선 그래프

마지막 업데이트: 2022년 1월 28일 | 0개 댓글
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3. (메뉴)삽입 → 차트) 꺾은선형 → 표식이 있는 꺾은선형 을 선택해보겠다.
막대그래프 먼저 삽입해도 상관없다.

선 그래프

세로 막대형, 꺾은선형, 원형, 영역형, 분산형 등
ppt 작업에 사용되는 차트는 여러 종류가 있습니다.
실제 파워포인트 차트 도구를 사용하면 대부분의 차트를 쉽게 만들 수 있죠.

차트 중 가장 흔한 종류는 세로 막대형과 지금 만들려고 하는 꺾은선형입니다.
원형 차트도 심심찮게 볼 수 있습니다.

흔하다는 것은 많은 사람이 선 그래프 사용한다는 것입니다.
많은 사람이 사용한다는 것은 그만큼 쓸만하다는 것을 의미합니다.
유용한 차트의 조건은 무엇일까요?

일단 쉽게 이해할 수 있어야 합니다.
직관적인 정보는 차트의 본질이라고 할 수 있습니다.
그리고 만들기 쉬워야 합니다.
이해하기 쉬운 직관적인 차트는 비교적 구조가 단순하여 만들기도 쉽습니다.
마지막으로 그 차트만의 특징이 있어야 합니다.
특정 상황을 가장 잘 설명할 수 있는 구조의 차트라면
직관적인 것과 상관없이 선택되겠죠?

꺾은선 그래프 또는 꺾은선형 차트는 쓸만한 차트의 조건을 모두 갖추고 있습니다.
이해하기 쉽고 직관적인, 단순해서 만들기 쉬운 차트라고 할 수 있죠.
그리고 꺾은선 그래프만의 특징이 있습니다.

대부분의 차트는 각각의 항목에 대한 값을 고유한 형식으로 나타내지만
값의 변화나 중간값까지 표현하지는 못합니다.
하지만 꺾은선 그래프는 좀 다르죠.
정확한 값은 아니지만, 선의 궤적을 통해 중간값을 대략 예상할 수 있습니다.
차트에서 어떤 값의 변화나 흐름이 중요하다면 꺾은선 그래프를 사용하는 것이 좋습니다.

꺾은선 그래프를 만들기 위한 데이터를 준비합니다.
어떤 회사의 연도별 회원 수를 간단하게 정리한 데이터입니다.
꺾은선 그래프를 통해 시간에 따른 회원 수의 변화량이 잘 표현될듯하네요.

파워포인트는 차트 도구를 통해 꺾은선 그래프를 쉽게 만들 수 있습니다.
리본메뉴의 [삽입] 탭에서 [차트]를 클릭합니다.

[차트 삽입] 대화상자가 나타나면 [꺾은선형]-[표식이 있는 꺾은선형]을 선택합니다.

슬라이드에 차트를 삽입하면 항상 데이터 시트가 먼저 등장합니다.
준비한 일반 회원 수 데이터를 데이터 시트에 그대로 입력합니다.

2004년부터 2014년까지의 일반회원 수를 나타내는 꺾은선형 차트가 만들어졌습니다.
꺾은선 그래프만의 특징인 직선 궤적을 통해 회원 수 증감 현황을 바로 확인할 수 있습니다.

몇 개의 계열을 더 추가해보죠.
계열이란 서로 관련 있는 데이터의 모음 또는 특정 주제로 묶을 수 있는 그룹을 의미합니다.
위에서 만들었던 데이터는 일반회원 계열,
지금부터 추가할 데이터는 우수회원 계열과 특별회원 계열이라고 할 수 있습니다.

데이터 시트에 추가 데이터를 입력합니다.

데이터 시트에 새로운 계열이 추가되면 당연히 차트에도 새로운 계열이 추가되며
모든 데이터 수정 과정은 실시간으로 차트에 반영됩니다.

회원 종류는 차트 아래쪽에 있는 범례를 통해 색으로 구분할 수 있습니다.
시간의 흐름에 따라 일반회원 수와 우수회원 수, 특별회원 수가 점차 증가했다는 것을 쉽게 알 수 있네요.
바로 꺾은선 그래프만의 특징입니다.

