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데이터 시각화 입문 : Before & After 데이터 시각화 사례 72가지 수록

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책소개

데이터 시각화를 배워 비즈니스에 적용할 수만 있어도 보는 눈은 극적으로 달라진다. 무슨 말인지 모를 보고서는 명확하게 바뀌고 무엇보다 읽는 사람의 시간을 극적으로 절약할 수 있다. 이 책은 잘 정리된 보고서처럼 읽는 사람의 시간을 아껴 빠르게 데이터 시각화 능력을 길러주는 책이다. 기초 이론은 간단 명쾌하게 정리되어 있으며 Before & After 데이터 시각화 사례 72가지는 여러분의 잘못된 데이터 시각화 습관을 단번에 교정할 수 있게 해준다.
이 책에서 제시하는 기법들을 토대로 자신만의 발전된 데이터 시각화 기법을 만들어 가길 바란다.

출판사 서평

대상 독자
데이터 표현에 고민이 많은 직장인
데이터 이론과 표현법을 공부하고 싶은 학생

주요 내용

기초 이론과 실전 사례를 통해 배우는 데이터 커뮤니케이션
[이론편] 데이터 문맹에서 벗어나기 위한 첫걸음
_데이터가 무엇이고 왜 중요한지를 배운다.
_데이터 시각화의 목적은 커뮤니케이션이라는 것을 잊지 않는다.
_데이터의 종류를 알고 속성을 익힌다.
_데이터 시각화의 필수 이론을 습득한다.

[실천편] Before & After로 배우는 데이터 시각화 방법
_사례를 통해 배우는 인포메이션 디자인의 나쁜 예와 좋은 예(색상, 채도, 선, 숫자, 그래프, 차트 등)
_데이터 시각화 수준을 높여주는 실용적인 26가지 테크닉
_BI 툴로 차이를 만들어내는 방법


이 책은 이런 데이터의 시대에, 데이터가 구사하는 새로운 언어를 이해하기 위한 필독서입니다.
이론 편에서는 독자들이 꼭 알아야 할 데이터의 기본 개념을 다양한 도식으로 매우 쉽게 설명하고 있으며. 실전 편에서는 정보의 올바른 표현법과 다양한 응용 방법이 잘 표현되어 있습니다.
특히, 데이터 관련 업종 진출과 데이터 표현에 고민이 많은 직장인, 더욱 심도 있는 데이터의 이론과 표현법을 공부하고 싶은 학생들이라면 꼭 읽어야 할 교과서 같은 책이라고 생각합니다. 현재 국내에 데이터 관련 서적이 많지 않고 어려운 책이 대부분이지만, 독자의 눈높이에 맞춘 이 책을 통해 데이터라는 미지의 영역에 한 걸음 내디딜 수 있는 계기가 되었으면 좋겠습니다.
_정도천 (인포크리에이티브 대표, 크리에이티브 디렉터)

『데이터 시각화 입문』이라는 제목처럼 기본기를 탄탄하게 해줄 수 있는 구조와 법칙에 대해 꼼꼼하게 정리되어 있습니다. 종종 잘못된 데이터 시각화로 인해 많은 오해와 잘못된 판단과 실행을 한 경험은 누구나 있을 것입니다. 데이터 시각화에 있어 당연하다 생각되는 기본이 무시될 때 그래프와 도표는 잘못된 정보로 변질되어 버리기 때문에 경험하는 사례들입니다. 이 책에 제공하는 기본과 다양한 Before와 After의 상황별 시각화 효과를 학습한다면 왜 기본이 중요한지를 깨달을 수 있을 것입니다.
디테일에 숨어있는 작은 요소들까지 꼼꼼히 알려주고 있어 수준의 차이를 만들어내는 데이터 시각화를 경험할 수 있을 것입니다. 특히 데이터 시각화의 입문자에게는 기반을 단단히 해주고, 직관적인 시각화를 구축하는 데 길라잡이가 될 것입니다.
_장석현 프로(현 SK 텔레콤, 전 카카오 UX 파트장)

