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데이터 시각화 교과서
데이터 분석의 본질을 살리는 그래프와 차트 제작의 기본 원리와 응용
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소개
목차
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1장_ 시작하며: 이 책의 내용과 구성__이 책의 예시 그래프를 이해하는 법[1부] 데이터, 시각화로 날개를 달다2장_ 데이터 시각화: '읽는' 데이터에서 '보는' 데이터로__시각적 속성의 의미와 데이터 유형__데이터 값을 시각적 속성으로 바꾸기3장_ 위치 스케일: 좌표와 축__데카르트 좌표 __비선형 축 __곡선 축이 있는 좌표계4장_ 색상 스케일 __색을 활용한 데이터 구분__색을 활용한 데이터 값 표현__색을 활용한 강조5장_ 다양한 시각화 방식 __수량의 시각화__분포의 시각화__비율의 시각화__x-y 관계로 나타내는 시각화__지리공간 데이터의 시각화__불확실성의 시각화6장_ 수량 데이터의 시각화 __막대 도표의 다양한 활용__묶은 막대와 누적 막대__점 도표와 히트맵7장_ 데이터 분포의 시각화: 히스토그램과 밀도 도표 __단일 분포 상태의 시각화__여러 분포 상태를 하나의 도표로 시각화8장_ 데이터 분포의 시각화: 경험적 누적 분포 함수와 QQ 도표 __경험적 누적 분포 함수__고도의 비대칭 분포__QQ 도표9장_ 여러 분포 상태의 결합 시각화__가로축에 기준을 둔 분포 상태의 시각화__세로축에 기준을 둔 분포 상태의 시각화10장_ 비율 데이터의 시각화 __파이 차트 __병렬 막대 도표__누적 막대와 누적 밀도 도표__전체 대비 부분 비율의 표현11장_ 내포된 비율 데이터의 시각화 __내포 비율 시각화의 잘못된 사례__모자이크 도표와 트리맵 __내포 파이 차트__평행 집합12장_ 여러 정량 변수의 관계 시각화 __산점도__상관곡선 __차원 축소__쌍 데이터13장_ 독립 변수의 시계열 데이터와 함수 시각화 __단일 시계열 데이터__다중 시계열 데이터와 용량-반응 곡선__2개 이상의 반응 변수를 포함한 시계열 데이터14장_ 추세의 시각화 __평활화를 통한 데이터 보정__정의된 함수 형식으로 추세 시각화__추세 제거와 시계열 데이터 분해15장_ 지리공간 데이터의 시각화 __투영 도법__레이어를 활용한 지도__단계구분도__단순화한 카토그램16장_ 불확실성의 시각화 __빈도의 개념을 이용한 확률의 시각화 __점 추정의 불확실성 시각화__곡선 적합의 불확실성 시각화__가설적 결과 도표[2부] 그래프 디자인의 기본 원칙17장_ 잉크 양 비례의 원칙 __선형 축 도표 그리기__로그 축이 있는 도표 그리기__데이터 값을 면적으로 나타내기18장_ 오버플로팅: 겹치는 점 처리 방법__반투명 값과 지터링 __2차원 히스토그램__등고선 그래프19장_ 효과적인 색 사용을 위한 조언__목적 없는 무분별한 색 사용은 금물__비단조적 색상 스케일 구성__색각 이상자를 배려하자20장_ 불필요한 기호화 __불필요한 기호화는 범례 디자인을 망친다__범례가 없어도 좋은 도표21장_ 여러 개의 패널로 구성된 도표 __소형 다중 패널__복합형 도표22장_ 제목, 캡션, 표의 효과적 활용__도표 제목과 캡션 __축과 범례 제목__표, 제대로 만들기23장_ 데이터 이해를 돕는 시각화의 주변 요소__적절한 수준의 요소 활용__배경 격자__쌍 데이터__24장_ 축 레이블의 글자는 큼직하게 25장_ 선 그림은 피하자26장_ 3차원 그래픽과 차트는 그만__불필요한 3차원 그래픽은 지양하자__3차원 위치 스케일도 이제 그만__3차원 시각화가 필요한 경우[3부] 시각화 레벨업을 위한 꿀팁27장_ 가장 흔히 쓰는 이미지 파일 형식 __비트맵과 벡터 그래픽__비트맵 그래픽 무손실 및 손실 압축__이미지 형식 변환하기28장_ 올바른 시각화 소프트웨어 선택법 __재현 가능성과 반복 가능성__데이터의 탐색적 분석과 데이터 표현__내용과 디자인은 분리하자29장_ 스토리텔링과 요점 전달__이야기란 무엇일까__장군님을 위한 도표 만들기__방대한 정보는 복잡한 도표로__기억에 남는 도표 만들기__일관성을 유지하되 반복은 피할 것
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저자 소개3
Claus O. Wilke
텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스의 통합 생물학 교수다. 독일 보훔 루르 대학교에서 이론 물리학 박사 학위를 받았다. 계산생물학, 수학적 모델링, 생물정보학, 진화생물학, 단백생화학, 바이러스학, 통계학을 주제로 한 과학 논문 170편 이상을 단독 또는 공동으로 저술했다. 카우플롯(cowplot), 지지릿지(ggridges) 등 데이터 시각화에 쓰이는 인기 R 패키지를 작성하고, 지지플롯2(ggplot2) 패키지 제작에도 기여했다.
