성공적인 데이터 분석가가 되기 위해 필요한 데이터 시각화 기술

데이터 분석가는 특히 광범위한 청중을 대상으로 복잡한 데이터를 해석할 때 실용적인 데이터 시각화 기술의 가치를 이해합니다. 콘텐츠가 일관성 있고 명확하게 전달되면 청중이 쉽게 이해할 수 있습니다 .

인재에 의존하는 기업은 데이터 세트를 검토할 뿐만 아니라 다양한 의사 결정 프로세스를 지원하는 데이터 시각화를 통합하기 위해 그러한 분석가를 찾습니다. 이 전문가들은 두 가지 중요한 기술을 강화할 필요가 있습니다. 첫째, 데이터 세트로 작업할 수 있는 능력, 다음으로 데이터를 고려할 때 수집된 결과를 명확하게 설명하는 적절한 방법을 식별하는 것입니다.

자신이 하는 일에서 성공하기 위해 데이터 분석가는 전문 기술을 개발하고 데이터 분석에 중점을 둔 기술에 대한 예리한 이해가 필요합니다 . 그러나 또한 몇 가지 소프트 스킬을 습득하고 향상시키는 데 중점을 둡니다.

데이터 시각화의 핵심 개념

간단히 말해서 데이터 시각화는 그래픽 및 기타 시각화 기술을 사용하여 데이터 결과를 제시하는 방법 입니다. 데이터 분석에 대한 사전 배경 지식이 없는 경우에도 비기술적 청중이 데이터 기반 개념을 명확하게 이해할 수 있습니다.

데이터 과학과 관련된 대부분의 역할은 데이터 시각화가 데이터 분석가가 갖추어야 할 기본 기술임을 증명하는 데이터 시각화를 요구하는 경우가 많습니다.

통찰력이 있고 다른 사람을 위해 복잡한 정보를 푸는 재주가 있다면 추가 교육을 통해 데이터 시각화 기술을 연마하는 것이 좋습니다.

이러한 기술의 예에는 아이디어를 전달하기 위해 적절한 시각적 요소를 선택하고, 적절한 데이터 소스를 결정하고, 관련성 있고 대화식이며 조명 시각화를 생성하는 것이 포함됩니다.

기본 데이터 시각화와 관련하여 이해하기 쉽고 온라인에는 다양한 양질의 교육 자료가 있습니다. 데이터 시각화 도구 사용을 향상시키기 위해 일부 수업에 등록하는 것도 좋은 생각입니다.

다음은 데이터 시각화를 만드는 데 도움이 되는 7가지 데이터 시각화 기술입니다.

데이터 시각화 프로세스의 기술

데이터의 대상 및 목적 이해

데이터 시각화에 관해서는 대상 고객처럼 생각해야 합니다. 그들은 무엇을 선호합니까? 기능을 수행할 때 어떤 조치를 취해야 합니까? 그러한 아이디어를 사용하려는 사람들에 대해 최대한 많이 배우면 아이디어를 구조화하여 보다 실용적으로 만들 수 있습니다.

스스로에게 다음과 같은 질문을 해보세요.

• 청중은 누가 구성하고 그들이 무엇을 배우고 싶어합니까?
• 보여주고 싶은 주요 개념은 무엇입니까? 데이터 시각화를 고려한 후 제공하거나 구현해야 하는 것은 무엇입니까?
• 요점을 전달하기 위해 어떤 보완 데이터가 필요합니까?

이러한 질문에 대한 답변은 시각화의 기초가 됩니다. 또한 최종 제품을 평가하는 데 유용한 방법입니다.

청중이 주제에 대해 잘 알지 못한다면 어떻게 될까요? 간단한 데이터 시각화는 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 정보를 표시하는 데 도움이 됩니다 . 그러나 대상 그룹이 주제를 완전히 알고 있는 경우 기본 파이 차트 또는 막대 그래프로 지나치게 단순화하지 마십시오.

데이터 시각화 소프트웨어 능숙도

데이터 시각화 기술을 배우는 훌륭한 방법은 데이터 시각화 소프트웨어 도구에 대한 경험을 얻는 것입니다. 사실, 청중에게 적합한 시각화를 만드는 비결은 종종 사용 가능한 도구와 학습 리소스를 얼마나 잘 활용할 수 있는지에 달려 있습니다 .

