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엔지니어를 위한 데이터 시각화 D3.js로 배우는 데이터 시각화 이론과 12가지 사례

모리후지 다이치 , 안티베이지안 지음 | 김성재 옮김 | 한빛미디어 | 2015년 05월 01일 출간

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  • 데이터 시각화는 예술이자 과학이다.
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상품상세정보
ISBN 9788968481918(8968481911)
쪽수 320쪽
크기 183 * 235 * 12 mm /576g 판형알림
이 책의 원서/번역서 エンジニアのための デ?タ可視化 / 森藤大地

책소개

이 책이 속한 분야

[엔지니어를 위한 데이터 시각화]는 엔지니어에게 중요해진 데이터 시각화 기술의 이론과 실전을 다룬다. 우선 데이터 시각화의 기초, 역사, 유형을 짚으며 설명한 뒤에 시각화 라이브러리인 D3.js를 이용해 12가지 사례를 들면서 엔지니어가 데이터 시각화의 세계에 입문할 수 있도록 안내해주고 있다.

상세이미지

엔지니어를 위한 데이터 시각화 도서 상세이미지

목차

PART 1 개론
1장 데이터 시각화란
1.1 데이터 시각화의 역사
_1.1.1 근대 그래프의 시초(18세기)
_1.1.2 그래프의 초기 표현(19세기)
_1.1.3 인포그래픽스의 시작(20세기)
_1.1.4 학술적인 인식
_1.1.5 현대
1.2 정리

PART 2 이론
2장 데이터 시각화의 종류
2.1 배열
_2.1.1 막대그래프
_2.1.2 누적 막대그래프
_2.1.3 히스토그램
_2.1.4 퍼널 그래프
_2.1.5 꺾은선그래프
_2.1.6 평행형 차트 / 방사형 차트
_2.1.7 영역형 그래프
_2.1.8 원그래프 / 도넛그래프
_2.1.9 상자 수염 그림
_2.1.10 산포도
_2.1.11 산포도 행렬
_2.1.12 버블차트
_2.1.13 히트맵
_2.1.14 컬러 테이블 / 히트맵
2.2 그래프
_2.2.1 트리맵
_2.2.2 파티션 다이어그램
_2.2.3 산키 차트
_2.2.4 역학 그래프
2.3 정리

3장 데이터 시각화의 기초
3.1 용어
_3.1.1 웹 서버의 액세스 로그
_3.1.2 소셜 그래프
3.2 데이터 세트로부터 시각화로 변환하는 프로세스
_3.2.1 웹 서버의 액세스 로그(다시 보기)
3.3 데이터ㆍ데이터 변수ㆍ데이터 변수의 성질
3.4 시각
_3.4.1 시각 기호
_3.4.2 시각 기호가 가진 시각 변수
_3.4.3 시각 변수의 성질
_3.4.4 시각 변수 선택 시 주의점
3.5 데이터 변수와 시각 변수의 대응
3.6 시각화를 구성하는 시각 기호
3.7 데이터 세트와 시각화의 대응 관계
3.8 정리

4장 무엇을 시각화해야 하는가?
4.1 무엇을 시각화할지 어떻게 결정할까?
_4.1.1 왜 시각화하고 싶어 하는지 시각화의 목적을 명확히 하기
_4.1.2 KGI와 KPI 결정하기
_4.1.3 KPI의 구체적인 내용 정의하기
4.2 모델 ? 목적 변수, 설명 변수, 조작변수
4.3 자주 이용되는 일반적인 KPI
4.4 KPI 설계 시 주의점
_4.4.1 KGI와의 관계를 명확히 하기
_4.4.2 최소한으로 필요한 KPI 설정하기
_4.4.3 정의를 명확히 하기
4.5 데이터 분류의 시작
_4.5.1 양적 데이터, 질적 데이터
_4.5.2 척도 수준
_4.5.3 데이터의 종류
4.6 KPI 만들기
_4.6.1 데이터 조합하기
_4.6.2 데이터 변환하기
_4.6.3 비교용 지표 사용하기
_4.6.4 요약 통계량 사용하기
4.7 정리