국민대학교 시각디자인학과를 졸업했다. GE, 엠파이어스테이트빌딩, 태블로 등 다양한 글로벌 기업의 번역, 트랜스크리에이션, 카피라이팅 프로젝트에 참여해왔다. 그 외에 도서 번역가로도 활동 중이며, 지금까지 옮긴 책은 『인포그래픽이란 무엇인가』, 『터치스크린 모바일 게임 디자인』, 『내부 고발자들, 위험한 폭로』(이상 에이콘출판사), 『테트리스 이펙트』, 『피, 땀, 픽셀』(이상 한빛미디어), 『계획된 불평등』(이김) 등 15권이다. 한편 10년 안에 음반을 완성하겠다는 목표로 노래들을 만들고 있다. 블로그 aeki.me에 소소한 생각, 작곡한 노래들을 올린다.
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아주대학교, 게이오대학교 대학원을 졸업했고 현재 대학에서 교육 및 학습 데이터 분석가로 활약하고 있다. 인간의 내면과 지식 상태, 학습 동기를 반영하는 데이터에 관심이 많아 교육 분야 데이터 분석 및 연구에 매진하고 있다. 현재는 AI코스웨어, AI디지털교과서, 개인 맞춤형 학습에 초점을 두고 연구와 프로젝트를 병행하고 있다. 책을 읽고 쓰는 일도 좋아해서 데이터 분석, 데이터 시각화, 시각 디자인, 게임 디자인 등의 분야에 관한 책을 번역하면서 소설가로도 활동하고 있다.
번역한 책으로는 『디자인, 이것만 알면 쉬워져요 with 63가지 LESSON』(책만, 2024), 『
아주대학교, 게이오대학교 대학원을 졸업했고 현재 대학에서 교육 및 학습 데이터 분석가로 활약하고 있다. 인간의 내면과 지식 상태, 학습 동기를 반영하는 데이터에 관심이 많아 교육 분야 데이터 분석 및 연구에 매진하고 있다. 현재는 AI코스웨어, AI디지털교과서, 개인 맞춤형 학습에 초점을 두고 연구와 프로젝트를 병행하고 있다. 책을 읽고 쓰는 일도 좋아해서 데이터 분석, 데이터 시각화, 시각 디자인, 게임 디자인 등의 분야에 관한 책을 번역하면서 소설가로도 활동하고 있다.
번역한 책으로는 『디자인, 이것만 알면 쉬워져요 with 63가지 LESSON』(책만, 2024), 『핵심 딥러닝 입문: RNN, LSTM, GRU, VAE, GAN 구현』(책만, 2020), 『데이터 과학 트레이닝 북』(인사이트, 2020), 『IT 개발자의 영어 필살기』(책만, 2020), 『대학혁신을 위한 빅데이터와 학습분석』(시그마프레스, 2019), 『실체가 손에 잡히는 딥러닝』(책만, 2019), 『데이터 시각화, 인지과학을 만나다』(이하 에이콘출판, 2015), 『유니티 입문』(2012), 『디지털 게임 교과서』(2012) 등이 있으며, 두 권의 소설 『아무도 모르는 악당』(화이트웨이브, 2021), 제1회 타임리프 소설 공모전 당선작인 『스테파네트 아가씨를 찾아 헤맨 나날들』(황금가지, 2016)을 썼고, 전자책 『VR, 가까운 미래』(리디북스, 2016) 등을 출간했다.
번역한 책으로는 『디자인, 이것만 알면 쉬워져요 with 63가지 LESSON』(책만, 2024), 『핵심 딥러닝 입문: RNN, LSTM, GRU, VAE, GAN 구현』(책만, 2020), 『데이터 과학 트레이닝 북』(인사이트, 2020), 『IT 개발자의 영어 필살기』(책만, 2020), 『대학혁신을 위한 빅데이터와 학습분석』(시그마프레스, 2019), 『실체가 손에 잡히는 딥러닝』(책만, 2019), 『데이터 시각화, 인지과학을 만나다』(이하 에이콘출판, 2015), 『유니티 입문』(2012), 『디지털 게임 교과서』(2012) 등이 있으며, 두 권의 소설 『아무도 모르는 악당』(화이트웨이브, 2021), 제1회 타임리프 소설 공모전 당선작인 『스테파네트 아가씨를 찾아 헤맨 나날들』(황금가지, 2016)을 썼고, 전자책 『VR, 가까운 미래』(리디북스, 2016) 등을 출간했다.
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품목정보
- 발행일
- 2020년 04월 24일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 91.76MB ?
- ISBN13
- 9791189909130
출판사 리뷰
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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
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