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+ 펴낸 책

데이터 시각화 교과서

by 책만 2020. 2. 6.


데이터 시각화 교과서

데이터 분석의 본질을 살리는 그래프와 차트 제작의 기본 원리와 응용

클라우스 윌케 지음 | 권혜정 옮김 | 최재원 감수 | 376쪽 | 28,000원

2020년 2월 20일 출간 | 185*240*16 | ISBN 97989909109

원서: Fundamentals of Data Visualization: A Primer on Making Informative and Compelling Figures


판매처 [교보문고] [YES24] [알라딘] [인터파크] [반디앤루니스] + 전국 교보문고 매장


★ 정오표: https://www.onlybook.co.kr/entry/dataviz-errata (아직 등록된 정보가 없습니다)

★ 원서 깃북 소스코드의 설치와 실행환경 안내https://www.onlybook.co.kr/entry/dataviz-rendering


정확성과 심미성을 모두 갖춘 데이터 시각화의 바이블!
통계적 본질에 근거해 데이터 분석 결과를 효율적으로 전달하는 데이터 시각화에 대한 모든 것!
데이터 시각화는 예술이자 과학이다. 과학적으로 정확하면서 미적으로 흉하지 않아야 하며, 또한 미적으로 탁월하면서도 과학적으로 오류를 용납하지 않는 결과물을 만들어야 한다. 데이터 시각화는 무엇보다도 데이터를 정확하게 전달해야 한다. 데이터 분석 결과를 정보 왜곡 없이 사실 그대로, 그리고 보는 사람에게 인지적 부담 없이 쉽고 명확하게 전달하는 ‘그래프와 차트, 도표’ 제작 방법에 대한 기본 원리와 실전 응용에 대해 자세히 설명한다. 
데이터 과학자, 디자이너, 마케터, 컨설턴트, 학생, 교수, 의사, 기자, 직장인, 기업 대표 등 누구나 할 것 없이 정확하고 올바른 정보 전달에 관심 있는 이라면 누구나 참고해서 읽어야 할 책이다.

각계 전문가가 입모아 추천한 책!

이 책은 그간 체계적으로 정리되지 못한 강의 자료의 한계를 단번에 해결해 줄 것으로 확신한다. 다양한 시각화 방법들을 소개하면서 좋은 그림과 나쁜 결과 예시를 비교하는 방식으로 최적의 표현 방법을 쉽게 공감할 수 있도록 구성되어 있으며, 데이터 스토리텔링의 사례를 통해 데이터 시각화의 활용 방향성 및 포지션을 제공한다. “강추!” 이 한마디로 평을 마무리할 수 있겠다. 

- 최대우 / 한국외국어대학교 통계학과 교수

정확하면서도 아름다운 데이터 시각화 방식은 물론, 시각화 소프트웨어를 선택하는 기준, 스토리텔링 등과 같이 현업에 있는 실무자들이 직면하는 다양하고 현실적인 문제도 함께 다루며 해결책을 제시한다. 데이터 사이언티스트는 물론이고, 디자이너, 마케터, 컨설턴트, 기업 대표에 이르기까지, 데이터를 조금이라도 들여다보거나 가공해야 하는 모든 이에게 고민은 덜어주고, 니즈(needs)는 만족시킬 수 있는 교과서, 아니 ‘바이블’이 될 것이다. 

- 신대철 / 법인 신용카드 스타트업 ‘크레스트’ 대표이사

이 책에서는 데이터 시각화의 기본 요소부터 그래프 디자인의 유용한 방법, 실무에서 데이터 시각화를 할 때 생길 수 있는 문제의 해결법, 컬러의 올바른 사용 등 상세한 표현 방법까지 언급한다. 특히 데이터의 본질을 가장 효과적이고 아름답게 시각화된 결과물로 표현할 수 있도록 상세한 예시와 함께 설명해주는데, 이 점은 아무래도 미적인 부분을 중시해 작업하기 쉬운 디자이너 입장에서 자칫 놓치기 쉬운 부분이었기에 많은 도움이 되었다. 