5장 시각화에서 자주 하는 실수
5.1 피해야 할 그래프
5.2 그래프의 자의적 가공
_5.2.1 그래프 생략
_5.2.2 막대의 폭
_5.2.3 눈금 조작
5.3 요약 통계량에 의한 오해
_5.3.1 요약 통계량을 사용해야만 하는가부터 생각해야 하는 경우
_5.3.2 어느 요약 통계량을 사용해야 할지 선택이 어려운 경우
5.4 시계열 변화 지표를 명기하지 않는 사례
5.5 상관과 인과
_5.5.1 의사상관
_5.5.2 인과관계의 역전
_5.5.3 억지와 우연
5.6 잘못된 시각화를 하기 않기 위한 체크리스트
5.7 정리

6장 탐색적 데이터 분석 입문
6.1 탐색적 데이터 분석의 기본 개념
6.2 시각화에 의한 탐색적 데이터 분석
_6.2.1 분포 파악하기 - 히스토그램 사용법
_6.2.2 세 개 이상의 분포를 비교한다 - 상자 수염 그림 사용법
_6.2.3 변수의 관계를 시각화하기 - 산포도와 산포도 행렬
6.3 정리

7장 웹을 이용한 시각화의 특징
7.1 인터랙션
_7.1.1 선택 범위 좁히기
_7.1.2 드릴 다운 / 드릴 업
_7.1.3 인터랙션과 탐색적 데이터 분석
7.2 URL에 의한 공유와 지속적인 시각화
_7.2.1 더 많이 보여주는 시각화
_7.2.2 계속적인 데이터 시각화
7.3 애니메이션(시간 변화의 시각화)
7.4 웹 시각화 특징의 조합
7.5 정리

PART 3 실천
8장 CoffeeScript 소개
8.1 주석 / 블록 주석 / 문자열 내 삽입 / 블록 텍스트
8.2 함수
8.3 배열 생성, 부분 배열
8.4 연산자
8.5 루프
8.6 클래스
8.7 정리

9장 D3.js 입문
9.1 D3.js란?
9.2 SVG란?
_9.2.1 구체적 사례
_9.2.2 SVG에서 이용할 수 있는 요소
_9.2.3 path 요소
_9.2.4 g 요소
_9.2.5 주의점
9.3 D3.js의 기본 사용법
9.4 기본이 되는 API
9.5 정리

PART 4 사례
10장 사례 연구
10.1 개요
_10.1.1 실행 환경
10.2 사례 1 - 서버 정보 시각화
10.3 사례 2 - 그래프에 서버 정보 실시간 반영하기와 범위 선택 인터랙션
10.4 사례 3 - 효과적인 고객 속성ㆍ가입 경로 시각화
10.5 사례 4 - 어디서 고객이 탈락하는가, 이탈률의 시각화
10.6 사례 5 - 히트맵을 이용한 매출 추이 시각화
10.7 사례 6 - 니코니코 사이트의 동영상 투고 / 댓글 시각화
10.8 사례 7 - 액세스 플로우 시각화
10.9 사례 8 - 다양한 인터랙션 시도해보기 - ‘내가 낸 세금은 어디에?’ 따라하기
10.10 사례 9 - 단어의 해석과 시각화
10.11 사례 10 - 이중 상자 수염 그림
10.12 사례 11 - 상태전이도
10.13 사례 12 - 결정트리

[부록 1] 시각화 도구 / 서비스 / 라이브러리
[부록 2] D3.js API 핸드북
[부록 3] 참고문헌 및 자료

출판사 서평

데이터 시각화 이론에서 실전까지 한 권으로 끝낸다

실무에서 데이터를 제대로 표현하고자 하는 엔지니어의 수요가 점점 증가하고 있다. 데이터를 생성, 수집, 분석하는 기술이 어느 정도 자리를 잡으면서 이제 경영진이나 기획자들은 보자마자 직관적으로 이해할 수 있는 시각화된 데이터를 기대한다. 또한 시스템의 성능을 개선하고 상태를 확인하고자 엔지니어 스스로 데이터를 시각화해야 할 때도 있다. 데이터에 포함된 정보를 효율적으로 찾아서 명확하게 전달하는 능력이 엔지니어에게 점점 더 중요해진 것이다. 이 책은 이렇게 엔지니어에게 중요해진 ... 더보기

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