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데이터 시각화 교과서 데이터 분석의 본질을 살리는 그래프와 차트 제작의 기본 원리와 응용

클라우스 윌케 지음 | 권혜정 옮김 | 최재원 감수 | 책만 | 2020년 02월 20일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791189909109(1189909103)
쪽수 376쪽
크기 186 * 240 * 18 mm /677g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Fundamentals of Data Visualization / Wilke, Claus O.

책소개

이 책이 속한 분야

이 책의 주제어

정확성과 심미성을 모두 갖춘 데이터 시각화에 대한 바이블!
통계적 본질에 근거해 데이터 분석 결과를 효율적으로 전달하는 데이터 시각화에 대한 모든 것!
데이터 시각화는 예술이자 과학이다. 과학적으로 정확하면서 미적으로 흉하지 않아야 하며, 또한 미적으로 탁월하면서도 과학적으로 오류를 용납하지 않는 결과물을 만들어야 한다. 데이터 시각화는 무엇보다도 데이터를 정확하게 전달해야 한다. 데이터 분석 결과를 정보 왜곡 없이 사실 그대로, 그리고 보는 사람에게 인지적 부담 없이 쉽고 명확하게 전달하는 ‘그래프와 차트, 도표’ 제작 방법에 대한 기본 원리와 실전 응용에 대해 자세히 설명한다. 데이터 과학자, 디자이너, 마케터, 컨설턴트, 학생, 교수, 의사, 기자, 직장인, 기업 대표 등 누구나 할 것 없이 정확하고 올바른 정보 전달에 관심 있는 이라면 누구나 참고해서 읽어야 할 책이다.

상세이미지

데이터 시각화 교과서 도서 상세이미지

작가의 말

[지은이의 말]
데이터 시각화는 예술이자 과학이다. 과학적으로 정확하면서 미적으로 흉하지 않아야 하며, 또한 미적으로 탁월하면서도 과학적으로 오류를 용납하지 않는 결과물을 만들어야 한다. 데이터 시각화는 무엇보다도 데이터를 정확하게 전달해야 한다. 내용 오도나 왜곡은 금물이다. 크기 차이가 2배 나는 두 수치가 도표에서 엇비슷한 수준으로 보인다면 이는 잘못된 시각화다. 데이터 시각화는 미적으로도 탁월해야 한다. 보기 좋은 도표가 메시지를 효과적으로 전달한다. 도표의 색과 시각 요소들이 서로 어우러지지 않거나, 눈에 거슬리는 요소가 있으면 사용자는 내용을 정확하게 이해하고 해석하기 어렵다.

내 경험상, 대부분 과학자들은 (늘 그런 건 아니지만!) 데이터를 심하게 오도하지 않고 시각화 결과물을 만들어내는 법을 잘 안다. 다만 미적 감각이 발달하지 않은 탓에 시각 요소를 잘못 선택해서 의도한 메시지를 희석시키는 실수를 저지르곤 한다. 반면 디자이너들은 근사한 도표를 내놓지만 그 과정에서 데이터의 정확도를 희생시킬 때가 있다. 이 책은 과학자와 디자이너 모두에게 도움이 되고자 한다.

목차

1장_ 시작하며: 이 책의 내용과 구성
__이 책의 예시 그래프를 이해하는 법

[1부] 데이터, 시각화로 날개를 달다
2장_ 데이터 시각화: '읽는' 데이터에서 '보는' 데이터로
__시각적 속성의 의미와 데이터 유형
__데이터 값을 시각적 속성으로 바꾸기
3장_ 위치 스케일: 좌표와 축
__데카르트 좌표
__비선형 축
__곡선 축이 있는 좌표계
4장_ 색상 스케일
__색을 활용한 데이터 구분
__색을 활용한 데이터 값 표현
__색을 활용한 강조
5장_ 다양한 시각화 방식
__수량의 시각화
__분포의 시각화
__비율의 시각화
__x-y 관계로 나타내는 시각화
__지리공간 데이터의 시각화
__불확실성의 시각화
6장_ 수량 데이터의 시각화
__막대 도표의 다양한 활용
__묶은 막대와 누적 막대
__점 도표와 히트맵
7장_ 데이터 분포의 시각화: 히스토그램과 밀도 도표
__단일 분포 상태의 시각화
__여러 분포 상태를 하나의 도표로 시각화
8장_ 데이터 분포의 시각화: 경험적 누적 분포 함수와 QQ 도표
__경험적 누적 분포 함수
__고도의 비대칭 분포
__QQ 도표
9장_ 여러 분포 상태의 결합 시각화
__가로축에 기준을 둔 분포 상태의 시각화
__세로축에 기준을 둔 분포 상태의 시각화
10장_ 비율 데이터의 시각화
__파이 차트
__병렬 막대 도표
__누적 막대와 누적 밀도 도표
__전체 대비 부분 비율의 표현
11장_ 내포된 비율 데이터의 시각화
__내포 비율 시각화의 잘못된 사례
__모자이크 도표와 트리맵
__내포 파이 차트
__평행 집합
12장_ 여러 정량 변수의 관계 시각화
__산점도
__상관곡선
__차원 축소
__쌍 데이터
13장_ 독립 변수의 시계열 데이터와 함수 시각화
__단일 시계열 데이터
__다중 시계열 데이터와 용량-반응 곡선
__2개 이상의 반응 변수를 포함한 시계열 데이터
14장_ 추세의 시각화
__평활화를 통한 데이터 보정
__정의된 함수 형식으로 추세 시각화
__추세 제거와 시계열 데이터 분해
15장_ 지리공간 데이터의 시각화
__투영 도법
__레이어를 활용한 지도
__단계구분도
__단순화한 카토그램
16장_ 불확실성의 시각화
__빈도의 개념을 이용한 확률의 시각화
__점 추정의 불확실성 시각화
__곡선 적합의 불확실성 시각화
__가설적 결과 도표

