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핸즈온 데이터 시각화
효과적인 데이터 시각화 전략부터 20가지 시각화 도구 사용법까지
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책소개
목차
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CHAPTER 0 서문
0.1 왜 데이터 시각화인가 0.2 무엇을 믿을 수 있을까요 0.3 더 설득력 있는 그림 0.4 진실의 여러 가지 그림자 0.5 책의 구성 0.6 마치며 [PART I 기본 기술] CHAPTER 1 스토리를 위한 도구 선택하기 1.1 데이터 스토리 스케치하기 1.2 도구를 선택할 때 고려해야 할 10가지 요소 1.3 추천 도구 1.4 패스워드 관리자 사용 1.5 마치며 CHAPTER 2 스프레드시트 스킬 강화하기 2.1 스프레드시트 도구 선택 2.2 CSV 또는 ODS 형식으로 다운로드하기 2.3 구글 시트 복사본 만들기 2.4 구글 시트 공유하기 2.5 구글 시트 업로드하고 변환하기 2.6 구글 시트에서 주소 지오코딩하기 2.7 구글 설문지로 데이터 수집하기 2.8 데이터 정렬 및 필터 2.9 수식을 사용해 계산하기 2.10 피벗 테이블을 사용해 데이터 요약하기 2.11 VLOOKUP을 사용해 열 매칭하기 2.12 스프레드시트와 관계형 데이터베이스 2.13 마치며 CHAPTER 3 데이터를 찾고 질문하기 3.1 검색을 위한 질문 가이드 3.2 공공 데이터와 개인 데이터 3.3 민감한 데이터를 가리거나 집계하기 3.4 오픈 데이터 저장소 3.5 데이터 출처 남기기 3.6 불량 데이터 인식하기 3.7 데이터에 대해 질문하기 3.8 마치며 CHAPTER 4 지저분한 데이터 정리하기 4.1 구글 시트 스마트 클린업 4.2 찾기 및 바꾸기 4.3 행과 열 바꾸기 4.4 데이터를 서로 다른 열로 나누기 4.5 데이터를 한 열에 합치기 4.6 타불라를 사용해 PDF에서 테이블 추출하기 4.7 오픈리파인으로 데이터 정리하기 4.8 마치며 CHAPTER 5 의미 있는 비교하기 5.1 비교를 정확히 기술하기 5.2 데이터 정규화하기 5.3 편향된 비교 주의하기 5.4 마치며 [PART II 시각화 구축] CHAPTER 6 차트 만들기 6.1 차트 디자인 원칙 6.2 구글 시트 차트 6.3 막대 차트와 열 차트 6.4 히스토그램 6.5 원형 차트, 선 차트, 영역 차트 6.6 데이터래퍼 차트 6.7 주석이 달린 차트 6.8 범위 차트 6.9 분산형 차트와 버블 차트 6.10 태블로 퍼블릭 차트 6.11 태블로 퍼블릭으로 만드는 분산형 차트 6.12 필터링된 선 차트 6.13 마치며 CHAPTER 7 데이터를 지도로 시각화하기 7.1 지도 디자인 원칙 7.2 코로플레스 색상과 간격 디자인 7.3 코로플레스 지도 데이터 정규화하기 7.4 구글 내 지도로 만드는 포인트 지도 7.5 데이터래퍼로 만드는 심벌 포인트 지도 7.6 데이터래퍼로 만드는 코로플레스 지도 7.7 태블로 퍼블릭으로 만드는 코로플레스 지도 7.8 소크라타 오픈 데이터로 만드는 실시간 지도 7.9 마치며 CHAPTER 8 테이블을 활용한 시각화 8.1 테이블 디자인 원칙 8.2 스파크라인으로 만드는 데이터래퍼 테이블 8.3 기타 테이블 생성 도구 8.4 마치며 CHAPTER 9 웹에 임베딩하기 9.1 정적 이미지와 대화형 iframe 9.2 임베드 코드 또는 iframe 태그 가져오기 9.3 코드 또는 iframe을 웹사이트에 