소프트웨어 도구의 기능이 데이터를 표시할 때 목표를 가장 잘 강조할 수 있는 방법을 파악하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 간단한 막대 차트를 만들어 정교한 연구 결과를 표시하는 기본 대화형 도구를 선택할 수 있습니다.

당신의 아름다운 데이터는 온라인에 있을 가치가 있습니다

wpDataTables 는 그렇게 할 수 있습니다. 반응형 테이블과 차트를 만들기 위한 #1 WordPress 플러그인인 데에는 그만한 이유가 있습니다.

그리고 다음과 같이 하는 것은 정말 쉽습니다.

1. 당신은 테이블 데이터를 제공
2. 구성 및 사용자 지정
3. 게시물 또는 페이지에 게시

그리고 그것은 아름답기만 한 것이 아니라 실용적이기도 합니다. 최대 수백만 개의 행이 있는 큰 테이블을 만들거나 고급 필터 및 검색을 사용하거나 야생으로 가서 편집 가능하게 만들 수 있습니다.

"예, 하지만 Excel을 너무 좋아하고 웹 사이트에는 그런 것이 없습니다." 네, 있습니다. Excel이나 Google 스프레드시트와 같은 조건부 서식을 사용할 수 있습니다.

내가 당신의 데이터로 차트를 만들 수도 있다고 말했습니까? 그리고 그것은 아주 작은 부분일 뿐입니다. 다른 많은 기능이 있습니다.

기본 시각 디자인 기술

데이터 분석을 보여줄 때 기본 디자인 원칙을 사용하십시오.

데이터 과학자에서 데이터 아티스트로 전환하려는 경우 Simple Font Framework를 사용하여 매력적인 텍스트를 만드는 것이 좋습니다. 색상과 대비가 차트를 향상시키고 차트 쓰레기와 같은 모호한 시각적 요소를 제거하는 방법을 이해할 수 있습니다.

전반적으로 대부분의 시각 디자이너는 다음을 갖추어야 합니다.

• 타이포그래피 기술
• 글꼴 선택 기술
• 브랜딩 원칙을 고수하는 요령
• RGB 및 CMYK 노하우
• 이미지/사진 편집 스킬
• 스톡 영상(이미지 및 비디오) 소싱 경험
• 구성 요소 라이브러리 작업에 대한 전문 지식

데이터베이스 관리 방법 배우기

의심의 여지 없이 좋은 데이터는 좋은 데이터 시각화를 만듭니다 . 첫째, 그래픽 표현에 영감을 줄 특정 데이터 세트를 이해하십시오. 심층 데이터 분석을 수행하여 어떤 데이터 포인트가 눈에 띄는지 알아내십시오. 이야기를 엮는 패턴과 현상을 밝혀내십시오 .

뛰어난 데이터 시각화 기술에는 데이터를 확보하고 다양한 데이터베이스를 실행하는 능력이 포함됩니다. Excel 스프레드시트를 사용하여 열을 지정하거나 데이터베이스를 탐색하거나 테이블을 결합하는 작업이 포함될 수 있습니다. 다른 중요한 기능에는 통계 테스트를 실행하고 데이터를 대시보드로 가져오는 방법을 배우는 것이 포함됩니다.

데이터베이스 내에 표시되는 다양한 범주를 확실히 파악 하는 것도 중요합니다. 변수를 예로 들면 고정 데이터 포인트(특정 도시 또는 주)입니까 아니면 범위(1에서 50 사이의 숫자)입니까? 이러한 데이터는 시간 경과에 따른 증가, 순위 그룹 또는 표준 편차와 관련된 변수 간의 중요한 연결을 설정하는 출발점 역할을 할 수 있습니다.

차트 유형에 대한 철저한 이해

데이터 시각화를 디자인할 때 다양한 그래프와 차트를 사용할 수 있습니다. 초보자라면 더 간단한 차트 유형에 익숙해지시겠습니까?

텍스트 및 표와 같은 시각화에는 데이터, 즉 언어적 인식을 이해하는 데 더 많은 시간을 투자해야 합니다. 그러나 다양한 색상, 모양 또는 크기(시각적 인식)를 사용하는 그래픽을 해석하는 것이 더 빠릅니다. 예를 들어, 테이블을 사용할지 여부를 결정할 때 이러한 사실을 고려하는 것이 중요합니다.

