책/데이터 리터러시를 높이는 데이터 시각화/인사이트

 

시각화/대시보드는 관심을 가지고 지켜보는 분야 중의 하나인데, 최근 인사이트에서 <Visualize This> 2판을 번역한 <데이터 리터러시를 높이는 데이터 시각화>책이 출간되어 주말을 이용해서 읽었다. 제목에서 알 수 있듯이 시각화하는 방법(코드부터 각종 도구 사용법까지)을 소개한다. 예전에 책만 출판사에서 출간된 <데이터 시각화 교과서>로 스터디 모임을 진행했는데, 그 책에는 코드가 제공되지 않아서 열심히 파이썬과 씨본으로 직접 책의 내용을 시각화해 보았다. 

 

대략 360쪽,

 

 

책은 각종 데이터를 다루는 방법부터 시간, 범주, 관계, 공간을 중심으로 시각화하는 방법과 고려사항을 하나씩 설명한다. R이나 파이썬 때로는 어도비 도구를 사용하여 최종 시각화 화면을 만드는 과정, 그 속에서 고민해야할 지점들을 소개한다.

책을 읽으면서 무엇보다도 저자가 시각화를 바라보는 관점이 좋았다. 그중 마음에 드는 몇 구절을 소개해 보자면 다음과 같다.

• 우리는 데이터를 통해 인사이트를 얻을 수 있고, 인사이트와 맥락이 결합하면 이야기가 만들어진다. 이런 데이터를 통한 이야기가 사람들이 업무와 일상생활에서 정보에 기반하여 더 나은 결정을 내리는데 도움을 준다.(4쪽)
• 데이터들은 서로 관계 맺고 상호 작용한다. 그걸 찾아내는 건 당신의 몫이다.(8쪽)
• 데이터를 분석하고 시각화에 초점을 맞추는 가장 좋은 방법은 질문을 던지는 것이다. 이런 질문과 답변으로 품질을 검증하고, 데이터의 의미를 탐색하고, 통찰력을 전달한다.(9쪽)
• 결국 전하고 싶은 이야기는 데이터 자체가 아니라 그 데이터가 무엇을 나타내는지에 관한 것이다.
• 시각화 과정은 데이터를 재료로 더 복잡한 무언가의 추상적인 모습을 만드는 것이다. 데이터는 보통 단순화된 것이지만, 상황을 측정하는 최선의 방법이다. 그래서 이를 분석하고 탐색한다. 데이터로 이야기를 전할 때, 분석과정에서 발견한 것을 강조해 다른 이들이 추상적인 것을 현실과 연결하도록 돕는다.(340쪽)
• 시각화를 배울 때는 제약과 규칙을 중심으로 배우는 게 일반적이다. 마치 올바른 차트를 만들려면 기능성을 제한해야 하는 것처럼 보인다. 처음 시작할 때는 이런 접근이 중요하다. 글쓰기를 배우는 것과 같은 이치다. 맞춤법을 익히고 문장 부호의 쓰임을 알고 문장 구조를 배우고, 생각을 문단과 절로 나누는 법을 먼저 배운다....... 기초를 다지고 나면 그때부터 진짜 재미가 시작된다. (344쪽~345쪽)

앞에서 소개한 <데이터 시각화 교과서>나 인사이트에서 출간되었던  전작 <월스트리트 저널 인포그래픽 가이드>를 읽어보았다면 수월하게 읽을 수 있는 내용이다. 살짝 아쉬운 점은 R을 주로 다룬다는 점인데, 우리나라에서는 R의 사용자층이 넓지 않아서, 원서가 파이썬이었으면 더 좋지 않았을까 하는 생각이 들었다.

 

코드를 완성해 가면서 데이터를 시각화한다.

 

 

책의 내용이 정적인 시각화에 중점을 두고 있는데, 이는 인쇄 매체나 정적인 웹 페이지를 대상으로 하기 때문일 것이다. 우리가 데이터를 분석하고 그 통찰력을 전달하는 매개체가 동적인 웹으로 이동하고 있으므로, 그에 대한 시각화 방법론을 보충해 주면 좋겠다는 생각이 들었다. 3판이 나올때 쯤에는 그러한 내용이 추가되지 않을까 기대해 본다.

 

 

데이터 리터러시를 높이는 데이터 시각화 | 네이선 야우 - 교보문고

 

데이터 시각화 교과서 | 클라우스 윌케 - 교보문고

 

월스트리트저널 인포그래픽 가이드 | 도나 M. 웡 - 교보문고