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					<p><span>UI&amp;UX for NOW</span></p><h2>데이터 시각화 디자인에 대한 가이드</h2>
					<p><span>
						
						<span>2023. 3. 8.</span>
						
					</span>
				</p></div>
	
			<div><figure data-ke-mobilestyle="widthOrigin" data-filename="luke-chesser-JKUTrJ4vK00-unsplash.jpg" data-origin-width="4810" data-origin-height="3207"><span data-url="https://blog.kakaocdn.net/dn/uVLn6/btr0RPwtbOp/hh3AxIOgjFRc54qltP4r9K/img.jpg" data-lightbox="lightbox"><img src="https://blog.kakaocdn.net/dn/uVLn6/btr0RPwtbOp/hh3AxIOgjFRc54qltP4r9K/img.jpg" onerror="this.onerror=null; this.src='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png'; this.srcset='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png';" data-filename="luke-chesser-JKUTrJ4vK00-unsplash.jpg" data-origin-width="4810" data-origin-height="3207"></span></figure>

<p data-ke-size="size16">데이터 시각화는 데이터를 시각적으로 표현하는 것입니다. 이것은 데이터에서 보이지 않는 패턴과 관계를 식별하고, 더 나은 결정을 내리기 위한 정보를 제공합니다. 데이터 시각화 디자인은 이러한 데이터 시각화를 만드는 과정에서 필요한 디자인 원칙과 가이드라인을 제공합니다.</p>
<h2 data-ke-size="size26">필수적인 디자인 원칙</h2>
<ol data-ke-list-type="disc">
<li><b>정보 전달을 목적으로 하기:</b> 데이터 시각화의 목적은 데이터의 정보를 전달하는 것입니다. 그러므로, 디자인은 정보 전달을 목적으로 하는 것이 중요합니다. 데이터 시각화를 만들 때는 반드시 데이터의 목적과 대상을 고려하여 제작해야 합니다.</li>
<li><b>간결함과 명확성:</b> 간결성과 명확성은 언제나 중요합니다. 시각화는 복잡한 정보를 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 표현하는 것입니다. 이를 위해서는 가능한 한 간결하게 구성하고, 필요한 정보만 나타내야 합니다. 이때, 불필요한 정보를 제거하고 레이아웃을 간단하게 유지하는 것이 중요합니다.</li>
<li><b>일관성:</b> 디자인에서 일관성은 중요합니다. 레이아웃, 색상, 폰트 등 모든 디자인 요소는 일관성 있게 적용되어야 합니다. 일관성이 없으면 시각화를 이해하기 어려울 뿐 아니라, 디자인의 완성도도 떨어지게 됩니다.</li>
<li><b>적절한 색상 사용:</b> 색상은 시각화에서 매우 중요한 역할을 합니다. 적절한 색상은 정보를 더욱 명확하게 전달할 수 있습니다. 그러나, 지나치게 밝거나 과도하게 선명한 색상은 사용하지 않는 것이 좋습니다. 색상을 선택할 때는 시각화의 목적과 대상, 데이터의 종류 등을 고려하여 적절한 색상을 선택해야 합니다.</li>