더 쉽게, 더 빠르게 이해할 수 있는 정보 !
직관적이라는 것은 생각의 과정 없이 한번 보면 바로 알 수 있는 것을 말합니다.
차트의 본질이자 존재 이유라고 할 수 있겠네요.
어쩌면 파워포인트라는 도구의 본질일 수도 있습니다.
프레젠테이션에서 정보의 직관적인 표현은 아주 중요한 개념이니까요.

선 그래프

엑셀 중급_차트 – 꺾은선 차트의 선 디자인

엑셀에서 묶음 막대형 그래프 다음으로 많이 쓰이는 것이 꺾은선형 그래프 이며 시간의 변화에 따른 데이터를 표기하는데 탁월 합니다. 그러나 만약 이 차트를 인쇄할 경우 선이 겹쳐지는 부분이 있으면 프린터가 흑백일 경우 구분 하기가 매우 어렵습니다. 이럴 때는 차트에 삼각형, 네모 같은 표식을 넣어주어 구분하면 됩니다. 엑셀 차트의 계열 하나 하나는 모두 각자 서식을 따로 가지고 있으므로 선 하나 하나의 디자인을 다르게 하는 것이 가능합니다.

꺾은선형 그래프의 추가

만약 내가 하는 프로젝트가 거의 꺾은선형 그래프라면 기본 그래프를 꺾은선형으로 해두어도 되지만 일반 막대 그래프에서 바꾸는 것도 그리 오래 걸리진 않습니다.

데이터 안에서 알트 + F1을 누르면 묶은 막대형 그래프가 기본으로 생성됩니다.

디자인 탭에서 차트 종류 변경을 클릭 하세요.

꺾은선형 그래프를 더블 클릭하면 확인을 누르지 않고 바로 삽입이 됩니다.

기본 꺾은선형 그래프 입니다.

꺾은선형 그래프도 여러가지 변형이 있지만 제가 개인적으로 활용해 본 적은 없습니다. 한번씩 클릭해서 어떤 것인지는 확인해 보세요.

라인에 서식 주기

도입부에 설명 하였듯이 꺾은선형 그래프는 흑백 프린터로 프린트를 할 경우 구분하기 쉽지 않습니다. 이럴 때는 굵직한 표식을 넣어주면 구분이 쉬워 집니다. 또 자신의 선호도에 따라 꺾은선을 부드러운 선으로 바꾸실 수도 있습니다.

아무 선이나 더블 클릭을 하면 계열 서식창을 불러 옵니다. 선 하나 하나 모두 각자의 속성을 가지고 있습니다 첫번째 아이콘을 클릭 하시고 >> 표식 >> 표식 옵션에서 형식과 크기를 정합니다. 색상은 제가 미리 밑에서 정했으나 여기 사진에는 보이질 않습니다.

같은 방식으로 나머지 4개의 선의 표식을 모두 정하시면 됩니다. 4개의 선의 표식을 모두 다르게 정하는 것은 안타깝게도 스타일에 없습니다. 만약 같은 스타일을 계속 사용하고 싶다면 지난번에 소개한 차트 서식에 넣어 두시면 이런 수고를 반복 하지 않으셔도 됩니다.

선 디자인

선의 색상도 물론 바꿀 수도 있지만 요긴하게 쓰이는 옵션은 선 그래프 선을 완만하게 만들어 데이터의 부족한 부분을 보완하는 것 입니다. 꺾은선형에서 지나치게 꺾여 있으면 데이터가 부족하다는 뜻이니까요.

첫번째 아이콘 >> 선 을 클릭하시면 선 자체의 색상, 굵기, 여러 기타 옵션을 바꿀 수 있습니다.

완만한 선을 클릭하시면 꺾은선이 이제 완만한 선이 됩니다.

재미 있는 옵션으로 선을 화살표 형태로 만들 수 있습니다.

4가지의 표식과 화살표 까지 넣은 꺾은선, 완만한 선 콤보 그래프 입니다.

오늘 소개해 드린 선 그래프 꺾은선형 그래프의 옵션들은 제가 실제 많이 사용하는 것들 입니다 . 프린터로 차트를 인쇄해야 할 경우 매우 요긴하게 활용 됩니다 .

선 그래프

정말 오랜만에 Upload 하는 것 같다. 무수히 쌓여있는 Upload 자료들을 보고 있자니, 언능 언능 올려야지 하면서도. 짜투리의 시간을 이용하지 못하는 나의 게이름은 참.