- 명한나 / 네이버 글로벌뮤직 UI디자이너

빅데이터는 21세기의 석유라는 훌륭한 비유가 있다. 퍼올린 석유를 연료로 쓰려면 정제와 가공의 과정이 필요하듯, 데이터라는 원유 또한 마찬가지다. 데이터 시각화는 이런 로(raw) 데이터를 고급 휘발유 또는 고급 원단으로 바꾸는 작업이다. 특히 현업에서는, 데이터를 어떻게 시각화하느냐에 따라 의사결정의 결과가 달라지는 상황을 종종 목격한다. 이 책은 그렇게 최적의 도표를 찾기 위해 불철주야 고민하는 많은 분석가에게 꼭 필요한 책이다. 

- 이언주 / 데이터마케팅코리아 마케팅팀장, 수석

데이터를 분석하고 결과를 시각적으로 표현해야 하는 업무가 빈번한 분들에게 훌륭한 가이드다. 특히 데이터 분석 도구를 잘 다루기는 하지만 도출한 데이터를 최종 결과물로 어떻게 표현해야 하는지 막연해 하는 이들에게 큰 도움이 될 것이다. 아울러 시각디자인이나 인지과학에 익숙하지 않은 데이터 분석가나 과학자들이 데이터 시각화 도구가 제공하는 기본 템플릿에서 벗어나 결과물을 한 단계 업그레이드하는 데 유용한 팁이 될 것이다. 

- 정동혁 / 삼성생명보험, 데이터 엔지니어

차트의 모든 것을 담았다고 말할 수 있는 책이다. 내가 집필한 책의 차트 관련 내용이 학부생 수준의 전공 지식이라면, 이 책은 ‘차트’라는 심화 전공에 대해 배우는 전문가 과정이라 할 수 있겠다. 엑셀과 파워포인트 프로그램에서 기본 제공하는 차트만 활용하는 초심자부터, 복잡한 데이터를 시각적으로 표현하기 위한 고민이 많은 데이터 전문가까지, 곁에 두고 지속적으로 참고하기에 부족함이 없는 책이다. 

- 김재성 / 제일기획 디지털미디어, 『퍼펙트 슬라이드 클리닉』/『퍼펙트 프리젠테이션 시즌2』 저자

이 책은 데이터 시각화에 대한 시각 심리학에 바탕을 둔 미학적 측면을 주로 설명하면서도 그래픽을 만드는 사용자 입장에서 어떻게 접근할지 설명하는 실용성까지 갖췄다. 저자가 책에서는 그다지 강조하지 않았지만, ggplot2 패키지를 중심으로 관련된 확장 패키지와 다른 여러 패키지 들을 사용해 아름다운 플롯을 만드는 방법을 알려주는 기술적 측면도 매우 알차다. 뛰어난 도표로 데이터에 대한 이야기를 다른 이에게 전달하고픈 사람들을 비롯해, 데이터 과학자, 학생, 교수, 의사, 기자, 비즈니스맨 등 모든 이에게 권하고 싶다. 

- 고석범 / 신경과 전문의, R 유저 및 저술가, (주)지노바이오 대표

독자에게 좋은 평을 받은 『대시보드 설계와 디자인 시각화』가 사업상의 니즈에 어떤 시각화를 선택할지에 초점을 맞춘 반면, 이 책은 실제 디자인 요소와 방법론을 더 자세히 다룬다. 또한 기본 지식부터 시작해, 기능적인 도표부터 우선 완성할 수 있도록 친절히 안내한다. 게다가 끝까지 읽고나면 심미적인 부분도 보완할 수 있을 것이다. 

- 최윤석 / 이마트, 소매 IT 연구개발 부장, 『대시보드 설계와 디자인 시각화』 역자

우리가 익히 알고 사용하던 기본적인 선, 막대, 파이 그래프의 수준을 뛰어넘을 수 있게 도와주는 보기 드문 데이터 시각화 안내서다. 효과적인 시각화를 위한 개념에 대한 토대를 다져주고, 누구나 활용할 수 있는 다양한 그래프를 한데 모아 제공한다. 데이터 시각화 작업을 하는 사람이라면 누구든 곁에 두고 참고해야 하는 책이다. 