혹시 많은 시간과 노력을 투입한 데이터 분석 결과물이 동료들이나 의사 결정권자들에게 제대로 전달되지 않거나 오해를 일으켜 어려움을 경험한 적이 있다면 『데이터 시각화 입문』은 데이터에 대한 이해, 종류, 시각화의 이론 및 실제 사례 등을 통해서 데이터 시각화의 전문가로 다가서게 하는 데 많은 도움을 줄 것이라고 확신합니다.
경영/디자인 전공 학생들에게는 실무에서 표현되는 다양한 데이터의 시각화 사례를 공부할 수 있고, 분석 및 기획 보고서 작성이 빈번한 실무자들에게는 원포인트 레슨과 같이 핵심을 꿰뚫는 다양한 예제를 통해 성공적인 분석 보고서 및 기획/전략안을 작성하는 데 도움을 얻을 수 있습니다. 그리고 의사 결정권자라면 데이터 시각화를 통해 좀더 효율적이고 정확한 데이터 기반의 의사 결정을 하는 데 많은 도움을 얻을 수 있습니다.
또한 데이터 시각화에 대한 이론적 배경에 대해서도 지루하지 않을 만큼의 적절한 설명은 데이터 시각화에 대한 근본적인 이해를 가질 수 있도록 하며 이는 데이터 시각화 활용에 있어 본 도서의 내용을 단순히 모방하는 것이 아닌 스스로 변형하고 개선하는 능력을 갖게 할 것이라 믿습니다.
백인섭(삼성전자 Product Manager, 『스토리로 이해하는 UX 디자인 프로세스』 저자)

우리는 데이터의 중요성과 가치가 크게 부각되는 '데이터'의 시대에 살고 있습니다. 전문 데이터 분석가가 아니라 하더라도, HR, 영업, 마케팅 등 다양한 영역에서 매일매일 데이터를 의미 있는 정보로 만들어 의사결정을 해야 하는 위치에 놓이게 됩니다.
데이터를 활용함에 있어 우리가 잊지 말아야 할 것이 있습니다. 데이터 자체는 도구이며, 그 도구를 통해 의미 있는 스토리를 만들어 내는 것은 바로 우리에게 달려 있다는 것입니다.
이 책의 1~5장은 데이터의 역사와 정의, 그리고 데이터를 그래픽으로 표현하는 핵심적인 방법 등을 알려주어 데이터 해독 능력(Data Literacy)을 기를 수 있는 기본 지식을 제공합니다. 5~7장은 기본적인 지식을 바탕으로 실제로 업무에 활용할 수 있는 실용적인 테크닉을 함께 소개하며, 특히 7장에서는 데이터 시각화의 세계적 선두주자인 태블로를 활용하여, 정제되지 않은 데이터를 유의미한 데이터로 변화시키는 모습을 시각화를 통해 보여줍니다.
이 책은 바로 데이터로 이야기를 만드는 법, 즉 데이터 스토리텔링의 방법을 알려주고 있습니다.
김성하(태블로 코리아 지사장)

목차

추천의 글
작가의 글
옮긴이의 글

이론편
1장. 데이터 활용 시대의 도래
1.1 개요
1.2 이 책의 구성과 읽는 법
1.3 높아지는 데이터의 가치
1.4 누구나 데이터를 활용하는 시대
1.5 비교력

2장. 데이터 시각화
2.1 데이터 시각화의 목적
2.2 데이터 시각화의 효과 - 그래프에서 읽어낼 수 있는 것
2.3 데이터 시각화의 종류
2.4 마무리하며

