그래프! 데이터의 관계를 보여줘!

안녕하세요! ^^

지난주에는 시간의 경과에 따른 변화, 그리고 각 데이터의 비율을

한 눈에 볼 수 있는 그래프에 대해 공부했는데요^^

이번 포스팅에서는  chapter6! visualizing relationships에 대해 정리해보려고 합니다.

지난시간과 같이 그래프에 관한 내용인데요.

그래프에 표현된 data가 나타내는 여러가지 관계들을 어떻게 표현하는지 알아보겠습니다.

1. Correlation. 즉, 상관관계입니다.

위 세가지의 그래프 모양은

데이터에 대한 두가지 지표 (X축,Y축)에 의한 관계를 보여주고 있습니다.

지표 간에는 양의관계와 음의관계 그리고 이런 관계를 찾아볼 수 없는 경우도 존재합니다.

 Bubble 그래프는 X축지표, Y축지표, 원의 면적까지!

3가지 지표의 상관관계를 한 눈에 볼 수 있는 그래프입니다.

이 그래프는 원의 면적을 이용하기 때문에 면적이

2배인 원이라 하더라도 실제 눈으로 보기엔 2배처럼 보이지 않는 경우가 있어요.

그렇다고 반지름을 두배로 늘린다면,

반지름 r의 제곱만큼 원의 면적이 늘어나기 때문에

정확한 표현에 어려움이있을 수 있으니, 특별히 주의해야 합니다!

특히, 상관관계를 나타내는 그래프를 해석하는 데 있어서  주의해야 하는 것이 있는데요.

바로 상관관계와 인과관계의 개념을 혼동하면 안된다는 것입니다!

위 그래프들은 상관관계를 보여주는 것이지, 인과관계를 나타내 주는 그래프가 아니라는 것!

2. Distribution

분배. 즉 데이터를 나누어 연속적인 그래프로 표현한 것입니다.

이 그래프에서 중요한 개념 세가지는

mean(평균값), median(중앙값), mode(최빈값-최고로 빈도가 높은 값) 이었습니다.

정규분포도가 아닌 위 그래프처럼 한 쪽 값으로

치우쳐진 모양의 그래프는 평균값과 중앙값이 다르다는 사실!

인포그래픽스의 그래프를 해석할 때 오류를 방지할 수 있겠어요.ㅎㅎ

3.comparison 비교!

위 인포그래픽스를 보면 연도 별

TV의 인치 수를 나타낸 그래프를 나열시켜 놓았습니다.

그냥 나열시켜 놓은 것이 아니라, ‘비교’할 수 있도록!

이렇게 그래프의 변화와 차이로 데이터 수치를 비교하고 한 눈에 파악 할 수 있다는

장점이 있네요^^

데이터에서 관계를 파악하고 해석해내는 일은 정확도 면에서 굉장히 중요합니다!

데이터를 정확하게 표현하고 이해하기 쉽도록 보여주는

인포그래픽스를 만들기 위해 앞으로도 열심히 하겠습니다!

빠샤!^ㅇ^

그래프! 데이터의 관계를 보여줘!”에 대한 3개의 생각

  1. 정리가 정말 잘 된 것 같아요!🙂 앞으로도 이렇게 조금씩 조금씩 나아졌으면 좋겠어요! 그런데 (별 거 아니지만) 보시는 분들이 좀 더 편하게 볼 수 있게끔 큰 제목들의 색깔이나 크기를 다르게 해서 단락이 구분되는 걸 보여주면 어떨까요?
    플러스! 상관관계와 인과관계를 혼동하면 안 된다고 했던 부분의 예를 들면 뭐가 있을까요? 다른 친구들이 댓글로라도 예를 들어주면 좋을 것 같아요! ^^ 그러면 더 기억하기 쉬울 것 같은데…

  2. 상관관계와 인과관계를 혼동하면 안된다는 것은 데이터를 분석할 때 헷갈리기 쉬운 것 같아요. @.@ 가솔린과 우유 판매량을 예로 들었었죠! 가솔린이 잘 팔릴 때 우유도 잘 팔린다는 상관관계가 있다고 해서 가솔린이 잘 팔리면 우유가 잘 팔린다는 인과관계가 될 수는 없다는 이야기요.ㅎㅎ

  3. 하지만 가장 중요한 것은 스토리텔링이라는 것을 잊지 말아야 해요.
    data간의 관계를 찾을 때도 자신이 어떤 이야기를 할 것인지 염두해 두어야 겠어요
    그렇다고 자신의 생각에 맞게 data를 조작하는 것은 위험한 일이지만 말이에요

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