<li><b>적절한 차트 유형 선택:</b> 차트는 데이터를 시각화하는 가장 일반적인 방법 중 하나입니다. 데이터의 종류와 목적에 따라 적절한 차트 유형을 선택해야 합니다. 라인 차트는 시계열 데이터를 시각화하는 데 적합하며, 막대 차트는 범주형 데이터를 표현하는 데 적합합니다. 또한, 트리맵은 계층 구조를 기반으로 데이터를 시각화하는 데 적합합니다.</li>
</ol>
<h2 data-ke-size="size26">디자인 가이드라인</h2>
<ol data-ke-list-type="disc">
<li><b>데이터를 강조하기:</b> 시각화의 주요 목적은 데이터를 강조하는 것입니다. 따라서, 디자인에서 데이터를 강조해야 합니다. 이를 위해서는 데이터를 크게 표시하거나, 더 진하게 표현하거나, 배경과 대비를 높여 표현할 수 있습니다.</li>
<li><b>정확성을 유지하기:</b> 시각화는 데이터의 정확성을 유지하는 것이 매우 중요합니다. 따라서, 축의 눈금선, 레이블 등을 정확하게 표시해야 합니다. 또한, 축 범위를 조정하여 데이터를 왜곡하지 않도록 해야 합니다.</li>
<li><b>적절한 레이블 사용:</b> 레이블은 데이터 시각화에서 중요한 부분입니다. 제목, 축 레이블, 레전드 등을 포함하여, 모든 레이블은 명확하게 표시되어야 합니다. 레이블은 필요한 정보를 제공하면서도 시각화를 복잡하게 만들지 않도록 유의해야 합니다.</li>
<li><b>간격과 비율 유지:</b> 데이터 시각화에서 간격과 비율은 매우 중요합니다. 차트나 그래프에서 축 간격, 눈금선 간격, 막대 그래프의 굵기 등은 모두 비율을 유지하며 설정해야 합니다. 이를 통해 데이터를 왜곡하지 않고 정확하게 표현할 수 있습니다.</li>
<li><b>적절한 툴 사용:</b> 데이터 시각화를 만드는 데 사용되는 툴은 매우 중요합니다. 데이터 시각화를 만드는 데 적합한 툴을 선택해야 합니다. R, Python, Tableau, Excel 등 다양한 툴이 있으며, 각 툴은 각자의 장단점이 있습니다. 적절한 툴을 선택하여, 데이터를 효과적으로 시각화할 수 있도록 합니다.
<ul data-ke-list-type="disc">
<li>R: R은 데이터 시각화를 위한 가장 인기있는 오픈소스 프로그래밍 언어 중 하나입니다. ggplot2, lattice, plotly 등 다양한 패키지를 제공하며, 사용자가 차트를 만들기 위한 다양한 옵션을 제공합니다.</li>
<li>Python: Python은 데이터 시각화를 위한 인기있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. matplotlib, seaborn, plotly 등 다양한 패키지를 제공하며, 사용자가 차트를 만들기 위한 다양한 옵션을 제공합니다.</li>
<li>Tableau: Tableau는 데이터 시각화 및 비즈니스 인텔리전스 도구로 유명한 회사입니다. Tableau Desktop, Tableau Online, Tableau Server 등 다양한 제품을 제공하며, 사용자가 데이터를 시각화하고 분석하는 데 필요한 다양한 기능을 제공합니다.</li>
<li>Excel: Excel은 비교적 간단한 데이터 시각화를 위한 툴로 많이 사용됩니다. 차트 및 그래프를 만드는 데 필요한 다양한 기능을 제공하며, 사용자가 간단한 데이터 시각화를 만들기 위해 사용할 수 있습니다.</li>
</ul>
</li>
</ol>

