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[엔지니어를 위한 데이터 시각화]는 엔지니어에게 중요해진 데이터 시각화 기술의 이론과 실전을 다룬다. 우선 데이터 시각화의 기초, 역사, 유형을 짚으며 설명한 뒤에 시각화 라이브러리인 D3.js를 이용해 12가지 사례를 들면서 엔지니어가 데이터 시각화의 세계에 입문할 수 있도록 안내해주고 있다.

데이터 시각화 이론에서 실전까지 한 권으로 끝낸다

실무에서 데이터를 제대로 표현하고자 하는 엔지니어의 수요가 점점 증가하고 있다. 데이터를 생성, 수집, 분석하는 기술이 어느 정도 자리를 잡으면서 이제 경영진이나 기획자들은 보자마자 직관적으로 이해할 수 있는 시각화된 데이터를 기대한다. 또한 시스템의 성능을 개선하고 상태를 확인하고자 엔지니어 스스로 데이터를 시각화해야 할 때도 있다. 데이터에 포함된 정보를 효율적으로 찾아서 명확하게 전달하는 능력이 엔지니어에게 점점 더 중요해진 것이다. 이 책은 이렇게 엔지니어에게 중요해진 데이터 시각화 기술의 이론과 실전을 다룬다. 우선 데이터 시각화의 기초, 역사, 유형을 짚으며 설명한 뒤에 시각화 라이브러리인 D3.js를 이용해 12가지 사례를 들면서 엔지니어가 데이터 시각화의 세계에 입문할 수 있도록 안내해주고 있다.

[대상 독자 ]
- 데이터 분석 분야에 종사하는 개발자
- 서버 및 인프라 엔지니어 / 응용프로그램 엔지니어
- D3, 자바스크립트, HTML, CSS, SVG를 이용한 시각화에 관심이 있는 사람
- 커피스크립트, D3 등 자바스크립트 관련 언어와 라이브러리에 관심이 있는 사람

추천평
데이터 시각화는 시각적인 요소로 메시지를 직관적으로 전달하는 게 핵심이다. 흔히 시각화를 위한 기술 공부에 집중하지만, 이론적 기초가 없다면 좋은 시각화는 나올 수 없다. 구현 이전에 메시지를 전달하기 위한 정확한 기획이 필요하기 때문이다. 이 책은 이론부터 기술까지 데이터 시각화를 전반적으로 균형 있게 다루고 있다.
-임송이 (뉴로어소시에이츠 데이터 디자이너)

이 책에는 데이터 시각화에 대한 기본적인 개념부터 직접 코드를 작성하며 확인할 수 있는 다양한 예제까지 포함되어 있다. 단순하게 몇 가지 예제를 풀어놓는 것이 아니라, 저자가 실무에서 D3.js를 활용하며 쌓은 노하우를 바탕으로 내용을 구성하고 있다는 것이 인상적이다. 저자는 복잡한 내용은 깔끔하게 표로 정리하고, 추가적으로 논의가 필요한 부분은 칼럼의 형태로 다루고 있다. 이러한 구성은 이미 D3.js를 활용하고 있는 사람들에게도 많은 도움이 될 것이라고 생각한다.
-김태경 (비주얼라이즈 블로그 운영자)
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PART 1 개론
1장 데이터 시각화란
1.1 데이터 시각화의 역사
_1.1.1 근대 그래프의 시초(18세기)
_1.1.2 그래프의 초기 표현(19세기)
_1.1.3 인포그래픽스의 시작(20세기)
_1.1.4 학술적인 인식
_1.1.5 현대
1.2 정리

PART 2 이론
2장 데이터 시각화의 종류
2.1 배열
_2.1.1 막대그래프
_2.1.2 누적 막대그래프
_2.1.3 히스토그램
_2.1.4 퍼널 그래프
_2.1.5 꺾은선그래프
_2.1.6 평행형 차트 / 방사형 차트
_2.1.7 영역형 그래프
_2.1.8 원그래프 / 도넛그래프
_2.1.9 상자 수염 그림
_2.1.10 산포도
_2.1.11 산포도 행렬
_2.1.12 버블차트
_2.1.13 히트맵
_2.1.14 컬러 테이블 / 히트맵
2.2 그래프
_2.2.1 트리맵
_2.2.2 파티션 다이어그램
_2.2.3 산키 차트
_2.2.4 역학 그래프
2.3 정리

3장 데이터 시각화의 기초
3.1 용어
_3.1.1 웹 서버의 액세스 로그
_3.1.2 소셜 그래프
3.2 데이터 세트로부터 시각화로 변환하는 프로세스
_3.2.1 웹 서버의 액세스 로그(다시 보기)
3.3 데이터ㆍ데이터 변수ㆍ데이터 변수의 성질
3.4 시각
_3.4.1 시각 기호
_3.4.2 시각 기호가 가진 시각 변수
_3.4.3 시각 변수의 성질
_3.4.4 시각 변수 선택 시 주의점
3.5 데이터 변수와 시각 변수의 대응
3.6 시각화를 구성하는 시각 기호
3.7 데이터 세트와 시각화의 대응 관계
3.8 정리

