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데이터 시각화 교과서

: 데이터 분석의 본질을 살리는 그래프와 차트 제작의 기본 원리와 응용

[ 2020년 세종도서 학술부문 선정도서 ]
리뷰 총점9.6 리뷰 4건 | 판매지수 7,068
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OS/데이터베이스 63위 | IT 모바일 top20 1주
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품목정보

품목정보
출간일 2020년 02월 20일
쪽수, 무게, 크기 376쪽 | 710g | 185*240*30mm
ISBN13 9791189909109
ISBN10 1189909103

이 상품의 태그

책소개 책소개 보이기/감추기

정확성과 심미성을 모두 갖춘 데이터 시각화의 바이블!
통계적 본질에 근거해 데이터 분석 결과를 효율적으로 전달하는 데이터 시각화에 대한 모든 것


데이터 시각화는 무엇보다도 데이터를 정확하게 전달해야 한다. 『데이터 시각화 교과서』는 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 이들에게 유용한 책이다.

목차 목차 보이기/감추기

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

저자 소개 (3명)

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

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 생기는 여러 디자인 문제를 다룬다. 데이터 시각화의 미적 측면에 가장 중점을 두지만, 물론 그게 전부는 아니다. 주어진 데이터셋에 알맞은 유형의 도표나 차트를 선택했다면 색상, 기호, 글씨 크기 같은 시각적 요소를 보기 좋게 구성해야 한다. 그래야 뜻이 명료하게 전달되고 보기에도 좋은 결과물이 나온다. 2부의 각 장에서는 그동안 내가 실무에서 거듭 겪어왔던 여러 문제를 다룬다.

3부 ‘시각화 레벨업 노하우’에서는 1부나 2부에 부합하지 않는 그 밖의 주제들을 다룬다. 이미지와 그래프를 저장할 때 주로 선택하는 파일 형식, 시각화 소프트웨어 선택 기준, 문서 전체의 맥락을 고려한 그래프 배치 방법을 설명한다.

이 책은 논리적인 순서로 전개되지만 각 장이 독립적인 내용으로 구성되어 있으므로 첫 장부터 차례대로 읽지 않아도 된다. 자유롭게 페이지를 건너뛰면서 그때그때 관심 있는 부분이나 고민 중인 주제를 다루는 부분을 찾아 읽자. 한 번에 끝까지 읽기보다 항상 곁에 두고 조금씩 읽으면서, 시각화 도표를 만들 때마다 책에 나오는 개념을 몇 가지씩 시도해보고, 다음번에는 다른 개념이 나오는 장을 읽거나 예전에 읽었던 장을 복습하는 편이 이 책을 더 알차게 활용하는 방법이다. 예전에 읽었던 장을 몇 달 뒤 다시 읽으면 같은 내용에서도 다른 깨달음을 얻을 수도 있다.

이 책에 나오는 시각화 도표는 대부분 R의 지지플롯2(ggplot2) 패키지로 만들었다. 그러나 책 자체는 R 언어에 국한되지 않고 시각화 도표 제작에 통용되는 원칙을 다룬다. 무슨 소프트웨어를 사용했는지는 부수적인 요소일 뿐이다. 이 책에 나오는 도표는 어떤 시각화 소프트웨어를 사용해서든 만들 수 있다. 다만 지지플롯2나 비슷한 패키지들에는 다른 시각화 라이브러리에 비해 이 책에 쓰인 기능들이 훨씬 편리하게 구현되어 있다. 무엇보다도 이 책은 R 언어 학습서가 아니므로 코드나 프로그래밍 기술을 설명하지 않는다. 따라서 코딩보다는 도표 자체의 개념에 집중하자. 시각화 도표 만드는 방법이 궁금하다면 깃허브(https://github.com/clauswilke/dataviz)에서 이 책의 소스 코드를 확인할 수 있다. 또한 관련한 패키지 설치환경과 방법은 이 책의 도서 정보 페이지(https://www.onlybook.co.kr/entry/dataviz)에서 찾아볼 수 있다.

■ 색상을 활용해 데이터를 강조, 구별, 표현하기 위한 기본 개념
■ 중요한 정보를 다양한 방식으로 표현하는 바람직한 기호화 방법
■ 데이터 시각화의 단골 유형을 보여주는 풍부한 그림 자료
■ 좋은 그래프와 나쁜 그래프에 대한 다양한 예시
■ 문서나 보고서에서 이야기를 효율적으로 전달하는 차트 활용법

추천평 추천평 보이기/감추기

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 구성되어 있으며, 데이터 스토리텔링의 사례를 통해 데이터 시각화의 활용 방향성 및 포지션을 제공한다. “강추!” 이 한마디로 평을 마무리할 수 있겠다.
- 최대우(한국외국어대학교 통계학과 교수)