여튼, 오랜만에 글을 쓰려니 무지 무지 재밌다. 재미없는 것만 시키는 회사생활보다 10000000배는 재밌는 것 같다. (정말 진심이다. )

직장인이라면 엑셀과 파워포인트를 무수히 선 그래프 많이 사용할 것이다. (물론 그 밖의 Tool도 많겠지만) 그래프로 요약해서 보고해야 할 경우가 많은데, 그럴 때 유용하게 사용하면 좋을 듯하다.

우선 오늘은 막대그래프와 꺾은선 그래프를 함께 나타내는 것을 시도해보자.

1. 엑셀을 켠다.

2. 임의로 예제를 만들어서 본다.
(제조업에 있으므로 생산량과 검사량 & 부적격량을 가지고 만들어 보겠음)

3. (메뉴)삽입 → 차트) 꺾은선형 → 표식이 있는 꺾은선형 을 선택해보겠다.
막대그래프 먼저 삽입해도 선 그래프 상관없다.

검사량도 추가해본다.

4. 변경하고자 하는 계열을 선택하여 차트를 변경한다.
여기서는 생산량을 가지고 해보자.

변경코자 하는 계열에 마우스 오른쪽을 찍어서 변경해도 되고,

메뉴 탭을 이용해도 된다.
메뉴) 디자인 → 맨 왼쪽 측에 "차트종류 변경" 클릭

결과화면)

확대화면)

▶ 그래프를 살펴보면, 생산량이 증가하면 검사량도 증가하는 것을 파악할 수 있다.

추가적으로 부적격량도 표현해보면, 아래와 같이 나타낼 수 있다.

완전 X축 밑에 바짝 누어서 나타나는 것이 부적격량이다. ㅉㅉㅉ
보기 힘들다. 이렇게 보고했다간 귓방망이를 맞을 수도 있다. (말이 그렇단 거다.)

약간 손 좀 봐주자.

변경하고자 하는 데이터 계열 서식을 클릭해서,

결과화면)
선 그래프

위 화면을 봐서는 뒤죽박죽으로 뭐가 먼지 모르겠다;;;
축 서식에서 범위값을 조정하고 또한 요것저것 만져보면 아래와 같다.

▶ 7월10일~24일 동안 생산된 양을 막대그래프로 표기하였고, 그에 따른 검사량과 부적격량을 꺾은선 그래프로 나타내었다.

그래프는 손이 많이 간다는 점이 있지만, 그보다 더 큰 장점이 많다. 각 업무에 맞게 그리고 또 상사의 취향(?)에 맞게 그래프를 잘 이용하길 바란다.

상사란 사람들이 이해력을 키울 생각은 하지 않고, 괜히 부하의 문서작성 탓만한다면.. 그래도 꾹 참길 바란다. 왜냐하면 돈벌어야 하니까;;;

마천동마사장

일러스트레이터 선 그래프 그리기

그래프 시리즈의 마지막 선그래프 편입니다. 선그래프는 해당 수치의 변화량을 한눈에 비교할 수 있는 대표적인 그래프입니다. 수작업으로 직접 그래프를 그려도 될 만큼 단순한 형태지만 일러스트레이터를 이용하면 더 세련된 형태로 표현할 수 있습니다. 오늘은 아래의 자료를 바탕으로 판매량을 한눈에 비교할 수 있는 아이콘이 추가된 선그래프를 만들어 보겠습니다.

선그래프 연습용 자료

작업 순서

1. 그래프 크기 지정

선그래프 도구(J)선택-아트보드(대지) 클릭-크기 입력. 모든 작업의 시작은 오브젝트의 크기 지정입니다. ▼

예시처럼 통계를 입력하고 행/열 위치 바꿈과 적용을 클릭하면 아트보드(대지) 상의 선그래프의 변화를 확인할 수 있습니다. ▼

선그래프 우클릭-유형 선택. 세부 사항 변경 창으로 들어갑니다. ▼

그래프 옵션-데이터 점 표시 체크. 체크 상태가 Default입니다. 체크가 꺼져있는지 확인하세요. 좌표축 설정으로 이동. ▼

좌표축-눈금보기에서 길이 : 폭 전체 변경. 범주축 설정으로 이동. ▼

범주축-눈금 보기-길이 : 폭전체. 눈금 : 3. 눈금을 레이블 사이에 삽입 : 체크해제. 확인 클릭. ▼

4. 보기 자(Marker) 등록

세부 사항이 변경된 그래프에서 데이터 점=보기 자(Marker)입니다. 입력된 통계 자료가 표시되는 부분입니다. 간단한 작업으로 보기 자를 등록하고 적용해보겠습니다. ▼