붙여넣기 9.4 마치며 [PART III 코드 템플릿과 고급 도구] CHAPTER 10 깃허브로 코드 수정하고 호스트하기 10.1 간단한 리플릿 맵 템플릿 복사, 수정, 호스팅하기 10.2 깃허브 페이지 링크를 iframe으로 변환하기 10.3 깃허브에 새로운 레포 만들고 파일 업로드하기 10.4 깃허브 데스크톱과 아톰 텍스트 편집기를 사용해 효율적인 코딩하기 10.5 마치며 CHAPTER 11 Chart.js와 하이차트 템플릿 11.1 Chart.js로 만드는 막대 또는 열 차트 11.2 Chart.js로 만드는 오류 바 11.3 Chart.js로 만드는 선 차트 11.4 하이차트로 만드는 주석이 달린 선 차트 11.5 Chart.js로 만드는 분산형 차트 11.6 Chart.js로 만드는 버블 차트 11.7 마치며 CHAPTER 12 리플릿 맵 템플릿 12.1 구글 시트로 만드는 리플릿 맵 12.2 구글 시트로 만드는 리플릿 스토리맵 12.3 구글 시트 API 키 가져오기 12.4 CSV 데이터로 만드는 리플릿 맵 12.5 CSV 데이터로 만드는 리플릿 히트맵 포인트 12.6 검색 가능한 리플릿 포인트 지도 12.7 오픈 데이터 API로 만드는 리플릿 맵 12.8 마치며 CHAPTER 13 지도 데이터 변환하기 13.1 지리 공간 데이터와 GeoJSON 13.2 GeoJSON 경계 파일 찾기 13.3 GeoJson.io를 사용해 그리고 편집하기 13.4 맵셰이퍼를 사용해 편집하고 병합하기 13.5 압축된 KMZ를 KML로 변환하기 13.6 맵 워퍼로 지오레퍼런스하기 13.7 미국 통계청 지오코더를 사용해 대량으로 지오코딩하기 13.8 포인트 데이터를 폴리곤 데이터로 피벗하기 13.9 마치며 [PART IV 진실하고 의미 있는 스토리 전달하기] CHAPTER 14 거짓을 발견하고 편향 줄이기 14.1 차트로 거짓말하는 방법 14.2 지도로 거짓말하는 방법 14.3 데이터 편향 인지하고 줄이기 14.4 공간 편향 인지하고 줄이기 14.5 마치며 CHAPTER 15 데이터 스토리 말하고 보여주기 15.1 스토리보드에 내러티브 작성하기 15.2 의미에 주의를 기울이세요 15.3 출처와 불확실성 인정하기 15.4 데이터 스토리 형식 결정하기 15.5 마치며 APPENDIX 자주 발생하는 문제 해결법 A.1 도구 또는 플랫폼 문제 A.2 다른 브라우저 사용해보기 A.3 개발 도구로 진단하기 A.4 맥 또는 크롬북 문제 A.5 불량 데이터 체크하기 A.6 흔히 발생하는 iframe 에러 A.7 깃허브에서 코드 수정하기 |
저자 소개3
Jack Dougherty
미국 코네티컷 하트퍼드의 트리니티 칼리지 교육학 교수. 학생들이 지역단체와 협력해 자신만의 스토리를 대화형 차트나 지도로 표현하는 데이터 시각화 과정을 가르치고 있다. 역사학자 교육을 수료했고, 코네티컷 하트퍼드의 학교와 주거 지역에 대한 역사를 쉽게 공유하고자 데이터 시각화를 배웠으며, 그 내용을 『On the line』(애머스트 칼리지 출판부, 2021)에 실었다.
Ilya Ilyankou
코네티컷 데이터 컬래버레이티브(Connecticut Data Collaborative)의 시빅(civic) 기술자로 공공 데이터를 설명하고 탐색하기 위한 웹 기반 도구를 만듭니다. 트리니티 칼리지에서 컴퓨터 공학과 스튜디오 아트를 복수 전공했으며, 현재 영국 리즈 대학교에서 지리 정보 과학 석사 과정을 밟고 있다. 데이터를 분석하고 시각화하는 데 도움을 주는 디자인 기술 연구소 ‘픽처디짓(Picturedigits)’의 책임자이기도 하다.
