Visualize This 비주얼라이즈 디스 : 빅데이터 시대의 데이터 시각화+인포그래픽 기법
시리즈 : 에이콘 클라우드 컴퓨팅 시리즈6
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"그래프가 아니다. 데이터 그래픽이다!" 화려한 스프레드시트 프로그램들은 마우스 클릭 몇 번으로 눈부신 그래프를 그릴 수 있다고 선전하지만, 그게 다는 아니다. 데이터는 실생활의 반영이며, 우리 삶의 이야기를 담고 있는 지표다. 이 책은 데이터 그래픽을 기본 개념부터 응용 방법까지, 초심자의 기준에서 단계적으로 설명한다. 별다른 지식이 없어도 누구나 쉽게 빅데이터를 시각적으로 표현하는 방법을 배울 수 있다. 막대/선 그래프나 파이 차트 같은 단순한 그래프는 물론, 시계열 그래픽, 지도 그래픽, 트리맵과 인터랙티브 차트까지 그릴 수 있게 될 것이다.
데이터를 보여주는 새로운 방법!
누구나 쉽게 만드는 크리에이티브한 데이터 시각화+인포그래픽 제작 가이드!
바야흐로 데이터가 넘치는 빅데이터 세상이다. 데이터가 어떤 의미를 지니려면, 그 데이터를 해석하고, 분석해서, 정보의 형태로 제시할 수 있어야 한다. 수많은 데이터 표현법 중에서 최고는 데이터 시각화다.
이 분야의 선구자 네이선 야우가 혁신적인 데이터 표현법을 선보인다. 이 책은 다양한 데이터로 전하는 스토리텔링이라는 창의적 기법을 설명한다. 책을 열고, 마음을 열고, 빅데이터에 무한한 가능성이란 새로운 차원을 발견하자.
이 책에서 다루는 내용
- 의외성을 주는 시각적인 데이터 표현
- 데이터의 스토리텔링: 이야기 찾기
- 각기 다른 데이터와 효과적인 표현 형식
- 다양한 시각화 도구의 비교 실험
- 데이터의 트렌드/패턴 파악과 그에 따른 적절한 차트 제시
- 시각화의 목표 설정
이 책의 구성
이 책은 그래픽을 만드는 데 필요한 기술을 처음부터 끝까지 예제를 중심으로 설명한다. 처음부터 읽을 수도 있지만, 필요한 데이터가 있고 머릿속에 시각화에 대한 형상을 미리 그려볼 수 있다면 필요한 부분만 찾아서 읽어도 좋다. 내용에 따라 장을 나누고 그 안에 적절한 예제를 담았다. 데이터의 세계를 처음 접한다면, 데이터를 보는 관점, 데이터 안에서 찾아야 할 것, 활용 가능한 도구를 설명하는 초반의 내용이 특히 큰 도움이 될 것이다. 데이터를 구하는 방법과 시각화를 위해 형식화해서 준비하는 과정도 함께 설명한다. 무엇보다, 시각화 기술은 데이터의 형태와 데이터로 하고자 하는 이야기에 따라 나뉜다. 한 가지는 반드시 기억하자. 데이터가 스스로 이야기하게 하자.
이 책을 어떻게 읽기로 마음 먹든 간에, 컴퓨터를 앞에 두고 읽기를 강력하게 추천한다. 각 장마다 설명하는 예제를 단계별로 따라 하고, 본문 옆에 나오는 참고박스 등에 나온 자료를 확인하려면 컴퓨터가 필요하다. 코드와 데이터 파일, 인터랙티브 작업 데모는 www.wiley.com/go/visualizethis 또는 http://book.flowingdata.com에 있다.
데이터를 보여주는 새로운 방법!
누구나 쉽게 만드는 크리에이티브한 데이터 시각화+인포그래픽 제작 가이드!
바야흐로 데이터가 넘치는 빅데이터 세상이다. 데이터가 어떤 의미를 지니려면, 그 데이터를 해석하고, 분석해서, 정보의 형태로 제시할 수 있어야 한다. 수많은 데이터 표현법 중에서 최고는 데이터 시각화다.
이 분야의 선구자 네이선 야우가 혁신적인 데이터 표현법을 선보인다. 이 책은 다양한 데이터로 전하는 스토리텔링이라는 창의적 기법을 설명한다. 책을 열고, 마음을 열고, 빅데이터에 무한한 가능성이란 새로운 차원을 발견하자.
이 책에서 다루는 내용
- 의외성을 주는 시각적인 데이터 표현
- 데이터의 스토리텔링: 이야기 찾기
- 각기 다른 데이터와 효과적인 표현 형식
- 다양한 시각화 도구의 비교 실험
- 데이터의 트렌드/패턴 파악과 그에 따른 적절한 차트 제시
- 시각화의 목표 설정
이 책의 구성
이 책은 그래픽을 만드는 데 필요한 기술을 처음부터 끝까지 예제를 중심으로 설명한다. 처음부터 읽을 수도 있지만, 필요한 데이터가 있고 머릿속에 시각화에 대한 형상을 미리 그려볼 수 있다면 필요한 부분만 찾아서 읽어도 좋다. 내용에 따라 장을 나누고 그 안에 적절한 예제를 담았다. 데이터의 세계를 처음 접한다면, 데이터를 보는 관점, 데이터 안에서 찾아야 할 것, 활용 가능한 도구를 설명하는 초반의 내용이 특히 큰 도움이 될 것이다. 데이터를 구하는 방법과 시각화를 위해 형식화해서 준비하는 과정도 함께 설명한다. 무엇보다, 시각화 기술은 데이터의 형태와 데이터로 하고자 하는 이야기에 따라 나뉜다. 한 가지는 반드시 기억하자. 데이터가 스스로 이야기하게 하자.