제조사에 해당하는 세 개의 아이콘을 만들어주세요. 사각형 도구(M), 원형 도구(L) 등으로 최대한 단순하게 만드는 것이 좋습니다. 등록할 아이콘 선택-오브젝트-그래프-디자인 선택. ▼

그래프 디자인 등록창-새디자인-이름 변경-이름 입력-확인 클릭. 보기 자에 적용할 새로운 디자인이 등록됐습니다. ▼

5. 보기 자(Marker) 적용

그룹 선택 도구를 선택합니다. 레이어 상의 동일한 그룹을 한꺼번에 선택해주는 도구입니다. 현재는 선그래프의 그룹이 유지된 상태이기 때문에 그룹 선택 도구가 유용합니다. ▼

적용할 영역에 해당하는 데이터 점을 더블 클릭해서 같은 오브젝트를 한 번에 선택합니다. 세 번 클릭할 경우 우측 상단에 따로 표시된 범례부분도 함께 선택됩니다. 범례는 따로 삭제할 예정이기 때문에 더블 클릭, 세번 클릭 둘 다 가능합니다. ▼

새 디자인을 적용할 데이터 점 선택-오브젝트-그래프-보기 자 선택. ▼

그래프 보기 자 창에서 적용할 디자인 선택. 확인 클릭. ▼

새 디자인이 기존 그래프 점의 사각형 범위 안으로 구겨진 상태로 들어간 것을 볼 수 있습니다. 크기 또한 인지가 안될 정도로 작기 때문에 수정 작업이 필요합니다. ▼

6. 보기 자(Marker) 수정

사각형 도구로 사각형 오브젝트를 그린 후 면과 선의 색상을 제거합니다. 보기 자에 적용되는 디자인은 데이터 점의 크기에 한정되기 때문에 사각형을 선 그래프 이용해서 새 디자인의 범위를 변경할 수 있습니다. ▼

레이어 창에서 해당 오브젝트 드래그하거나 단축키를 이용해서 면과 선의 색상을 제거한 사각형을 적용할 디자인 아래에 위치시킵니다. ▼

수정된 아이콘과 사각형 모두선택-오브젝트-그래프-디자인 선택. ▼

그래프 디자인-새디자인-이름 변경-이름 입력-확인 클릭. 수정된 아이콘을 재등록합니다. ▼

7. 보기 자(Marker) 최종 적용

그룹 선택 도구-데이터 점 더블 클릭-데이터 점 선택 후 오브젝트-그래프-보기 자 선택. ▼

투명 사각형 오브젝트가 선 그래프 크기 적용의 기준이 되면서 데이터 점보다 큰 아이콘으로 변경되는 것을 확인할 수 있습니다. 같은 방법으로 나머지 2개의 아이콘을 선그래프에 적용시킵니다. ▼

8. 데이터 변경 가능

선그래프 그룹이 유지된 상태로 수정 작업을 진행했기 때문에 데이터 변경이 가능합니다. ▼

데이터 확인(그래프 우클릭-데이터)이 끝나면 그룹을 풀어줍니다. 그룹을 풀어줄 경우 보기 자(Marker)의 수정 및 적용이 되지 않기 때문에 그룹 풀기는 가장 마지막에 해주세요. ▼

꾸미기

선그래프의 색상을 아이콘(보기 자)과 통일시켜줍니다. 나라명은 국기아이콘과 영문으로 강조해주고 좌측 수치는 숫자가 올라갈수록 진하게 표현해줍니다. 제조사별 아이콘을 따로 분리해서 제조사명을 표시합니다. 눈금 역할을 하는 가로, 선 그래프 세로 선들은 획두께(Stroke)를 다르게 표현해줍니다. 타이틀의 제목을 넣고 펜 도구(P)와 페인트브러쉬도구(B)로 꾸며줍니다. ▼

선그래프 예시

지금까지 아이콘이 추가된 선그래프 그리는 방법에 대해 정리해봤습니다. 잘 따라오셨나요?