- 조나단 슈배비쉬 / 어반 인스티튜트 선임 연구원, 『Better Presentations』 저자

데이터를 명료하게 시각화한다는 것의 의미를 잘 설명해주는 책이다. 저자는 어떤 그래프가 효과적인지 비효과적인지에 대해 이유와 근거를 제시한다. 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 명확한 예제를 보여주고, 전문가가 어느 부분을 수정해야 할지 배울 수 있도록 스타일 선택법을 알려주는 유용한 지침서다. 

- 스티브 해로즈 / 프랑스 국립정보통신기술연구소 연구과학자

데이터나 숫자를 다루는 모두를 위한 최고의 시각화 실용서. 연구실 책상마다 팔만 뻗으면 닿는 자리에 놓고 보게 될 책으로, 명확하고 이해하기도 쉽다. 

- 스캇 머레이 / 오라일리 미디어, 수석 프로그램 관리자

이 책의 구성

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.


이 책의 주요 특징

■ 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


이 책의 독자 대상

데이터 과학자, 데이터 분석가, 디자이너, 마케터, 컨설턴트, 학생, 교수, 의사, 기자, 직장인, 기업 대표 등 누구나 할 것 없이, 정확하고 올바른 정보 전달에 관심 있는 이라면 누구나


지은이 클라우스 윌케Claus 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.

데이터 시각화는 예술이자 과학이다. 과학적으로 정확하면서 미적으로 흉하지 않아야 하며, 또한 미적으로 탁월하면서도 과학적으로 오류를 용납하지 않는 결과물을 만들어야 한다. 데이터 시각화는 무엇보다도 데이터를 정확하게 전달해야 한다. 내용 오도나 왜곡은 금물이다. 크기 차이가 2배 나는 두 수치가 도표에서 엇비슷한 수준으로 보인다면 이는 잘못된 시각화다. 데이터 시각화는 미적으로도 탁월해야 한다. 보기 좋은 도표가 메시지를 효과적으로 전달한다. 도표의 색과 시각 요소들이 서로 어우러지지 않거나, 눈에 거슬리는 요소가 있으면 사용자는 내용을 정확하게 이해하고 해석하기 어렵다. 

내 경험상, 대부분 과학자들은 (늘 그런 건 아니지만!) 데이터를 심하게 오도하지 않고 시각화 결과물을 만들어내는 법을 잘 안다. 다만 미적 감각이 발달하지 않은 탓에 시각 요소를 잘못 선택해서 의도한 메시지를 희석시키는 실수를 저지르곤 한다. 반면 디자이너들은 근사한 도표를 내놓지만 그 과정에서 데이터의 정확도를 희생시킬 때가 있다. 이 책은 과학자와 디자이너 모두에게 도움이 되고자 한다. 

옮긴이 권혜정

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. 

데이터 시각화는 다양한 의미가 담긴 숫자들을 점으로, 선으로, 면으로 그려내는 작업입니다. 수학적 언어를 시각적 언어로 ‘번역’하는 작업이죠. 제가 이 책을 위해 한 일도 영어를 한국어로 번역하는 것이었습니다. 이렇게 공통의 키워드를 놓고 보니, 번역과 데이터 시각화에는 제법 비슷한 구석이 많아 보였습니다. 사실 요즘 세상에서는 번역기를 돌리면 1초 만에 뚝딱하고 번역문이 나오기도 합니다. 지금 당장 마이크로소프트 워드에서 차트 메뉴에 들어가 숫자를 대강 입력하면 그럴싸한 그래프가 나오는 것처럼 말입니다. 하지만 이 책을 그런 식으로 번역했다면 지금 제가 ‘옮긴이의 글’이라는 제목으로 지면 한 장을 차지하는 사치를 누리지는 못했을 겁니다. 진작에 짤렸겠죠. 

