그래프

그래프(graph)란 여러 가지 자료를 분석하여 각각의 값이 차지하는 상대적 비중이나 시간에 따른 값의 변화를 직선이나 곡선을 사용하여 표시한 도표를 말한다. 차트(chart)라고도 한다. 원 그래프, 막대 그래프, 꺾은선 그래프 등이 있다.

개요

한자어로는 도표라고 한다. 수집된 통계자료들을 단순히 표로 나열하는 것은 구체적인 수치를 파악할 수 있어서 좋지만, 가독성이 떨어지기 때문에 사람이 보기에는 눈만 아프고 상당히 짜증이 난다. 하지만 이러한 자료들을 점, 선 등을 사용한 그래프로 바꿔서 표현하면 한눈에 알아보기도 좋고, 변화 추세와 경향성을 파악하는 데 큰 도움이 된다. 또한, 직관적이고 이해하기 쉽기 때문에 자료를 지켜보는 사람들도 쉽게 통계정보를 받아들일 수 있다. 이러한 장점 덕분에 많은 신문기사나 서적, 논문, 자료 등에서 애용한다.

목적

그래프를 처음 만들기 시작할 때, 가장 먼저 생각해야 할 것은 그래프를 만드는 목적이다. 목적을 분명히 안 후에는, 어떤 분석 타입이 그 목적을 가장 잘 달성할 수 있는지를 생각해야 한다.

시간에 따른 트렌드

시간이 경과함에 따른 그 트렌드를 추적하는 방법은 데이터를 분석하는 데에 있어 가장 많이 사용하는 방법 중 하나이다.

비교와 순위 매기기

데이터를 분석하는 또 다른 방법은 비교하고 순위를 메기는 것이다. 고객들이나 국가들을 비교하고 순위를 메길 때, 하나 혹은 둘 이상의 기준을 가지고 그 순위를 메긴다. 이렇게 순위를 매김으로써 각 고객들이나 국가들의 현재 위치와 어떻게, 얼마나 하고있는 지에 대해 알 수 있다.

연관성(Correlation)

측정하는 두 대상들 사이의 관계를 알 수 있다면 아주 유용할 것이다. 그 대상들 사이의 관계를 알 기 위해서 간단한 연관분석(correlation analysis)으로 시작할 수 있다. 단순히 연관분석을 해서 그 대상들간의 관계가 뚜렷하게 나오지는 않을 수도 있다. 하지만 어떤 관계가 있을 것이다라는 것을 암시해 주기 때문에 우리가 어느 정도 그 관계를 추측할 수 있을 것이다.

분포(Distribution)

분포 분석은 데이터 값들이 전체 범위들 사이에서 얼마나 퍼져있는지를 보여주는 방법이다.

Part to Whole

Tableau Software 회사에 따르면, 두 가지 이유로 part to whole 분석을 할 때 파이 차트 사용을 피하라고 한다.

• 인간의 시각적 기능은 기본적으로 부분(area)을 추정하는 것을 잘 못한다.
• 바로 옆에 있는 조각들(slices)만을 분석할 수 있다.

Geographical Data

지도를 사용하는 것은 장소를 보여줄 때는 아주 좋은 방법이다. 그러나 좀 더 깊은 분석을 위해서는, 그 지도에 다른 차트들을 추가하면 더 효과가 있다.

같이 보기

• 차트
• 볼린저밴드

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