3장. 데이터 시각화에 관한 정의 및 연구
3.1 데이터의 종류
3.2 시각 속성과 게슈탈트의 법칙

4장. 데이터 시각화의 법칙
4.1 데이터 시각화를 위한 용도별 분류
4.2 차트 유형을 선택하는 법칙
4.3 차트 유형 목록

실전편
5장. Hop! 인포메이션 디자인의 기본
5.1 색의 기본① 색은 강조하고 싶은 요소에 사용한다
5.2 색의 기본② 색의 수는 최소한으로 사용한다
5.3 색의 기본③ 채도는 낮을수록 좋다
5.4 색의 기본④ 색상이 다른 2색의 사용은 주의한다
5.5 색의 기본⑤ 색 사용의 모순을 피해야 한다
5.6 색의 기본⑥ 색이 가지고 있는 이미지를 의식한다
5.7 색의 기본⑦ 하나의 색에는 하나의 역할만 부여한다
5.8 색의 기본⑧ 누구에게도 부담되지 않는 배색을 사용한다
5.9 색의 기본⑨ 무의미한 배경색은 사용하지 말자
5.10 장식의 기본① 불필요한 테두리 선은 붙이지 않는다 – 막대 그래프
5.11 장식의 기본② 불필요한 테두리 선은 붙이지 않는다 – 숫자표
5.12 장식의 기본③ 불필요한 장식은 하지 않는다 – 막대 그래프
5.13 장식의 기본④ 불필요한 장식은 하지 않는다 – 꺾은선 그래프
5.14 장식의 기본⑤ 너무 굵지도 너무 가늘지도 않게 한다 – 막대 그래프
5.15 장식의 기본⑥ 너무 굵지도 너무 가늘지도 않게 한다 – 꺾은선 그래프
5.16 장식의 기본⑦ 눈금선은 될 수 있으면 눈에 띄지 않게 설정한다
5.17 장식의 기본⑧ 여러 개의 레이블을 사용하지 않는다
5.18 장식의 기본⑨ 불필요한 장식을 제거하는 단계별 방법
5.19 장식의 기본⑩ 3D차트는 사용하지 않는다 - 1
5.20 장식의 기본⑪ 3D차트는 사용하지 않는다 - 2
5.21 막대 그래프의 기본① 양을 비교할 때는 막대 그래프를 사용한다
5.22 막대 그래프의 기본② 축은 반드시 0에서 시작한다
5.23 막대 그래프의 기본③ 비교용 막대 수를 과도하게 늘리지 않는다
5.24 막대 그래프의 기본④ 배치 순서에 의미를 둔다
5.25 꺾은선 그래프의 기본① 경향을 파악하고 싶을 때는 꺾은선 그래프를 사용한다
5.26 꺾은선 그래프의 기본② 축은 잘라내도 괜찮다
5.27 꺾은선 그래프의 기본③ 위아래에 여백을 둔다

5장
5.28 숫자표의 기본① 배치 순서를 항상 의식한다
5.29 숫자표의 기본② 숫자표는 자리 수를 맞춰서 오른쪽으로 정렬한다
5.30 숫자표의 기본③ 수치는 가로보다 세로로 비교한다
5.31 차트 선택의 기본① 90도 회전 문자열은 읽기 어렵다
5.32 차트 선택의 기본② 연속성이 없으면 꺾은선 그래프는 부적절하다
5.33 차트 선택의 기본③ 숫자표에서는 경향을 확인할 수 없다
5.34 차트 선택의 기본④ 원 그래프는 상세한 비교에는 적합하지 않다
5.35 차트 선택의 기본⑤ 원의 크기로 양을 비교하기는 어렵다
5.36 차트 선택의 기본⑥ 구성비도 트렌드는 꺾은선 그래프로 작성한다
5.37 차트 선택의 기본⑦ 적절한 차트 선택하는 단계별 방법