그런 불상사 없이 저자의 메시지를 여러분께 전달하기 위해 저는 영어에 대한 기본적 이해를 바탕으로 원문의 의미를 정확히 파악하고, 전문 기술서에 맞는 어투를 선택하고, 같은 뜻이라도 무슨 한국어 단어를 골라 어떻게 배열해야 독자들에게 잘 이해될까 고민하며 한 문장 한 문장을 옮겼습니다. 수학적 이해를 바탕으로 데이터를 통찰하고, 특성에 맞는 시각화 방식을 선택하며, 요소들의 크기와 모양, 색상, 위치를 이리저리 조절해서 비로소 의미 있고 효과적인 그래프를 완성하는 것과 같은 과정이었습니다. 

번역 실무자 입장에서, 이 책은 데이터를 유창한 시각 언어로 번역하는 방법을 꽤나 체계적으로 설명한 알짜배기라는 생각이 듭니다. 그래서 연구실이나 회사에서 데이터를 다루는 분들이 가장 큰 관심을 가지시겠지만, 실무자가 보고하는 시각화 결과물을 보면서 의사결정을 해야 하는 ‘장군님’들에게도 유용한 책이 아닐까 합니다. 아는 만큼 보인다는 말이 있듯이, 데이터 시각화의 원리와 과정을 잘 알면 다른 사람이 만든 그래프도 더 정확하게 이해하고 핵심을 간파할 수 있으니까요. 왜 ‘장군님’을 거명했는지는 책을 읽으면서 직접 발견하시면 좋겠습니다. 

감수자 최재원 

일본 게이오 대학원을 졸업하고 아주대 대학원에서 학습분석(Learning Analytics)으로 박사 학위를 취득했다. 대학에서 통계와 데이터 사이언스 과목을 강의했으며 현재는 아주대학교에서 데이터 분석 업무를 담당하고 있다. 『데이터 시각화, 인지과학을 만나다』, 『IT 개발자의 영어 필살기』, 『대학혁신을 위한 빅데이터와 학습분석』 등을 번역했다.

데이터 시각화 과정에서 두 가지 원칙을 지켜야 한다. 하나는 사실의 왜곡이 없어야 하는 것이고 다른 하나는 보는 사람이 인지적인 부담 없이 쉽고 명확하게 시각화 결과물을 이해할 수 있어야 한다는 점이다. 그런데 실제 업무에서 이런 원칙을 지키는 것은 쉽지 않다. 데이터의 특징이나 분석 결과물은 숫자인데 이를 시각적 요소로 변환하는 과정에서 필연적으로 질적인 변화가 발생하기 때문이다. 마치 애니메이션과 실사물의 차이처럼 내용과 주제는 같지만 표현하는 방식이 완전히 달라지는 것이다. 

이 책의 독특함과 효용성은 숫자를 시각적 요소로 변환하는 과정에서 핵심적인 고려 사항을 구체적이고도 명확하게 제시하고 있다는 점이다. 예를 들어 분석 결과는 두 그룹의 평균 값의 비교일 수도 있고, 비율의 비교일 수도 있으며, 시간에 따른 추세의 변화일 수도 있고 심지어는 확률의 불확실성마저 분석 결과의 하나로서 시각화의 대상일 수 있다. 이렇게 다양한 분석 결과를 왜곡 없이 효과적으로 전달하기 위해 차트의 모든 구성 요소, 즉 축, 스케일, 차트 모양, 기호, 색상, 그래프 면적 등이 어떻게 서로 조화롭게 조직되어야 하는지 잘 정리되어 있어서 감수 작업을 하면서도 데이터 시각화에 대해 체계적으로 다시 한번 정리할 수 있는 유익한 계기가 되었다. 

