이번 강좌에서는 단순한 수준을 넘어선 데이터셋 작업에 쓰일 보다 복잡한 개념에 대해 알아보겠습니다. 시각적인 부분과 데이터에 대한 이해가 어떤 연관성을 갖는지 알아보면서, 이 두 가지 개념이 데이터 스토리텔링에서 어떻게 작용하는지 살펴보겠습니다. 시각화 오류나 데이터 오류를 예방할 수 있는 주요 방법을 복습해 본 후에, S&P 500 섹터를 가지고 태블로에서 다변량 기술적 분석을 적용해 보겠습니다.
Overview
Syllabus
- 다변량 시각화 기법
- 매우 단순한 형태를 제외한 모든 데이터셋은 복합적 분석을 위해 해당 데이터의 다변량에 대한 이해가 필요합니다. 데이터를 눈으로 보고 시각적으로 상호작용하는 것이 다변량 분석의 핵심이며, 이를 통해 복잡한 데이터에서 보다 직관적으로 고차원의 관계를 찾아낼 수 있습니다. 이번 모듈에서는, 비교에 사용되는 다양한 차트 형태와 시각자료를 살펴보겠습니다. 태블로에서 상관관계를 연습할 기회도 있을 것입니다.
- 통계적 관계 및 분포
- 복잡한 데이터를 이해하는 데 있어서 상호작용은 일반 데이터 이용자에게 얼마나 중요할까요? 이번 모듈에서는 데이터와의 시각적 상호작용으로 어떻게 복잡한 데이터 자료의 고차원적 관계를 직관적으로 찾아낼 수 있는지 알아보고, 데이터 이용자 규모가 클 때 시각화를 통한 상호작용이 도움이 될지 또는 방해가 될지 토의해 보겠습니다.
- 데이터를 이용한 스토리텔링
- 이용자에게 데이터를 전달할 때 스토리텔링이 중요한 이유가 무엇일까요? 여러분의 시각자료에 적용해야 할 스토리텔링 원칙에는 무엇이 있을까요? 이번 모듈에서는 스토리텔링의 여러 측면과 핵심 주주에게 올바른 의견을 효과적으로 전달하기 위한 스토리 구성 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.
- 윤리, 사기 및 오류
- 우리는 시각화 작업을 할 때마다 추상적인 데이터 모델을 만들게 됩니다. 설계자로서 자신의 역할로 인해 오류, 기만, 혼선이 생길 수 있음을 이해하고, 데이터의 신뢰성 및 객관성을 최대한 보장할 수 있어야 합니다. 이번 모듈에서는, 시각화 오류 몇 가지를 살펴보고 잘못된 데이터 사용을 예방할 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다. 또한, 공부한 내용을 활용하여 태블로에서 다변량 시각화 기법을 적용해 볼 것입니다
Taught by
Julie Pai