4장 무엇을 시각화해야 하는가?
4.1 무엇을 시각화할지 어떻게 결정할까?
_4.1.1 왜 시각화하고 싶어 하는지 시각화의 목적을 명확히 하기
_4.1.2 KGI와 KPI 결정하기
_4.1.3 KPI의 구체적인 내용 정의하기
4.2 모델 ? 목적 변수, 설명 변수, 조작변수
4.3 자주 이용되는 일반적인 KPI
4.4 KPI 설계 시 주의점
_4.4.1 KGI와의 관계를 명확히 하기
_4.4.2 최소한으로 필요한 KPI 설정하기
_4.4.3 정의를 명확히 하기
4.5 데이터 분류의 시작
_4.5.1 양적 데이터, 질적 데이터
_4.5.2 척도 수준
_4.5.3 데이터의 종류
4.6 KPI 만들기
_4.6.1 데이터 조합하기
_4.6.2 데이터 변환하기
_4.6.3 비교용 지표 사용하기
_4.6.4 요약 통계량 사용하기
4.7 정리

5장 시각화에서 자주 하는 실수
5.1 피해야 할 그래프
5.2 그래프의 자의적 가공
_5.2.1 그래프 생략
_5.2.2 막대의 폭
_5.2.3 눈금 조작
5.3 요약 통계량에 의한 오해
_5.3.1 요약 통계량을 사용해야만 하는가부터 생각해야 하는 경우
_5.3.2 어느 요약 통계량을 사용해야 할지 선택이 어려운 경우
5.4 시계열 변화 지표를 명기하지 않는 사례
5.5 상관과 인과
_5.5.1 의사상관
_5.5.2 인과관계의 역전
_5.5.3 억지와 우연
5.6 잘못된 시각화를 하기 않기 위한 체크리스트
5.7 정리

6장 탐색적 데이터 분석 입문
6.1 탐색적 데이터 분석의 기본 개념
6.2 시각화에 의한 탐색적 데이터 분석
_6.2.1 분포 파악하기 - 히스토그램 사용법
_6.2.2 세 개 이상의 분포를 비교한다 - 상자 수염 그림 사용법
_6.2.3 변수의 관계를 시각화하기 - 산포도와 산포도 행렬
6.3 정리

7장 웹을 이용한 시각화의 특징
7.1 인터랙션
_7.1.1 선택 범위 좁히기
_7.1.2 드릴 다운 / 드릴 업
_7.1.3 인터랙션과 탐색적 데이터 분석
7.2 URL에 의한 공유와 지속적인 시각화
_7.2.1 더 많이 보여주는 시각화
_7.2.2 계속적인 데이터 시각화
7.3 애니메이션(시간 변화의 시각화)
7.4 웹 시각화 특징의 조합
7.5 정리

PART 3 실천
8장 CoffeeScript 소개
8.1 주석 / 블록 주석 / 문자열 내 삽입 / 블록 텍스트
8.2 함수
8.3 배열 생성, 부분 배열
8.4 연산자
8.5 루프
8.6 클래스
8.7 정리

9장 D3.js 입문
9.1 D3.js란?
9.2 SVG란?
_9.2.1 구체적 사례
_9.2.2 SVG에서 이용할 수 있는 요소
_9.2.3 path 요소
_9.2.4 g 요소
_9.2.5 주의점
9.3 D3.js의 기본 사용법
9.4 기본이 되는 API
9.5 정리

PART 4 사례
10장 사례 연구
10.1 개요
_10.1.1 실행 환경
10.2 사례 1 - 서버 정보 시각화
10.3 사례 2 - 그래프에 서버 정보 실시간 반영하기와 범위 선택 인터랙션
10.4 사례 3 - 효과적인 고객 속성ㆍ가입 경로 시각화
10.5 사례 4 - 어디서 고객이 탈락하는가, 이탈률의 시각화
10.6 사례 5 - 히트맵을 이용한 매출 추이 시각화
10.7 사례 6 - 니코니코 사이트의 동영상 투고 / 댓글 시각화
10.8 사례 7 - 액세스 플로우 시각화
10.9 사례 8 - 다양한 인터랙션 시도해보기 - ‘내가 낸 세금은 어디에?’ 따라하기
10.10 사례 9 - 단어의 해석과 시각화
10.11 사례 10 - 이중 상자 수염 그림
10.12 사례 11 - 상태전이도
10.13 사례 12 - 결정트리

[부록 1] 시각화 도구 / 서비스 / 라이브러리
[부록 2] D3.js API 핸드북
[부록 3] 참고문헌 및 자료