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 사이언티스트는 물론이고, 디자이너, 마케터, 컨설턴트, 기업 대표에 이르기까지, 데이터를 조금이라도 들여다보거나 가공해야 하는 모든 이에게 고민은 덜어주고, 니즈(needs)는 만족시킬 수 있는 교과서, 아니 ‘바이블’이 될 것이다.
- 신대철(법인 신용카드 스타트업 ‘크레스트’ 대표이사)

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 효과적이고 아름답게 시각화된 결과물로 표현할 수 있도록 상세한 예시와 함께 설명해주는데, 이 점은 아무래도 미적인 부분을 중시해 작업하기 쉬운 디자이너 입장에서 자칫 놓치기 쉬운 부분이었기에 많은 도움이 되었다.
- 명한나(네이버 글로벌뮤직 UI디자이너)

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 바꾸는 작업이다. 특히 현업에서는, 데이터를 어떻게 시각화하느냐에 따라 의사결정의 결과가 달라지는 상황을 종종 목격한다. 이 책은 그렇게 최적의 도표를 찾기 위해 불철주야 고민하는 많은 분석가에게 꼭 필요한 책이다.
- 이언주(데이터마케팅코리아 마케팅팀장, 수석)

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 것이다. 아울러 시각디자인이나 인지과학에 익숙하지 않은 데이터 분석가나 과학자들이 데이터 시각화 도구가 제공하는 기본 템플릿에서 벗어나 결과물을 한 단계 업그레이드하는 데 유용한 팁이 될 것이다.
- 정동혁(삼성생명보험, 데이터 엔지니어)

차트의 모든 것을 담았다고 말할 수 있는 책이다. 내가 집필한 책의 차트 관련 내용이 학부생 수준의 전공 지식이라면, 이 책은 ‘차트’라는 심화 전공에 대해 배우는 전문가 과정이라 할 수 있겠다. 엑셀과 파워포인트 프로그램에서 기본 제공하는 차트만 활용하는 초심자부터, 복잡한 데이터를 시각적으로 표현하기 위한 고민이 많은 데이터 전문가까지, 곁에 두고 지속적으로 참고하기에 부족함이 없는 책이다.
- 김재성(제일기획 디지털미디어, 『퍼펙트 슬라이드 클리닉』 『퍼펙트 프리젠테이션 시즌2』 저자)

이 책은 데이터 시각화에 대한 시각 심리학에 바탕을 둔 미학적 측면을 주로 설명하면서도 그래픽을 만드는 사용자 입장에서 어떻게 접근할지 설명하는 실용성까지 갖췄다. 저자가 책에서는 그다지 강조하지 않았지만, ggplot2 패키지를 중심으로 관련된 확장 패키지와 다른 여러 패키지 들을 사용해 아름다운 플롯을 만드는 방법을 알려주는 기술적 측면도 매우 알차다. 뛰어난 도표로 데이터에 대한 이야기를 다른 이에게 전달하고픈 사람들을 비롯해, 데이터 과학자, 학생, 교수, 의사, 기자, 비즈니스맨 등 모든 이에게 권하고 싶다.
고석범(신경과 전문의, R 유저 및 저술가, (주)지노바이오 대표)

독자에게 좋은 평을 받은 『대시보드 설계와 디자인 시각화』가 사업상의 니즈에 어떤 시각화를 선택할지에 초점을 맞춘 반면, 이 책은 실제 디자인 요소와 방법론을 더 자세히 다룬다. 또한 기본적인 지식부터 시작해, 기능적인 도표부터 우선 완성할 수 있도록 친절히 안내한다. 게다가 끝까지 읽고 나면 심미적인 부분도 보완할 수 있을 것이다.
- 최윤석(이마트, 소매 IT 연구개발 부장, 『대시보드 설계와 디자인 시각화』 역자)

우리가 익히 알고 사용하던 기본적인 선, 막대, 파이 그래프의 수준을 뛰어넘을 수 있게 도와주는 보기 드문 데이터 시각화 안내서다. 효과적인 시각화를 위한 개념에 대한 토대를 다져주고, 누구나 활용할 수 있는 다양한 그래프를 한데 모아 제공한다. 데이터 시각화 작업을 하는 사람이라면 누구든 곁에 두고 참고하는 책으로 금세 거듭날 것이다.
- 조나단 슈배비쉬(어반 인스티튜트 선임 연구원, 『Better Presentations』 저자)

데이터를 명료하게 시각화한다는 것의 의미를 잘 설명해주는 책이다. 저자는 어떤 그래프가 효과적인지 비효과적인지에 대해 이유와 근거를 제시한다. 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 명확한 예제를 보여주고, 전문가가 어느 부분을 수정해야 할지 배울 수 있도록 스타일 선택법을 알려주는 유용한 지침서다.
- 스티브 해로즈(프랑스 국립정보통신기술연구소 연구과학자)