차례

1장_ 시작하며: 이 책의 내용과 구성

__이 책의 예시 그래프를 이해하는 법


[1부] 데이터, 시각화로 날개를 달다

2장_ 데이터 시각화: '읽는' 데이터에서 '보는' 데이터로

__시각적 속성의 의미와 데이터 유형

__데이터 값을 시각적 속성으로 바꾸기

3장_ 위치 스케일: 좌표와 축

__데카르트 좌표 

__비선형 축 

__곡선 축이 있는 좌표계

4장_ 색상 스케일  

__색을 활용한 데이터 구분

__색을 활용한 데이터 값 표현

__색을 활용한 강조

5장_ 다양한 시각화 방식 

__수량의 시각화

__분포의 시각화

__비율의 시각화

__x-y 관계로 나타내는 시각화

__지리공간 데이터의 시각화

__불확실성의 시각화

6장_ 수량 데이터의 시각화 

__막대 도표의 다양한 활용

__묶은 막대와 누적 막대

__점 도표와 히트맵

7장_ 데이터 분포의 시각화: 히스토그램과 밀도 도표 

__단일 분포 상태의 시각화

__여러 분포 상태를 하나의 도표로 시각화

8장_ 데이터 분포의 시각화: 경험적 누적 분포 함수와 QQ 도표 

__경험적 누적 분포 함수

__고도의 비대칭 분포

__QQ 도표

9장_ 여러 분포 상태의 결합 시각화

__가로축에 기준을 둔 분포 상태의 시각화

__세로축에 기준을 둔 분포 상태의 시각화

10장_ 비율 데이터의 시각화 

__파이 차트 

__병렬 막대 도표

__누적 막대와 누적 밀도 도표

__전체 대비 부분 비율의 표현

11장_ 비율 데이터를 내포 형태로 시각화 

__내포 비율 시각화의 잘못된 사례

__모자이크 도표와 트리맵 

__내포 파이 차트

__평행 집합

12장_ 여러 정량 변수의 관계 시각화  

__산점도

__상관곡선 

__차원 축소

__쌍 데이터

13장_ 독립 변수의 시계열 데이터와 함수 시각화  

__단일 시계열 데이터

__다중 시계열 데이터와 용량-반응 곡선

__2개 이상의 반응 변수를 포함한 시계열 데이터

14장_ 추세의 시각화  

__평활화를 통한 데이터 보정

__정의된 함수 형식으로 추세 시각화

__추세 제거와 시계열 데이터 분해

15장_ 지리공간 데이터의 시각화  

__투영 도법

__레이어를 활용한 지도

__단계구분도

__단순화한 카토그램

16장_ 불확실성의 시각화  

__빈도의 개념을 이용한 확률의 시각화 

__점 추정의 불확실성 시각화

__곡선 적합의 불확실성 시각화

__가설적 결과 도표


[2부] 그래프 디자인의 기본 원칙

17장_ 잉크 양 비례의 원칙  

__선형 축 도표 그리기

__로그 축이 있는 도표 그리기

__데이터 값을 면적으로 나타내기

18장_ 오버플로팅: 겹치는 점 처리 방법

__반투명 값과 지터링  

__2차원 히스토그램

__등고선 그래프

19장_ 효과적인 색 사용을 위한 조언

__목적 없는 무분별한 색 사용은 금물

__비단조적 색상 스케일 구성

__색각 이상자를 배려하자

20장_ 불필요한 기호화  

__불필요한 기호화는 범례 디자인을 망친다

__범례가 없어도 좋은 도표

21장_ 여러 개의 패널로 구성된 도표  

__소형 다중 패널

__복합형 도표

22장_ 제목, 캡션, 표의 효과적 활용

__도표 제목과 캡션   

__축과 범례 제목

__표, 제대로 만들기

23장_ 데이터 이해를 돕는 시각화의 주변 요소

__적절한 수준의 요소 활용

__배경 격자

__쌍 데이터

24장_ 축 레이블의 글자는 큼직하게  

25장_ 선 그림은 피하자

26장_ 3차원 그래픽과 차트는 그만

__불필요한 3차원 그래픽은 지양하자

__3차원 위치 스케일도 이제 그만

__3차원 시각화가 필요한 경우


[3부] 시각화 레벨업을 위한 꿀팁

27장_ 가장 흔히 쓰는 이미지 파일 형식  

__비트맵과 벡터 그래픽

__비트맵 그래픽 무손실 및 손실 압축

__이미지 형식 변환하기

28장_ 올바른 시각화 소프트웨어 선택법  

__재현 가능성과 반복 가능성

__데이터의 탐색적 분석과 데이터 표현

__내용과 디자인은 분리하자

29장_ 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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