이 책을 어떻게 읽기로 마음 먹든 간에, 컴퓨터를 앞에 두고 읽기를 강력하게 추천한다. 각 장마다 설명하는 예제를 단계별로 따라 하고, 본문 옆에 나오는 참고박스 등에 나온 자료를 확인하려면 컴퓨터가 필요하다. 코드와 데이터 파일, 인터랙티브 작업 데모는 www.wiley.com/go/visualizethis 또는 http://book.flowingdata.com에 있다.
1장 데이터 스토리텔링
___숫자 그 이상
___목표
___디자인
___정리
2장 데이터 다루기
___데이터 수집 방법
___데이터 형식화
___정리
3장 도구의 선택
___종합세트 시각화
___프로그래밍
___일러스트레이션
___지도
___각자의 선택
___정리
4장 시간 시각화
___무엇을 볼 것인가
___시간 나눔
___연속형 데이터
___정리
5장 분포 시각화
___무엇을 볼 것인가
___전체의 부분
___시간에 따른 분포
___정리
6장 관계 시각화
___무엇을 볼 것인가
___상관관계
___분포
___비교
___정리
7장 차이를 보인다
___무엇을 볼 것인가
___여러 변수의 비교
___ ...
___숫자 그 이상
___목표
___디자인
___정리
2장 데이터 다루기
___데이터 수집 방법
___데이터 형식화
___정리
3장 도구의 선택
___종합세트 시각화
___프로그래밍
___일러스트레이션
___지도
___각자의 선택
___정리
4장 시간 시각화
___무엇을 볼 것인가
___시간 나눔
___연속형 데이터
___정리
5장 분포 시각화
___무엇을 볼 것인가
___전체의 부분
___시간에 따른 분포
___정리
6장 관계 시각화
___무엇을 볼 것인가
___상관관계
___분포
___비교
___정리
7장 차이를 보인다
___무엇을 볼 것인가
___여러 변수의 비교
___ ...
데이터엔 새로울 것이 없다. 사람은 여러 세기에 걸쳐 양을 측정하고 표를 만들어왔다. 하지만 디자인, 데이터 시각화, 통계에 관한 내 웹사이트 플로잉데이터(flowingdata.com)를 운영하는 지난 몇 년간 폭발적인 발전을 목격했고, 그 발전은 여전히 이어지고 있다. 기술이 발전함에 따라 데이터를 수집하는 일은 매우 수월해졌고, 특히 웹 기술로 언제든지 필요한 데이터에 접근할 수 있게 됐다. 이러한 데이터의 풍요는 한편으론 더 나은 결정, 명확한 생각의 소통을 돕는 풍부한 정보로 세상과 자신을 객관적으로 직시할 수 있는 창을 제시해줬다.
2009년 중반 미국 연방 정부가 Data.gov로 정부 데이터를 공개하면서 분명한 변화의 조짐이 보이기 시작했다. Data.gov는 연방 기관의 데이터를 종합적인 카탈로그로 제공하면서 여러 조직과 정부 부처의 투명성과 설득력을 높였다. Data.gov의 정신은 국민은 자신의 세금을 어떻게 쓰는지 정확히 알아야 한다는 데 있다. 이전의 정부는 블랙박스 같았다. 현재 Data.gov에서 찾을 수 있는 대부분 데이터는 예전엔 각 부처별 웹사이트로 흩어져 있었다. 그러나 이젠 Data.gov라는 사이트 한 곳에서 명쾌한 분석과 깔끔한 ...
2009년 중반 미국 연방 정부가 Data.gov로 정부 데이터를 공개하면서 분명한 변화의 조짐이 보이기 시작했다. Data.gov는 연방 기관의 데이터를 종합적인 카탈로그로 제공하면서 여러 조직과 정부 부처의 투명성과 설득력을 높였다. Data.gov의 정신은 국민은 자신의 세금을 어떻게 쓰는지 정확히 알아야 한다는 데 있다. 이전의 정부는 블랙박스 같았다. 현재 Data.gov에서 찾을 수 있는 대부분 데이터는 예전엔 각 부처별 웹사이트로 흩어져 있었다. 그러나 이젠 Data.gov라는 사이트 한 곳에서 명쾌한 분석과 깔끔한 ...
네이선 야우(Nathan Yau) [저]
UCLA에서 석사 학위를 받고, 현재 동대학 대학원에서 데이터 시각화와 인적 데이터 분야의 박사 과정에 있다.
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송용근 [역]
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