선그래프는 선 그래프 막대그래프와 함께 가장 흔하게 볼 수 있고 가장 이해하기 쉬운 형태의 그래프입니다. 그만큼 단순 표현만으로는 너무 심심한 구성이 되기 때문에 자신만의 개성 있는 표현 방식을 연습해놓으면 나중에 도움이 되겠죠?

글자보다는 숫자, 숫자보다는 그래프가 상대방을 설득하는데 유용한 표현 방식이라고 생각합니다. 조금만 정성을 쏟으면 PPT 등의 한 페이지를 장식하는 이쁜 그래프를 만드실 수 있을 거라고 확신합니다.

선 그래프

더 나은 시각화 그래프를 그리는 간단한 방법 3가지

우리가 데이터 시각화 그래프를 만드는 이유는 데이터의 의미를 시각적으로 빠르게 파악하기 위함입니다. 다양한 시각화 그래프 유형들은 제각기 다른 목적으로 활용되곤 하는데요! 이는 곧 시각화 그래프 하나만으로 모든 데이터 인사이트를 찾을 수 없다는 것을 의미하기도 합니다. 따라서 우리는 데이터 시각화 그래프를 만들 때 자신의 의도를 최대한 효과적인 방법으로 표현할 수 있는 방법을 찾아야 하는데요!

오늘은 시각화 그래프의 부가 요소를 활용하여, 더 나은 시각화 그래프를 만드는 방법에 대해 알아봅니다.

1. 시각화 그래프의 부가 요소 활용하기

우리가 보고 만드는 시각화 그래프에는 데이터를 표현한 시각화 요소(도형) 이외에도 다양한 요소를 포함할 수 있습니다.

시각화 그래프의 구성 요소

시각화 그래프의 구성 요소

시각화 그래프의 부가 요소라 하면 제목, X축, Y축, 범례 등을 떠올릴 수 있는데요! 이들은 시각화 그래프에서 데이터의 의미를 정확하게 읽을 수 있도록 도움을 주는 요소라고 할 수 있습니다. 이를 활용하면 우리는 시각화 그래프로 표현된 데이터가 무엇인지, 데이터를 해석할 때 무엇을 기준으로 크고 작음을 비교해야 할지 등 데이터 해석을 위한 기본적인 정보를 파악할 수 있습니다.

시각화 그래프의 부가 요소를 활용해 어떻게 시각화 그래프를 더 효과적으로 만들 수 있을지 사례를 통해 자세히 알아보도록 하겠습니다!

1.1 시각화 그래프에 텍스트 더하기

그래프의 제목, X축, Y축, 범례 등이 그래프를 보조하는 수단으로써 활용된다면 보다 직관적으로 그래프 영역 내 특정 요소를 직접 표기하여 그래프를 통해 전달하고자 하는 핵심 데이터 인사이트를 직접 노출하는 방법도 있습니다. 가장 흔한 사례가 그래프 영역 내 글자로 내용을 작성하여 인사이트를 바로 찾을 수 있도록 하는 것입니다.

2017년 일별 서울시 배달 업종 이용 현황 분석

2017년 일별 서울시 배달 업종 이용 현황 분석

위 그래프를 사례로 살펴볼까요? 위 그래프는 2017년 한 해 동안 서울시에서 치킨, 중국음식 배달 업종 이용 추이를 시각화 한 선 그래프입니다. 그래프 영역 중 특정 시점의 날짜가 텍스트로 표기된 것을 볼 수 있는데요! 이처럼 그래프 영역 내 시각화 요소의 특정 부분에 텍스트로 해당 정보를 직접 표기하는 것을 데이터 레이블이라고 합니다. 시각화 그래프에 데이터 레이블을 표시하면, 그래프를 보는 사람의 시선이 텍스트로 먼저 이동하도록 유도할 수 있습니다. 이 경우 그래프를 만든 사람이 자신이 전달하고자 하는 데이터 인사이트를 사람들이 먼저 찾을 수 있도록 하는 효과를 얻을 수 있습니다. 위 그래프에서는 데이터가 급증하거나 급락한 시점의 날짜를 텍스트로 표기하여, 데이터가 급변한 시점은 언제이고, 어떤 일이 있었을지에 대해서 사람들이 빠르게 생각해 볼 수 있도록 합니다.

한편, 시각화 그래프의 특정 부분에 해당 정보를 표기하는 방법 외에, 직접 데이터 인사이트를 문장으로 표기하는 경우도 있습니다.