[2부] 그래프 디자인의 기본 원칙
17장_ 잉크 양 비례의 원칙
__선형 축 도표 그리기
__로그 축이 있는 도표 그리기
__데이터 값을 면적으로 나타내기
18장_ 오버플로팅: 겹치는 점 처리 방법
__반투명 값과 지터링
__2차원 히스토그램
__등고선 그래프
19장_ 효과적인 색 사용을 위한 조언
__목적 없는 무분별한 색 사용은 금물
__비단조적 색상 스케일 구성
__색각 이상자를 배려하자
20장_ 불필요한 기호화
__불필요한 기호화는 범례 디자인을 망친다
__범례가 없어도 좋은 도표
21장_ 여러 개의 패널로 구성된 도표
__소형 다중 패널
__복합형 도표
22장_ 제목, 캡션, 표의 효과적 활용
__도표 제목과 캡션
__축과 범례 제목
__표, 제대로 만들기
23장_ 데이터 이해를 돕는 시각화의 주변 요소
__적절한 수준의 요소 활용
__배경 격자
__쌍 데이터__
24장_ 축 레이블의 글자는 큼직하게
25장_ 선 그림은 피하자
26장_ 3차원 그래픽과 차트는 그만
__불필요한 3차원 그래픽은 지양하자
__3차원 위치 스케일도 이제 그만
__3차원 시각화가 필요한 경우

[3부] 시각화 레벨업을 위한 꿀팁
27장_ 가장 흔히 쓰는 이미지 파일 형식
__비트맵과 벡터 그래픽
__비트맵 그래픽 무손실 및 손실 압축
__이미지 형식 변환하기
28장_ 올바른 시각화 소프트웨어 선택법
__재현 가능성과 반복 가능성
__데이터의 탐색적 분석과 데이터 표현
__내용과 디자인은 분리하자
29장_ 스토리텔링과 요점 전달
__이야기란 무엇일까
__장군님을 위한 도표 만들기
__방대한 정보는 복잡한 도표로
__기억에 남는 도표 만들기
__일관성을 유지하되 반복은 피할 것

추천사

최대우(한국외국어대학교 통계학과 교수)

이 책은 그간 체계적으로 정리되지 못한 강의 자료의 한계를 단번에 해결해 줄 것으로 확신한다. 다양한 시각화 방법들을 소개하면서 좋은 그림과 나쁜 결과 예시를 비교하는 방식으로 최적의 표현 방법을 쉽게 공감할 수 있도록 구성... 더보기

신대철(법인 신용카드 스타트업 ‘크레스트’ 대표이사)

이 책은 정확하면서도 아름다운 데이터 시각화 방식은 물론, 시각화 소프트웨어를 선택하는 기준, 스토리텔링 등과 같이 현업에 있는 실무자들이 직면하는 다양하고 현실적인 문제도 함께 다루며 해결책을 제시한다. 데이터 사이언티스트... 더보기

명한나(네이버 글로벌뮤직 UI디자이너)

이 책에서는 데이터 시각화의 기본 요소부터 그래프 디자인의 유용한 방법, 실무에서 데이터 시각화를 할 때 생길 수 있는 문제의 해결법, 컬러의 올바른 사용 등 상세한 표현 방법까지 언급한다. 특히 데이터의 본질을 가장 효과적... 더보기

이언주(데이터마케팅코리아 마케팅팀장, 수석)

빅데이터는 21세기의 석유라는 훌륭한 비유가 있다. 퍼올린 석유를 연료로 쓰려면 정제와 가공의 과정이 필요하듯, 데이터라는 원유 또한 마찬가지다. 데이터 시각화는 이런 로(raw) 데이터를 고급 휘발유 또는 고급 원단으로 바... 더보기

정동혁(삼성생명보험, 데이터 엔지니어)

데이터를 분석하고 결과를 시각적으로 표현해야 하는 업무가 빈번한 분들에게 훌륭한 가이드다. 특히 데이터 분석 도구를 잘 다루기는 하지만 도출한 데이터를 최종 결과물로 어떻게 표현해야 하는지 막연해 하는 이들에게 큰 도움이 될... 더보기

출판사 서평

[이 책의 구성]
이 책은 3부로 구성된다. 1부 ‘데이터, 시각화로 날개를 달다’에서는 막대 그래프, 산점도, 파이 차트 같은 도표와 차트 유형을 설명한다. 특히 시각화의 과학적 원리에 중점을 둔다. 세상에 존재하는 모든 시각화 방식을 백과사전처럼 나열하기보다는, 발표 자료에 많이 나오거나 도표를 직접 만들 때 유용한 핵심적인 시각적 효과들을 소개한다. 1부에서는 시각화하려는 데이터의 유형이 아니라 전하고자 하는 메시지의 유형에 따라, 시각화를 분류해 설명한다.

2부 ‘그래프 디자인의 원칙’에서는 도표들을 결합할 때 생기... 더보기

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