 경험적으로 이해하실 수 있으리라 생각합니다. · · · · · 하나. 지도 시각화를 활용한 시각적 분석, 효과를 극대화하는 방법은? 위체 데이터의 시각화, '어떤 지도'를 활용하느냐에 따라 시각적 분석의 효과는 극대화될 수...

[그래프]

실무에서 데이터를 활용하는 방법, 데이터 리터러시와 시각화 대시보드!

데이터 리터러시와 시각화 대시보드 이해하기 사회적으로 데이터 활용에 대한 중요성이 강조되면서, 공공, 민간 분야 가리지 않고 데이터 활용을 기반으로 한 다양한 시도가 이어지고 있습니다. 동시에 데이터를 다룰 줄 아는 인력에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 그러나 현실은 인력 자체가 부족한 상황입니다. 최근 소프트웨어정책연구소와 전자정보통신산업진흥회 등 유관 기관과 업계는 2022년까지 빅데이터 산업에서 부족한 인력 수를 2,785명으로 추산했습니다. 문제 상황을 극복하기 위해 기업은 데이터 분야의 역량을 가진 인재를 채용하는 방법뿐만 아니라 자체적으로 인재 육성을 위한 프로그램을 진행하는 등 적극적으로 나서고 있습니다. 이런 흐름은 사회에서 데이터 활용 역량을 보유한 사람이 경쟁력 있는 인재로 인정받고, 그 역할을 하게 된다는 것을 의미합니다. 현업에서 실무를 하는 사람들이...

뉴스젤리

[4월-1주차] 데이터 뉴스 큐레이션 #17

“한 번 유용한 정보는 언제봐도 유용하다!” 여러분 모두가 뉴스 큐레이션을 통해서 유용한 정보를 얻어 가셨으면 좋겠네요. 뉴스젤리의 데이터 뉴스 큐레이션 17번째 지금 시작합니다. 데이터로 파헤치는 미세먼지 이야기들 데이터로 파헤치는 봄나들이 방해꾼, 미세먼지! 날씨가 따뜻해서 산책하러 밖을 나갔다가 희뿌연 하늘 때문에 계획을 취소하신 경험이 있으신가요? 요즘 연일 미세먼지 주의보가 발령돼 많은 분이 마스크를 쓰고 다니는데요. 데이터를 통해서 미세먼지가 무엇이고, 우리나라 미세먼지는 얼마나 나쁜 수준인지 파헤쳐보도록 하겠습니다. ☞자세히보기 [단독] 축사 몰린 익산 ‘나쁨’ 年68일 최다… 공장 많은 평택 年60일 최근 우리가 사는 한반도는 미세먼지에 갇혀 있다고 해도 무방한데요. 그런데 이 데이터를 본다면 여러분이 사는 곳이 얼마나 미세먼지가 심한지 알 수 있겠네요. 지난 한 해 동안...

데이지

데이터 속 인사이트 찾기, ‘시각화’로 충분하다

“시각화만 가지고 어떻게… 분석이 좀 돼야 하지 않나요?” 그렇죠. 틀린 말은 아니네요. 근데 100% 맞는 말도 아닙니다. ‘시각화 분석(visualization analysis)’이란 말이 있습니다. 사실의 나열에 불과했던 텍스트들을 시각화 작업을 통해 그 의미를 분석할 수 있도록 하는 것을 말합니다. 일례로 시각화를 통해 우리는 데이터 속의 비교, 변화, 분포 등과 같은 상관관계들을 한눈에 보고 좀 더 쉽고 빠르게 그 가치를 알 수 있게 되는 것이죠. 그래서 데이터 시각화의 목적은 단순히 데이터를 ‘시각적으로 아름답게 디자인’하는 것보다 ‘시각적인 분석을 통해 의미를 찾을 수 있도록’ 만드는 것에 좀 더 의의를 두어야 할 필요가 있습니다. 사실 시각화 분석 작업만 제대로 해도 봐야할 데이터의 십중팔구는 충분히 인사이트를 찾을...

OECD

데이터로 풀어보는 행복에 관한 3가지 궁금증

행복한 삶을 사는 것은 누구나 바라는 일입니다. 그런데 인간이 느끼는 ‘행복'이라는 상태는 어떻게 만들어지는 것일까요? 이번 글에서는 행복이라는 주제와 관련한 다양한 데이터 시각화 자료로 개인의 행복 지수와 스트레스 지수에 영향을 미치는 3가지 요인에 대해 알아보도록 하겠습니다. 이번에 살펴볼 데이터 자료는 'The Data Behind Happiness'(플로틀리 블로그, 2016)를 원문 출처로 번역하되 일부 내용의 경우 직접 작성했습니다. 1. 데이터로 풀어보는 행복에 관한 3가지 궁금증 궁금증 1) 노력만 하면 행복해질 수 있을까? 남들보다 좀 더 열심히 일하고 노력하면 정말 행복해질 수 있을까요? 노력한 만큼 좋은 결실을 바라는 것은 당연지사이겠지만 어쩌면 개인의 노력과 그로 인한 행복은 별개의 문제일지도 모르겠습니다.  UC 리버사이드의 심리학 교수 소냐 류보머스키가 발표한 '행복도...

감정 추적

"유튜브 시청자의 감정, 알려드릴까요?"

TV 방송사업 관계자들의 가장 큰 관심은 시청률이다. 프로그램의 기획과 제작뿐만 아니라 따라붙는 광고까지 모두 세부적인 시청률에 좌우된다. 흘러나오는 이야기에 따르면, 방송국 PD들이 하루 중 가장 두려워하는 순간은 아침 출근 시 벽에 붙은 1분 단위 시청률 표를 마주할 때라고 한다. 하지만 각종 영상 콘텐츠들이 범람하는 지금, 그것을 평가하는 수치는 다양해졌다. 단순 조회수 뿐만 아니라 10초 이상 재생 횟수, 좋아요 개수 등으로 분석이 가능하다. 영상콘텐츠 제작자는 해당 인사이트를 토대로 다음 콘텐츠를 기획한다. 광고 마케터들도 수치에 따라 광고를 책정한다. 이제 인공지능으로 시청자의 감정까지 분석해주는 서비스가 나왔다. 스타트업 유퍼스트는 유튜브 동영상에 감정 추적 인공지능을 심어 시청자의 표정으로 감정을 읽고 분석한다. 유튜브 제작자들에게 반가운 소식이다....

디자인

[늘푸른길의책] 눈으로 읽는 데이터, 인포그래픽

이 책을 보고 기존에 만든 보고서와 편집물을 다시 꺼내봤다. 이 책 저자가 책 속에서 밝히고 있는 인포그래픽 제작 가이드에 따라 만들어진 것이 얼마나 되는지 살펴봤다. 몇 개나 그렇게 했을까. 시간 못 맞춘다고, 원고를 갖고 하나하나 새로 디자인하려면 시간이 없다며 그냥 가자고 했다. 시간을 양보해주지 않는 상황에서 무리하게 갈 수 있는 상황이 되지 않는다. 원고대로 우선 앉혀서 원하는 시간에 만들어 납품해야 한다. 기본 막대그래프에서 그림으로 설명할 수 있는 데이터에 이르기까지, 인포그래픽이라는 것이 정보 전달이 우선돼야 하는 것이라면 디자인 결과물을 원하 는 시간에 납품하는 것이 먼저다. 광고주의 의뢰가 우선이다. 디자인기업으로서 디자인 원칙만을 고수할 순 없는 노릇이다. 기업 연간보고서나 다양한 기관 활동보고서의 디자인...