발행 연도별 과학 연구 자료의 이용 가능성 현황

발행 연도별 과학 연구 자료의 이용 가능성 현황 (출처 : The Pudding, ‘A Chronicle of the Anti-vaccination Movement’)

위 막대그래프는 발행 연도별 과학 연구 자료의 이용 가능성 현황을 보여줍니다. 그래프 영역 내 ‘1993년 혹은 그 이전의 경우 데이터 접근 가능성이 거의 10% 이하 수준이었다’는 문장이 표기된 것을 볼 수 있는데요! 시각화 차트를 통해 알 수 있는 데이터 인사이트를 직접적으로 표기하여 그래프를 오래 보고 있지 않더라도 빠르게 의미를 찾을 수 있다는 것이 장점입니다.

이와 같이 그래프 영역 내 데이터 인사이트를 직접 문장으로 서술하여 표기하는 것을 어노테이션(Annotation)이라고 합니다. 어노테이션을 한글로 하면 ‘주석’으로 말 그대로 차트를 설명하는 부연 설명을 차트 영역 내 표시하는 것을 말합니다.

1.2 시각화 그래프에 선 긋기

시각화 그래프에는 기본적으로 선이 많이 사용됩니다. 앞서 시각화 그래프의 구성 요소로 살펴본 X축, Y축도 선이라고 볼 수 있죠! 이 뿐만 아니라 추가로 선을 더해 시각화 그래프가 전하는 데이터 인사이트를 강조하는 방법이 있는데요! 참조선과 추세선이 여기에 해당합니다.

먼저, ‘참조선’에 대해 알아볼까요? 참조선은 데이터 해석에 참조할만한 정보를 제공하는데요! 사례를 통해 참조선이 무엇인지, 왜 이를 사용하면 효과적인지 알아보겠습니다.

연도별 미세먼지(PM10) 농도 (황사 일자 제외 평균값), 2001-2016, 국립환경과학원

연도별 미세먼지(PM10) 농도 (황사 일자 제외 평균값), 2001-2016, 국립환경과학원

위 선 그래프는 우리나라의 연도별 미세먼지(PM10) 농도를 시각화한 것입니다. 그래프 상단을 보면 미세먼지 환경 기준을 의미하는 파란색 참조선이 수평으로 그어진 것을 볼 수 있는데요! 우리는 이 참조선을 기준으로 연도별 미세먼지의 수준이 높았는지 반대로 낮았는지를 판단 할 수 있습니다.

다음으로 선 그래프 그래프에 그릴 수 있는 또 다른 선, ‘추세선’에 대해서도 알아보겠습니다.

일별 콜택시 이용 통화량 추이 변화 (2016년 12월 기준)

일별 콜택시 이용 통화량 추이 변화 (2016년 12월 기준, skt data hub)

위 선 그래프는 2016년 12월 한 달 동안 전국 지역별 일별 콜택시 이용 통화량 추이를 시각화 한 것입니다. 먼저 그래프 영역을 보면, 최댓값과 최솟값이 데이터 레이블로 표시된 것을 볼 수 있습니다. 또 지역별 데이터를 시각화 한 영역에 짙은 회색 점선이 있는 것을 볼 수 있는데요! 이 짙은 회색 점선이 데이터의 추이 변화의 경향을 보여주는 추세선입니다. 추세선의 기울기에 따라서 데이터의 변화 정도를 알 수 있고, 또 그 방향에 따라 증가하는 추세인지, 감소하는 추세인지 쉽게 파악할 수 있습니다.

2. 시각화 요소의 색 바꾸기

그래프에 특정한 부가 요소를 더하지 않고, 색을 활용해 자신이 의도한 메시지를 강조하는 시각화 그래프를 만들 수도 있습니다.

2.1 일반적인 시각화 그래프에서 색을 다르게 사용하는 방법

일별 콜택시 이용 통화량 추이 변화 (2016년 12월 기준, skt data hub)

일별 콜택시 이용 통화량 추이 변화 (2016년 12월 기준, skt data hub)

앞서 위에서 살펴본 시각화 그래프를 다시 한번 살펴볼까요? 지역별 데이터를 의미하는 선 뒤로 회색 음영 처리된 영역이 보이시나요? 일반적인 그래프에서 흔히 볼 수 없는 모습일 텐데요! 왜 이런 영역이 표시된 것일까요? 기간 내 데이터의 최댓값과 최솟값을 기준으로 색을 칠한 이 영역은 데이터의 변동 폭을 직관적으로 파악할 수 있도록 합니다. 영역이 크면 클수록 데이터의 변동 폭이 큰 것이고, 그렇지 않은 경우 비슷한 수준을 유지했다는 것을 직관적으로 알 수 있습니다.