외국계 IT 기업, 국내 금융사 AI 연구소, 외국계 소비재 기업 등에서 다양한 AI 프로젝트 경험을 쌓고 현재는 이커머스 기업의 핀테크 조직에서 시니어 데이터 과학자이자 머신러닝 알고리즘 엔지니어로 일하고 있다. 베이징 대학 졸업 후 캘리포니아 대학교 샌디에이고(UCSD)에서 국제경제 석사학위를 받았다. 또한, 세계 최대 데이터 과학 커뮤니티이자 경진대회 플랫폼인 캐글에서 그랜드마스터로 활동하고 있다. 저서로는 『AI 소사이어티』(2022, 미래의창/2022년 세종도서 교양부문 선정), 『퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩』(2020, 한빛미디어)이 있으며, 역서로는 『그림으로
외국계 IT 기업, 국내 금융사 AI 연구소, 외국계 소비재 기업 등에서 다양한 AI 프로젝트 경험을 쌓고 현재는 이커머스 기업의 핀테크 조직에서 시니어 데이터 과학자이자 머신러닝 알고리즘 엔지니어로 일하고 있다. 베이징 대학 졸업 후 캘리포니아 대학교 샌디에이고(UCSD)에서 국제경제 석사학위를 받았다. 또한, 세계 최대 데이터 과학 커뮤니티이자 경진대회 플랫폼인 캐글에서 그랜드마스터로 활동하고 있다. 저서로는 『AI 소사이어티』(2022, 미래의창/2022년 세종도서 교양부문 선정), 『퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩』(2020, 한빛미디어)이 있으며, 역서로는 『그림으로 배우는 StatQuest 머신러닝 강의』, 『단단한 머신러닝』, 『데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집』(이상 제이펍) 등이 있다.
김태헌의 다른 상품
품목정보
- 발행일
- 2022년 07월 04일
- 쪽수, 무게, 크기
- 516쪽 | 908g | 183*235*20mm
- ISBN13
- 9791162245743
출판사 리뷰
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구글 시트부터 깃허브를 통한 코드 템플릿 수정까지,
데이터 스토리텔링 기술 A to Z 데이터로 이야기를 전달하기 위해 필요한 절차는 무엇일까요? 먼저 여러분의 주장을 설득력 있게 만들어줄 데이터를 찾고, 지저분한 데이터를 정리해 적절한 분석 범위와 비교 기준을 설정해야 합니다. 그리고 현상을 가장 잘 나타낼 만한 시각화 도구와 차트 유형을 선택해 유의미한 시각화 결과로 구현해야 합니다. 만약 사용자가 시각화된 결과와 직접 상호작용하거나 관심 있는 패턴을 직접 탐색할 수 있다면 더할 나위 없겠죠. 이 책은 앞서 설명한 데이터 스토리텔링의 절차대로 여러분을 데이터 시각화 여정으로 친절히 안내합니다. 먼저 시각화 도구를 선택할 때 고려해야 할 10가지 요소부터 스프레드시트 기초 사용법을 살펴봅니다. 그리고 데이터에서 의미 있는 비교를 하는 방법, 다양한 대화형 차트와 지도를 구현하는 여러 가지 무료 도구 사용법과 깃허브로 오픈 소스 코드 템플릿을 수정하고 호스트하는 법을 안내합니다. 더 나아가 차트와 지도로 거짓을 말하는 방법을 배워 여러분이 함정에 빠지지 않도록 주의시킵니다. 코드를 수정해본 경험이 없더라도 걱정하지 마세요. 단계별로 따라 하다 보면 어느새 데이터를 보기 좋게 시각화할 수 있는 코더가 된 자신을 발견할 겁니다. 주요 내용 ● 효과적인 차트와 지도를 설계하는 원칙 이해하기 ● 데이터 시각화 개념을 기반으로 올바른 도구 선택하기 ● 구글 시트, 데이터래퍼, 태블로 퍼블릭으로 웹사이트에 적합한 대화형 차트와 사용자 맞춤 지도 제작하기 ● 깃허브에서 Chart.js, 하이차트, 리플릿으로 작성된 오픈 소스 코드 템플릿 편집하기 ● 다른 사용자가 만든 차트와 지도에서 편향을 인지하는 법 터득하기 이 책은 신의 선물입니다! 명확한 설명을 통해 데이터 시각화 개념을 단계별로 학습할 수 있습니다. 시각화를 아름답고 인터랙티브하게 만드는 방법뿐만 아니라 전체적인 스토리와 요점을 전달하는 방법도 설명합니다. 경험이 많은 프로그래머에게도 유용하고 입문자에게도 완벽한 책입니다. - 아나, 아마존 독자 |
추천평
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첫 번째 데이터 시각화 프로젝트를 시작하는 데 필요한 모든 정보를 담고 있는 책입니다. - 데릭 에더 (데이터메이드(DataMade) 설립자이자 파트너)
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34,200원
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