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데이터 시각화 기본기 다지기 데이터 시각화의 기본 원리부터 실무에 바로 활용 가능한 R 실용

키런 힐리 지음 | 지은 , 이다양 옮김 | 에이콘출판 | 2020년 10월 22일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791161754499(1161754490)
쪽수 316쪽
크기 203 * 254 * 28 mm /871g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Data Visualization: A Practical Introduction / Kieran Healy

책소개

이 책이 속한 분야

데이터 시각화의 기본 원리를 이해하고 실무에 바로 활용할 수 있는 예제를 실습할 수 있도록 구성했다. 어떤 그래프는 성공적인 반면에 다른 그래프는 이상하게 보이는 이유를 알려주고, 데이터로부터 고품질 차트를 만드는 방법을 직접 재현해 볼 수 있도록 했으며, 자료의 왜곡 없이 효과적인 방식으로 데이터 시각화에 대해 생각하는 방법을 설명한다.
또한 R 프로그래밍 언어와 R을 위한 시각화 라이브러리인 ggplot2를 전문적으로 다룰 수 있도록 알려주며, 일련의 시각화 사례를 통해 단일 변수 요약부터 시작해 복잡한 그래프로 발전시켜 나가는 방법을 단계별로 보여준다.
효과적인 그래픽은 아이디어를 전달하거나 데이터를 더 잘 이해하기 위한 좋은 방법이다. 이 책은 학생부터 연구자까지, 실무에서 데이터를 시각화하고 연구 결과를 최대한 활용하는 데 필요한 실용적인 기술을 제공한다.

상세이미지

데이터 시각화 기본기 다지기 도서 상세이미지

작가의 말

내 목표는 아이디어와 데이터 시각화 방법을 합리적이고 이해할 수 있으며 재현 가능한 방식으로 소개하는 것이다. 에드워드 R. 터프티(Edward R. Tufte)가 지은 『The Visual Display of Quantitative Information(정량적 정보의 시각적 표시)』(Graphics, 1983)과 같은 데이터 시각화 관련 일부 고전 연구는 좋은 작업과 나쁜 작업의 수많은 예와 함께 그래프를 구성하고 평가하기 위해 필요한 규칙을 일반적인 취향에 맞추고 경험에 근거해 제시한다. 현재 번영을 누리고 있는 연구 분야에서, 최근의 연구는 성공한 그래픽과 실패한 그래픽의 인지 기반에 관한 훌륭한 토론이 이뤄지며 여러 설득력 있고 명쾌한 예시를 제공하고 있다(Ware, 2008). 다른 책들은 다른 상황에서 데이터를 그래프로 표시하는 방법에 대한 훌륭한 조언을 제공하지만(Cairo 2013; Few 2009; Munzer, 2014) 책에 있는 그래프를 만드는 데 사용한 도구에 대해 가르쳐주지 않는다. 이는 사용된 소프트웨어가 태블로(Tableau), 마이크로소프트 엑셀, SPSS와 같이 자체적으로 시각적 안내 자료를 필요로 하며 마우스로 이용 가능한 (독점적이며 값비싼) 특정 애플리케이션이기 때문일 수 있다. 혹은 필요한 소프트웨어는 무료로 사용할 수 있지만 사용법을 보여주는 것은 책의 목표가 아니다(Cleveland 1994). 반대로 많은 종류의 도표에 관한 코드 “요리법(recipe)”을 제공하는 훌륭한 쿡북도 있다(Chang 2013). 그러나 그러한 이유로 결과 이면에 있는 원칙을 소개할 시간이 없다. 끝으로 이 책에서도 나오는 특정 소프트웨어 도구와 라이브러리를 자세히 알려주는 책도 있다(Wickham 2016). 이는 독자가 모르는 배경지식을 전제로 하기도 해 초보자가 소화하기 힘들 때가 있다.
방금 인용한 책들은 모두 시간을 들여 읽어볼 만한 가치가 있다. 그러나 사람들에게 데이터로 그래픽을 만드는 방법을 가르칠 때, 나는 당신이 무언가를 하는 이유를 설명하고 동기를 부여할 도입부가 필요하다는 것을 반복적으로 발견했다. 하지만 책에 나오는 이미지들을 만드는 데 필요한 세부사항들을 건너뛰지 않는다. 이 책에는 크게 두 가지 목표가 있다. 첫째, 본문의 거의 모든 모습을 스스로 재현할 수 있는 핵심에 도달하기를 바란다. 둘째, 코드가 왜 그런 식으로 작성되는지 이해했으면 한다. 그러면 자신의 데이터를 볼 때 머릿속에서 거친 그림에서부터 화면이나 인쇄물에 표현되는 고품질 그래픽에 이르는 능력에 확신을 가질 수 있다.