요일별, 시간별 출생아 비중 (출처 : storytelling with data 블로그)

요일별, 시간별 출생아 비중 (출처 : storytelling with data 선 그래프 블로그)

위 그림은 요일별, 시간별 출생아 비중을 시각화 한 100% 누적 막대 그래프입니다. 왼쪽 그래프와 오른쪽 그래프의 차이는 무엇인가요? 가장 먼저 차트에 활용된 색의 가짓 수가 다르다는 것을 알 수 있습니다. 왼쪽 그래프의 경우 시간 범위별로 각기 다른 색을 사용했지만, 오른쪽 그래프는 새벽 12시부터 5시 59분 사이의 데이터만 푸른 계열로 표현하고, 나머지 시간대는 모두 회색으로 표현했습니다. 왼쪽 그래프 보다 오른쪽 그래프에서 시각화 그래프를 만드는 사람이, 이를 보는 사람들이 먼저 집중해서 보길 원하는 것이 무엇인지 쉽게 짐작할 수 있습니다.

뿐만 아니라 푸른 계열로 표현한 부분 중에서도 데이터의 크기에 따라 색의 짙고 옅음을 다르게 표현하여, 주말로 갈수록 데이터가 증가한다는 것도 쉽게 파악할 수 있도록 하였습니다. (참고로 오른쪽 그래프의 경우 색의 활용뿐만 아니라, 핵심 데이터 인사이트를 차트 제목으로 작성하여 더욱 효과적으로 메시지를 전달한 사례로 볼 수도 있습니다!)

2.2 지도 시각화에서 색을 활용하는 방법

그렇다면 일반적인 그래프 말고 지도 시각화에서도 색을 다르게 활용하는 방법이 있을까요? 지도 시각화 제작시 데이터를 의미하는 시각화 요소를 배치할 배경을 무엇으로 하느냐에 따라서 그 효과가 달라집니다. 쉽게 말해, 일반적인 그래프에서 색을 바꾸는 것을 지도 시각화에서는 지도의 배경을 바꾸는 것과 동일하다고 볼 수 있죠!

이해를 더하기 위해 지도를 구성하는 요소인 계층(layer)에 대해 짚고 넘어가보겠습니다.

지도의 계층 (출처 : Caliper)

지도의 계층 (출처 : Caliper)

지도는 점, 선, 면의 요소로 표현된 여러 개의 계층을 겹쳐 놓은 것이라고 볼 수 있습니다. 계층의 대표적인 예는 국가/지역을 나누는 경계선, 해안선, 도로 및 고속도로 등을 예로 들 수 있는데요! 이 중 어떤 요소를 계층으로 선택하여 활용하느냐에 따라서, 또 어떤 색으로 이를 표현하느냐에 따라서 지도의 스타일이 달라집니다.

다양한 지도 스타일

다양한 지도 스타일 (출처 : Mapbox)

지도 스타일이 달라지면, 그 위에 데이터를 시각화 요소로 표현한 지도 시각화를 통해 메시지를 전달할 때 그 효과도 달라지기 마련인데요! 따라서 지도 시각화로 데이터를 표현하고자 한다면, 어떤 스타일의 지도가 데이터 인사이트를 효과적으로 전달하는 데 도움이 될지 판단하고 사용할 선 그래프 필요가 있습니다.

허리케인 마리아로 발생한 푸에르토리코 정전 사태 지도 시각화 (출처 : The Washington Post,

허리케인 마리아로 발생한 푸에르토리코 정전 사태 지도 시각화 (출처 : The Washington Post, ‘After Hurricane Maria, Puerto Rico was in the dark for 655 days, 21 hours and 43 minutes’)

위 지도 시각화는 미국 언론사 워싱턴 포스트가 발행한 ‘허리케인 마리아 그 후, 111일, 17시간, 1분 동안 어둠 속에 있던 푸에르토리코 지역’이라는 기사에 포함된 시각화 자료입니다. 허리케인 마리아로 인해 발생한 푸에르토리코 정전 사태의 심각성을 보여주는데요! 지도 위 데이터의 크기를 색으로 표현한 히트맵 유형을 활용하였는데, 일반적인 지도와 달리 어두운 배경 지도를 활용한 것이 눈에 띕니다!