데이터나 숫자를 다루는 모두를 위한 최고의 시각화 실용서. 연구실 책상마다 팔만 뻗으면 닿는 자리에 놓고 보게 될 책으로, 명확하고 이해하기도 쉽다.
- 스캇 머레이(오라일리 미디어, 수석 프로그램 관리자)

회원리뷰 (4건) 리뷰 총점9.6

혜택 및 유의사항?
구매 도구보다 중요한 것 내용 평점4점   편집/디자인 평점4점 YES마니아 : 골드 더**숲 | 2022.03.29 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
엑셀을 배우고, R을 배우고 태블로에 기웃거리고 있다.  뒤로 갈수록 데이터 시각화에 특화된 툴들이다.  툴에 대한 스킬을 배우지만 뭔가 부족함을 느껴 이 책을 접하게 되었다.  이 책은 말그대로 교과서이다. 자신이 지금 쓰고 있는 툴과 병행해서  읽는다면 큰 학습효과를 얻을 수 있을 것 같다.  또한 컬러다. 이런 책 중에 흑백인 책이 종종 있는데&;
리뷰제목

엑셀을 배우고, R을 배우고 태블로에 기웃거리고 있다. 

뒤로 갈수록 데이터 시각화에 특화된 툴들이다. 

툴에 대한 스킬을 배우지만 뭔가 부족함을 느껴 이 책을 접하게 되었다. 

이 책은 말그대로 교과서이다. 자신이 지금 쓰고 있는 툴과 병행해서 

읽는다면 큰 학습효과를 얻을 수 있을 것 같다. 

또한 컬러다. 이런 책 중에 흑백인 책이 종종 있는데 

시각화에서 중요한 색에 대해 담고 있다보니 컬로 도판으로 이루어져 

이해하기 훨씬 쉽다. 

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구매 데이터 시각화 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 a******1 | 2021.11.02 | 추천1 | 댓글0 리뷰제목
엑셀관련 책을 찾다가 읽게되었습니다읽는 데이터에서 보는 데이터로 데이터 시각화를 배우고 위치 스케일을 좌표와 축을 중심으로 봅니다 색상 스케일을 데이터 구분과 값표현으로 해봅니다 수량 분포 비율의 시각화 막대 도표 점도표 히트맵 단일 분포 상태의 시각화도 알수있습니다경험적 누적 분포함수 qq도표 가로축 시각화 파이차트 산점도 평활화를 통한 데이터 보정등도 알수있고;
리뷰제목
엑셀관련 책을 찾다가 읽게되었습니다
읽는 데이터에서 보는 데이터로 데이터 시각화를 배우고 위치 스케일을 좌표와 축을 중심으로 봅니다 색상 스케일을 데이터 구분과 값표현으로 해봅니다 수량 분포 비율의 시각화 막대 도표 점도표 히트맵 단일 분포 상태의 시각화도 알수있습니다
경험적 누적 분포함수 qq도표 가로축 시각화 파이차트 산점도 평활화를 통한 데이터 보정등도 알수있고 카토그램 가설적 도표에 대해서도 작성할수있게됩니다
댓글 0 1명이 이 리뷰를 추천합니다. 공감 1
구매 [도서] 데이터 시각화 교과서 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 닉*임 | 2021.01.23 | 추천1 | 댓글0 리뷰제목
통계학(statistics)은 현재 주어진 자료를 분석하여 의사결정자(decision-maker)에게 최적의 정보를 제공하는 방법을 연구하는 학문이다. 특히 통계적 추론(statistical inference)는 표본(sample)이라는 통계 자료를 통해 모집단(population)의 특성을 예측한다. 통계적 추론을 통해 도출한 결과를 데이터로 시각화하는 것이 중요하다. 그러기에 이 책 '데이터 시각화 교과서'는 최적이;
리뷰제목

통계학(statistics)은 현재 주어진 자료를 분석하여 의사결정자(decision-maker)에게 최적의 정보를 제공하는 방법을 연구하는 학문이다. 특히 통계적 추론(statistical inference)는 표본(sample)이라는 통계 자료를 통해 모집단(population)의 특성을 예측한다. 통계적 추론을 통해 도출한 결과를 데이터로 시각화하는 것이 중요하다. 그러기에 이 책 '데이터 시각화 교과서'는 최적이다.

댓글 0 1명이 이 리뷰를 추천합니다. 공감 1

한줄평 (7건) 한줄평 총점 10.0

혜택 및 유의사항 ?
구매 평점5점
데이터 시각화에서 필요한 내용을 꼼꼼하게 잘 담아낸것 같습니다
1명이 이 한줄평을 추천합니다. 공감 1
i*******y | 2021.11.18
구매 평점5점
교과서 한권으로 메가스터디급 바라는거 아니제? 교과서 부터 충실히 보자
이 한줄평이 도움이 되었나요? 공감 0
3* | 2021.11.10
구매 평점5점
여러 도표 만들기를 체험할수있어 좋습니다
이 한줄평이 도움이 되었나요? 공감 0
a******1 | 2021.11.02

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