<p data-ke-size="size16">위의 가이드라인을 따르면, 데이터 시각화를 더욱 효과적으로 만들 수 있습니다. 데이터 시각화 디자인에 대한 이해와 노력이 결합되면, 데이터를 더욱 효과적으로 분석하고, 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.</p></div>
	
			
				
			

			
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Jinius의 Design StudyNote

데이터 시각화는 데이터를 시각적으로 표현하는 것입니다. 이것은 데이터에서 보이지 않는 패턴과 관계를 식별하고, 더 나은 결정을 내리기 위한 정보를 제공합니다. 데이터 시각화 디자인은 이러한 데이터 시각화를 만드는 과정에서 필요한 디자인 원칙과 가이드라인을 제공합니다.
필수적인 디자인 원칙
정보 전달을 목적으로 하기: 데이터 시각화의 목적은 데이터의 정보를 전달하는 것입니다. 그러므로, 디자인은 정보 전달을 목적으로 하는 것이 중요합니다. 데이터 시각화를 만들 때는 반드시 데이터의 목적과 대상을 고려하여 제작해야 합니다.
간결함과 명확성: 간결성과 명확성은 언제나 중요합니다. 시각화는 복잡한 정보를 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 표현하는 것입니다. 이를 위해서는 가능한 한 간결하게 구성하고, 필요한 정보만 나타내야 합니다. 이때, 불필요한 정보를 제거하고 레이아웃을 간단하게 유지하는 것이 중요합니다.
일관성: 디자인에서 일관성은 중요합니다. 레이아웃, 색상, 폰트 등 모든 디자인 요소는 일관성 있게 적용되어야 합니다. 일관성이 없으면 시각화를 이해하기 어려울 뿐 아니라, 디자인의 완성도도 떨어지게 됩니다.
적절한 색상 사용: 색상은 시각화에서 매우 중요한 역할을 합니다. 적절한 색상은 정보를 더욱 명확하게 전달할 수 있습니다. 그러나, 지나치게 밝거나 과도하게 선명한 색상은 사용하지 않는 것이 좋습니다. 색상을 선택할 때는 시각화의 목적과 대상, 데이터의 종류 등을 고려하여 적절한 색상을 선택해야 합니다.
적절한 차트 유형 선택: 차트는 데이터를 시각화하는 가장 일반적인 방법 중 하나입니다. 데이터의 종류와 목적에 따라 적절한 차트 유형을 선택해야 합니다. 라인 차트는 시계열 데이터를 시각화하는 데 적합하며, 막대 차트는 범주형 데이터를 표현하는 데 적합합니다. 또한, 트리맵은 계층 구조를 기반으로 데이터를 시각화하는 데 적합합니다.
디자인 가이드라인
데이터를 강조하기: 시각화의 주요 목적은 데이터를 강조하는 것입니다. 따라서, 디자인에서 데이터를 강조해야 합니다. 이를 위해서는 데이터를 크게 표시하거나, 더 진하게 표현하거나, 배경과 대비를 높여 표현할 수 있습니다.
정확성을 유지하기: 시각화는 데이터의 정확성을 유지하는 것이 매우 중요합니다. 따라서, 축의 눈금선, 레이블 등을 정확하게 표시해야 합니다. 또한, 축 범위를 조정하여 데이터를 왜곡하지 않도록 해야 합니다.
적절한 레이블 사용: 레이블은 데이터 시각화에서 중요한 부분입니다. 제목, 축 레이블, 레전드 등을 포함하여, 모든 레이블은 명확하게 표시되어야 합니다. 레이블은 필요한 정보를 제공하면서도 시각화를 복잡하게 만들지 않도록 유의해야 합니다.
간격과 비율 유지: 데이터 시각화에서 간격과 비율은 매우 중요합니다. 차트나 그래프에서 축 간격, 눈금선 간격, 막대 그래프의 굵기 등은 모두 비율을 유지하며 설정해야 합니다. 이를 통해 데이터를 왜곡하지 않고 정확하게 표현할 수 있습니다.
적절한 툴 사용: 데이터 시각화를 만드는 데 사용되는 툴은 매우 중요합니다. 데이터 시각화를 만드는 데 적합한 툴을 선택해야 합니다. R, Python, Tableau, Excel 등 다양한 툴이 있으며, 각 툴은 각자의 장단점이 있습니다. 적절한 툴을 선택하여, 데이터를 효과적으로 시각화할 수 있도록 합니다.
R: R은 데이터 시각화를 위한 가장 인기있는 오픈소스 프로그래밍 언어 중 하나입니다. ggplot2, lattice, plotly 등 다양한 패키지를 제공하며, 사용자가 차트를 만들기 위한 다양한 옵션을 제공합니다.
Python: Python은 데이터 시각화를 위한 인기있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. matplotlib, seaborn, plotly 등 다양한 패키지를 제공하며, 사용자가 차트를 만들기 위한 다양한 옵션을 제공합니다.
Tableau: Tableau는 데이터 시각화 및 비즈니스 인텔리전스 도구로 유명한 회사입니다. Tableau Desktop, Tableau Online, Tableau Server 등 다양한 제품을 제공하며, 사용자가 데이터를 시각화하고 분석하는 데 필요한 다양한 기능을 제공합니다.
Excel: Excel은 비교적 간단한 데이터 시각화를 위한 툴로 많이 사용됩니다. 차트 및 그래프를 만드는 데 필요한 다양한 기능을 제공하며, 사용자가 간단한 데이터 시각화를 만들기 위해 사용할 수 있습니다.
 
위의 가이드라인을 따르면, 데이터 시각화를 더욱 효과적으로 만들 수 있습니다. 데이터 시각화 디자인에 대한 이해와 노력이 결합되면, 데이터를 더욱 효과적으로 분석하고, 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
            
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