왜 어두운 배경 지도를 사용했을까요? 이는 지역별 밤 시간대의 불빛 선 그래프 정도를 색으로 표현하는데 효과를 더하기 위해서였는데요! 시점별 도시의 불빛 정도의 차이를 직관적으로 파악할 수 있습니다. 정전이라는 주제의 데이터를 표현하는데 매우 적합한 지도 스타일을 활용해, 시각화를 통한 데이터 인사이트 전달 효과가 극대화된 사례라고 할 수 있습니다.

3. 같은 차트를 한 번 더, 확대해서 그리기

앞서 살펴본 1, 2의 방법보다 단순하지만, 충분한 효과를 낼 수 있는 방법도 있습니다. 1, 2의 방법이 시각화 그래프에 부가 요소를 더하거나, 색을 바꾸는 등의 노력이 필요하다면, 이번에는 그래프 자체를 변경하지 않아도 됩니다. ‘무슨 이야기인지…?’라는 생각이 드시나요? 사례를 통해 알아보도록 하겠습니다.

미국 역대 홍역 발생 현황 (출처 : The Washington Post,

미국 역대 홍역 발생 현황 (출처 : The Washington Post, ‘A record number of measles cases is hitting the U.S this year. Who is being affected?’)

위 그래프를 볼까요? 왼쪽의 작은 선 그래프와 오른쪽의 선 그래프는 무엇이 다를까요? 자세히 살펴보면, 두 선 그래프가 표현한 데이터의 기간이 다르다는 것을 알 수 있습니다. 왼쪽의 작은 선 그래프는 1950년 이래로 현재까지 발생한 홍역 현황 전체 추이를 보여주지만, 오른쪽 선 그래프는 1990년 이래로 홍역 발생 현황 추이만 나타냅니다.

왜 이렇게 시각화한 것 일까요? 그 이유는 1950년 이래로 홍역 발생 현황을 보면, 워낙 1950-60년대의 홍역 발생 수가 압도적이기 때문에, 하나의 선 그래프로는 1990년 이후 시점의 데이터 변화를 파악하기 어렵기 때문입니다. 따라서 이러한 한계를 극복하기 위해 왼쪽 그래프로는 데이터의 변화를 보여주기 어려운 시점의 데이터만 따로 보기 위해 별도의 그래프를 그린 것입니다. 오른쪽 선 그래프에서는 왼쪽의 경우와 달리 1990년 이후의 데이터 변화를 직관적으로 파악할 수 있다는 것을 알 수 있습니다.

동일한 데이터 시각화 그래프의 부분을 확대하여 표현하는 방법(출처 : 책

동일한 데이터 시각화 그래프의 부분을 확대하여 표현하는 방법(출처 : 책 ‘진실을 드러내는 데이터 시각화의 과학과 예술’)

이처럼 시각화 그래프에서 데이터 표현 범위가 너무 넓어서 시각화 요소로 데이터의 변화를 파악하기 어렵거나, 또 시각화 요소가 너무 많이 밀집되어 있어 상세한 데이터 패턴을 알기 어려운 경우, 특정 부분만 확대한 별도의 차트를 함께 나열하면, 전하고자 하는 데이터 인사이트를 효과적으로 전달할 수 있습니다.

지금까지 데이터 시각화 그래프를 좀 더 효과적으로 만드는 3가지 방법에 대해 자세히 알아보았습니다. 시각화 그래프 영역에 부가 요소를 더하거나, 조금 색다른 방법으로 색을 활용하는 방법 또 단순하지만 간단히 동일한 그래프를 확대하여 한 장 더 그리는 방법을 통해 우리는 각자 자신이 전달하고자 하는 데이터 인사이트를 가장 효과적으로 전달할 방법을 찾고 적용할 수 있습니다.

여러분이 만든 시각화 그래프는 여러분이 의도한 데이터 인사이트를 얼마나 정확하게, 또 얼마나 효과적으로 전달하고 있나요? 이번 글을 통해 더 나은 시각화를 만드는 방법을 고민하고 시도할 수 있는 계기가 되었길 바라며 글을 마무리합니다.


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