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인사이트 발견을 위한 데이터 활용 전략

November 12, 2019visualization

var example = true

function foo(arg) {
  console.log("do", arg)
  arg = example ? true : false
  return arg
}

뉴스젤리, 강원양

  • 아마존에서는 데이터가 모든 것을 지배한다.
  • 데이터를 활용한 조직간 문화, 의사소통을 한다.

데이터 활용에 필요한 3가지

데이터

  1. 서비스/제품 관련 데이터
  2. 조직 성과 데이터
  3. 고객 데이터

데이터 활용 솔루션, 플랫폼

  1. Google Analytics
  2. R
  3. Python
  4. tableau

데이터 활용 역량

  1. 데이터 수집
  2. 데이터 관리
  3. 데이터 가공 및 분석
  4. 데이터 시각화
  5. 데이터 기획

    Data Literacy의 역량을 길러야 한다.

데이터 시각화

구글 트렌드

  • 소셜 데이터
  • 어떤 키워드

    • 데이터 사이언스 > 빅 데이터
    • 데이터 사이언스의 관심도가 올라가고 있는 추세이다.

우리는 어디에 있는가

  • 데이터가 준비되어 있다.
  • 데이터 활용 솔루션이 정해져 있다.
  • 데이터 활용 역량이 갖춰져 있다.

효과적인 데이터 활용을 위해 가장 중요한 역량

5. 데이터 기획

전반적인 데이터 간의 관계 이해하고 활용을 위한 계획 수립 → 데이터 시각화 대시보드

데이터 시각화 대시보드

한 개 이상의 차트와 데이터 탐색 기능 요소를 한 화면에 구성하여 효과적으로 탐색하고 인사이트를 도출할 수 있도록 설계한 것

  • 인사이트 중심 대시보드 레이아웃
  • 차트 간 인터렉션을 활용한 데이터 필터링
  • 요약 차트

데이터 시각화 대시보드를 만드는 과정

  1. Audience - WHY?
  2. Data - WHAT?
  3. Visualization - HOW?

    1. 상호작용이 가능한 인터랙티브 차트 및 대시보드
    2. 실시간 데이터 조회가 가능한 대시보드
    3. 공유를 통한 데이터 활용 UP!

시각화 대시보드를 잘 만드는 방법

  1. 목적에 맞는 시각화 차트 사용하기
  2. 5개 이하의 차트로 화면 구성하기
  3. 데이터 탐색을 위한 인터랙티브 기능 요소 더하기 (filtering, highlighting)
  4. 정확한 데이터 해석을 위한 안전 장치 마련하기 (tooltip, 데이터 출처 표기)
  5. 목적에 따라서 여러 개의 화면 만들기

데이터 시각화 원리 = 데이터 집산

범주형 변수 X 수치형 변수 = 차트

범주형 변수 - 시각화 요소를 구분하는 키, 텍스트나 날짜가 독립된 값으로 구분

수치형 변수 - 시각화 요소의 크기를 결정하는 키, 계산할 수 있는 숫자값 형태

데이터 집산

데이터를 여러 기준으로 묶거나 쪼개는 것

현재의 시각화 솔루션

  • 자연어를 활용한 시각적 분석 (Tableau)
  • 분석 알고리즘으로 차트 그리기 (Power BI)

차트의 종류

데이터의 크기를 비교하는 기본 차트

  • 막대 차트
  • 그룹 막대 차트
  • 버블 차트
  • 지도

시간에 따른 데이터의 변화를 비교하는 차트

  • 라인 차트
  • 영역 차트
  • 타임라인 차트

전체 중 차지하는 비중을 비교하는 차트

  • 파이 차트 (5개 이상이 되지 않는 것이 좋다)
  • 도넛 차트
  • 누적 막대 차트
  • 와플 차트
  • 트리 맵 (계층 구조를 갖는 데이터)

데이터의 간의 관계를 비교하는 차트

  • 산점도
  • XY 히트맵
  • 네트워크

위치 데이터를 비교하는 차트

  • 지도 (field, symbol, dot, flow)
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