누적 막대 그래프, 선 그래프 및 거품형 차트는 더 복잡한 유형의 차트로 간주됩니다. 대상 청중과 차트 유형에 대한 경험을 이해함으로써 그들에게 정보를 제공하고 관심을 가질 수 있는 효과적인 시각화를 만들 수 있는 준비를 더 잘 갖추게 될 것입니다.

설득력 있고 공감할 수 있는 스토리텔링 사용

목표 청중과 소통하고자 하는 데이터 과학자는 데이터를 사용하여 이야기를 전달하는 방법을 숙달해야 합니다.

이미지는 인간 커뮤니케이션의 역사를 통틀어 역할을 했으며 다른 사람에게 아이디어를 전달하는 효과적인 도구입니다. 데이터 시각화는 지루하고 답답할 필요가 없습니다. 내러티브 요소를 사용하여 데이터 과학을 설명하는 능력은 효과적인 데이터 시각화 기술 입니다.

복잡한 개념을 쉽게 설명하려면 흥미로운 비유가 포함된 이야기로 청중을 참여시키십시오. 대중 연설을 향상시키면 스토리텔링 기술을 개발하는 데 도움이 됩니다. 실제 이야기가 빅 데이터 개념을 안내할 수 있다면 대상 그룹이 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있는 준비가 더 잘 되어 있을 것입니다.

예술적 능력과 수학 능력의 결합

확률 및 통계, 수치 및 클러스터 분석과 같은 수학 기술은 데이터 분석의 세계에서 중요합니다.

숫자에 대한 적성은 분석 결과를 시각적으로 매력적인 방식으로 전달하는 관련 시각화를 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 이유로 색상 이론, 기하학적 레이아웃 및 구성과 관련된 예술적 디자인 기법을 적용하여 아이디어를 전달하는 방법을 배우는 것이 중요합니다.

데이터 시각화의 복잡한 주제는 때때로 초보자에게 겁을 줍니다. 그러나 일부 연구 및 온라인 교육 을 통해 기본 기술에서 고급 기술로 전환하고 고객을 위한 매력적인 데이터 시각화를 생성할 수 있습니다.

데이터 시각화 기술을 향상시키는 방법

다양한 시각화 도구를 활용하십시오.

각각 장단점이 있는 데이터 시각화 도구가 많이 있습니다. 데이터를 시각화하는 데 도움이 되는 최상의 도구를 찾기 위해 대부분에 익숙해지도록 노력하십시오.

연습은 진보를 만듭니다.

활동과 마찬가지로 지속적으로 연습하면 데이터 시각화 기술이 비약적 으로 향상 됩니다 . 여러 도구에 대한 경험을 쌓기 위해 시간을 할애하여 가능한 한 많은 데이터 시각화 프로젝트를 만드십시오.

피드백을 수집합니다.

시각화를 다른 사람에게 발표하고 건설적인 피드백을 요청하세요. 공정한 의견은 올바른 방향과 개선의 여지가 있는 부분을 강조할 것입니다.

수업에 등록하십시오.

발열 차트의 녹색, 노란색 및 빨간색이 시간 경과에 따른 변수를 어떻게 측정하는지 궁금한 적이 있습니까? 또는 등치 지도가 지리학적 통계와 관련된 데이터를 향상시키는 방법은 무엇입니까? 데이터 시각화 기술 의 기본 원리를 배우는 데 도움이 되는 수많은 온라인 과정을 사용할 수 있습니다 .

책, 블로그 및 포럼을 읽으십시오.

데이터 시각화에 대한 풍부한 책, 블로그 및 전문 포럼을 찾을 수 있습니다. 그러한 자료를 검토하면 데이터 시각화와 관련된 요소와 이를 프로젝트에서 효과적으로 사용하는 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

데이터 시각화 기술 향상에 대한 이 기사를 재미있게 읽었다면 다음도 읽어야 합니다.

• 사용해야 하는 최고의 오픈 소스 데이터 시각화 도구
• 찾을 수 있는 최고의 WordPress 데이터 시각화 도구
• 사용자 인터페이스에서 가장 잘 보이는 차트 디자인