6장. Step! 차이를 낳는 테크닉
6.1 보기 쉬운 차트를 만드는 요령① 범례의 표시 위치에 신경을 쓴다
6.2 보기 쉬운 차트를 만드는 요령② 눈금은 자연스러운 간격으로 매긴다
6.3 보기 쉬운 차트를 만드는 요령③ 시간축은 가로축이 기본이다
6.4 보기 쉬운 차트를 만드는 요령④ 보조선을 활용한다
6.5 보기 쉬운 차트를 만드는 요령⑤ 경향선을 활용한다
6.6 잘못된 인식을 피하는 기술① 그래프와 레이블의 불일치 회피
67 잘못된 인식을 피하는 기술② 이중축으로 표시하면 이해하기 어렵다
6.8 잘못된 인식을 피하는 기술③ 같은 축을 이중축으로 하지 않는다
6.9 잘못된 인식을 피하는 기술④ 마이너스 값은 아래쪽 방향으로 해야 자연스럽다
6.10 잘못된 인식을 피하는 기술⑤ 데이터 결손은 알기 쉽게 표시한다
6.11 다양한 차트와 사용법① 누적형 막대의 강조 요소는 최하단에 표시한다
6.12 다양한 차트와 사용법② 점유는 그 목적을 명확하게 세운다
6.13 다양한 차트와 사용법③ 두 개의 지표들 사이의 관계성은 산포도로 만든다
6.14 다양한 차트와 사용법④ 산포도는 가로축에 원인, 세로축에 결과를 표시한다
6.15 다양한 차트와 사용법⑤ 점의 중복은 투과성으로 해소한다
6.16 다양한 차트와 사용법⑥ 다차원 산포도는 보기 어렵다
6.17 다양한 차트와 사용법⑦ 플랫 차트를 유용하게 활용하자
6.18 다양한 차트와 사용법⑧ 원 그래프보다 도넛 차트가 좋다
6.19 다양한 차트와 사용법⑨ 면 그래프로 경향과 규모를 동시에 보여준다
6.20 다양한 차트와 사용법⑩ 면 그래프를 늘어놓고 비교한다
6.21 다양한 차트와 사용법⑪ 하이라이트 테이블을 사용해서 직감적으로
6.22 마음을 사로잡는 실천 테크닉① 조사 데이터의 시각화 - 1
6.23 마음을 사로잡는 실천 테크닉② 조사 데이터의 시각화 - 2
6.24 마음을 사로잡는 실천 테크닉③ 조사 데이터의 시각화 단계
6.25 마음을 사로잡는 실천 테크닉④ 기준점을 맞춰서 비교한다 - 1
6.26 마음을 사로잡는 실천 테크닉④ 기준점을 맞춰서 비교한다 - 2

7장. Jump! BI툴로 차이를 만든다
7.1 BI활용법① 맵을 유효하게 활용한다
7.2 BI활용법② 스크롤은 가급적 만들지 않는다
7.3 BI활용법③ 필터는 사용하지 않는다
7.4 BI활용법④ 드릴다운 기능을 활용한다
7.5 BI활용법⑤ 스파게티 차트 해소법
7.6 BI활용법⑥ 조합해서 과제해결 - 스파게티 차트편
7.7 BI활용법⑦ 조합해서 과제해결 – 경향과 규모의 양립편
7.8 BI활용법⑧ 조합해서 과제해결 – 비율과 양의 양립편
7.9 BI활용법⑨ 대시보드도 KISS의 법칙

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저자소개

후지 토시쿠니 [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
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주식회사 Truestar 매니징 디렉터. Truestar activation 주식회사 대표.
2002년 동경공업대학 이학부 졸업 후 마케팅 컨설턴트, 스포츠 어패럴의 머천다이즈를 거쳐, 2011년부터 주식회사 Truestar에 합류했다. 데이터 분석과 전략 컨설팅 업무에 종사했고, 2013년부터 BI마운팅과 도입 지원 등 솔루션 사업에 뛰어들었다. 현재는 컨설팅 사업 전개를 총괄하고 있다. 2015년에 BI 마운팅 지원을 전문적으로 전개하는 자회사 Truestar activation을 설립해 대표를 겸하고 있다.

와타나베 료이치 [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
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주식회사 NTT 데이터 컨설팅 & 마케팅 사업부 솔루션 컨설팅 총괄부 과장.
2004년 와세다대학 사회과학부 졸업 후 그해 NTT데이터에 입사했다. 10년 동안 기업의 데이터 활용에 매진했다. 2011년부터 2012년에는 북미 지사에 부임해 현지 기업의 BI 도입을 위해 힘썼다. 현재는 일본 태블로(Tableau)의 1인자로서 글로벌 기업의 BI/DWH 시스템 및 데이터 활용의 구상 책정/도입/정착화 컨설팅을 담당하고 있다

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소프트웨어 엔지니어. 번역가.
애플리케이션 프로그래밍으로 시작했지만 일본으로 이주하면서 임베디드 소프트웨어 분야로 전업했다. 현재는 소프트웨어 개발에 더해서 책 번역에도 힘을 쓰고 있다. 로드북에서 및 <머신러닝 데이터 전처리 입문(출간예정)>을 번역하였다.

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