본 캠프 37일차 TIL

오늘 배운 것

시각화에서 일반적인 오류나 잘못된 접근은 데이터를 왜곡하거나 잘못 해석하도록 이끌 수 있습니다. 여기 몇 가지 추가적인 예시들을 소개합니다:

1. 3D 차트 사용 (그림자 기능)
   특히 3D 파이 차트나 바 차트는 깊이와 각도로 인해 실제 비율이나 값들이 왜곡되어 보일 수 있습니다. 이는 데이터의 정확한 비교를 어렵게 만들며, 때로는 더 크거나 작게 보이는 효과를 줍니다.
   
   
2. 눈금 간격 조절
   차트의 축 눈금 간격을 조절하여, 작은 차이를 크게 보이게 하거나 큰 차이를 작게 보이게 하는 방식은 데이터의 실제 트렌드를 오해하게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 축의 시작점을 0이 아니라 더 큰 숫자로 설정하면, 그래프의 변화량이 실제보다 과장되게 표현될 수 있습니다.
   
   
3. 색상의 오용
   데이터 포인트 간의 비교를 명확히 하기 위해서는 색상을 효과적으로 사용해야 합니다. 비슷한 값들에게 매우 다른 색상을 사용하거나, 반대로 다른 값들에게 비슷한 색상을 사용할 경우, 해석에 혼란을 줄 수 있습니다.
   
   
4. 데이터 잘라내기
   특정 데이터 포인트만 선택적으로 보여주어 전체 데이터 세트의 맥락을 잘못 전달하는 경우도 있습니다. 예를 들어, 시계열 데이터에서 특정 기간만을 잘라 보여줌으로써, 장기적인 트렌드를 오해할 수 있습니다.
   
   
5. 과도한 정보
   너무 많은 데이터 포인트나 변수를 하나의 차트에 넣을 경우, 정보가 과하게 제공되어 오히려 중요한 트렌드나 패턴을 놓칠 수 있습니다. 차트는 정보를 명확하게 전달하기 위해 ("그 외" 등을 활용) 간결하게 설계되어야 합니다.

시각화를 할 때는 항상 데이터의 정확한 해석을 위해 정확하고 명확한 그래픽 디자인 원칙을 따르는 것이 중요합니다. 데이터 시각화의 목적은 정보를 명확하고 이해하기 쉽게 전달하는 것이므로, 각 시각화 기법이 가진 장단점을 이해하고 적절히 활용해야 합니다.