목차

1장. 데이터 보기
1.1 왜 데이터를 보는가?
1.2 무엇이 나쁜 결과를 만드는가?
1.3 지각 및 데이터 시각화
1.4 시각 작업과 그래프 해석
1.5 데이터를 표현하기 위한 채널
1.6 정직과 바른 판단의 문제
1.7 그래프에 대해 분명히 생각해보기
1.8 다음 알아볼 내용

2장. 시작하기
2.1 R마크다운을 사용해 일반 텍스트로 작업하기
2.2 RStudio로 R 사용하기
2.3 R에 관해 알아야 할 것들
2.4 인내심을 가지고 R을 대하라
2.5 R에 데이터 가져오기
2.6 첫 번째 그림 만들기
2.7 다음 알아볼 내용

3장. 도표 만들기
3.1 ggplot의 동작 방식
3.2 깔끔한 데이터
3.3 매핑, 데이터를 시각 요소에 연결하기
3.4 레이어별로 도표 만들기
3.5 미적 요소 매핑과 설정하기
3.6 미적 요소는 geom마다 매핑될 수 있다
3.7 작업 저장하기
3.8 다음 알아볼 내용

4장. 적절한 숫자 표시하기
4.1 무색의 초록 데이터가 맹렬하게 잠을 잔다(Colorless Green Data Sleeps Furiously)
4.2 그룹화 데이터와 “그룹” 미적특질
4.3 소형 다중 도표를 만드는 패싯
4.4 geom은 데이터를 변환할 수 있다
4.5 약간 어색한 방식으로 표시된 빈도 도표
4.6 히스토그램과 밀도 도표
4.7 필요할 때 변형 방지하기
4.8 다음 알아볼 내용

5장. 그래프 표, 레이블 추가, 메모 작성
5.1 파이프를 사용한 데이터 요약
5.2 그룹 또는 카테고리별 연속 변수
5.3 텍스트를 직접 플롯하기
5.4 이상치 레이블링
5.5 도표 영역에 쓰기와 그리기
5.6 척도, 가이드, 테마 이해하기
5.7 다음 알아볼 내용

6장. 모형을 사용한 작업
6.1 범례와 함께 한 번에 여러 적합 보여주기
6.2 모델 객체 내부 보기
6.3 모형 기반 그래픽을 올바르게 얻기
6.4 그래프로 예측 생성
6.5 broom의 깔끔한 모델 객체
6.6 그룹화 분석 및 리스트 열
6.7 플롯 한계 효과
6.8 복잡한 설문 조사 도표
6.9 다음 알아볼 내용

7장. 지도 그리기
7.1 주 단위의 미국 지도 데이터
7.2 원형의 미국 단계구분도
7.3 스테이트빈
7.4 소형 복합 지도
7.5 정말 공간적인 데이터인가?
7.6 다음 알아볼 내용

8장. 도표의 개선
8.1 유리한 색상 사용
8.2 색상과 텍스트가 함께 있는 레이어
8.3 테마를 활용한 플롯 외관 변경
8.4 실질적인 방식으로 테마 요소 사용
8.5 사례 연구
8.6 다음 알아볼 내용

부록

출판사 서평

★ 이 책의 대상 독자 ★

그래프와 차트에서 수집한 정보의 구조를 탐색하고 배울 수 있다. 훌륭한 데이터 시각화를 통해 아이디어와 결과물을 다른 사람에게 쉽게 전달할 수 있다.
다른 사람이 만든 그래프를 파악하는 안목을 기르는 가장 좋은 방법은 데이터로 효과적인 그래프를 만들어보는 것이다. 연구 논문, 비즈니스 프레젠테이션, 공공 정책 지지 자료나 언론 보도 등 어떤 그래프더라도 말이다. 이 책은 좋은 시각화는 어떻게 이뤄내는 것인지 가르쳐준다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

R과 ggplot을 사용해 데이터를 ... 더보기

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