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사례 분석으로 배우는 데이터 시각화

사례 분석으로 배우는 데이터 시각화

(막대 차트부터 대시보드까지 태블로로 실습하며 배우는 인사이트 도출법)

황재진, 윤영진 (지은이)
한빛미디어
28,000원

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사례 분석으로 배우는 데이터 시각화
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 사례 분석으로 배우는 데이터 시각화 (막대 차트부터 대시보드까지 태블로로 실습하며 배우는 인사이트 도출법)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 프로그래밍 개발/방법론 > 데이터베이스 프로그래밍 > 데이터베이스 구축
· ISBN : 9791162245668
· 쪽수 : 376쪽
· 출판일 : 2022-06-03

책 소개

좋은 데이터 시각화를 위한 4가지 원칙과 데이터 시각화 준비를 위한 6단계 등 데이터 시각화의 기초부터 막대 차트, 선 차트, 하이라이트 테이블과 지도, 워드 클라우드 그리고 대시보드까지 12가지 시각화 유형별 사용법을 다룬다.

목차

__추천의 글
__저자의 글
__이 책의 구성

CHAPTER 1 데이터 시각화 알아보기: 데이터 시각화란 무엇일까요?
1-1 데이터가 왜 중요할까요?
_지금은 빅 데이터 시대입니다
_데이터는 중요한 자원입니다

1-2 데이터 시각화가 왜 필요할까요?
_데이터 시각화의 정의와 목적
__상황1: 대부분의 사람은 긴 글보다 짧게 요약된 내용을 선호합니다
__상황2: 대부분의 사람은 글자보다 임팩트 있는 시각 요소에 집중합니다
_데이터 시각화를 하는 이유
__상황1: 항목 간 관계를 발견할 수 있습니다
__상황2: 데이터에 숨어 있는 트렌드를 찾아낼 수 있습니다
__상황3: 핵심을 효과적으로 전달하는 데이터 스토리텔링을 할 수 있습니다
__상황4: 감정을 자극해 깊은 인상을 남길 수 있습니다
_데이터 시각화의 이점
__이점1: 시간을 아낄 수 있습니다
__이점2: 효과적인 학습을 할 수 있습니다
__이점3: 다양한 통찰을 얻을 수 있습니다
__ 이점4: 경력 관리에 도움이 됩니다

1-3 좋은 데이터 시각화란 무엇일까요?
_좋은 데이터 시각화의 정의
_좋은 데이터 시각화를 위한 4가지 원칙
__원칙1: 데이터(정보): 가장 중요한 데이터를 강조합니다!
__원칙2: 기능(목표): 읽기 쉽습니다!
__원칙3: 콘셉트(스토리): 효과적으로 메시지를 전달합니다!
__원칙4: 시각적 구성 요소(균형): 색상과 기호를 적절하게 사용합니다!

CHAPTER 2 데이터 시각화 준비하기: 데이터 시각화 사전 작업과 도구 알아보기
2-1 데이터 시각화 사전 작업 알아보기
_1단계: 알고 싶은 질문 생각하기
_2단계: 데이터 획득하기
__공공데이터 이용하기
__설문조사로 직접 데이터 수집하기
_3단계: 데이터 정제하기
_4단계: 적절한 차트 선택하기
__항목 간 상대 수치 비교하기
__항목 간 관계 파악하기
__데이터 패턴 포착하기
__데이터 구성 요소 비율 파악하기
_5단계: 데이터 준비하기
_6단계: 데이터 시각화하기

2-2 데이터 시각화 도구 알아보기
_유형별 데이터 시각화 도구 살펴보기
_상황에 맞는 데이터 시각화 도구 선택하기

2-3 태블로 살펴보기
_태블로 알아보기
_태블로 설치하기
__태블로 데스크톱 설치하기
__태블로 퍼블릭 설치하기
_태블로 실행하기
__태블로 시작 화면 살펴보기
__태블로 작업 영역 살펴보기

CHAPTER 3 데이터 시각화 시작하기: 차트 유형별 데이터 시각화 기법 알아보기
3-1 막대 차트: 비교 분석 중심의 시각화
_알아보기: 상황별 막대 차트 사용법
__상황1: 막대 차트는 트렌드를 파악할 때 유용합니다
__상황2: 수직 막대 차트는 순위를 비교할 때 유용합니다
__상황3: 수평 막대 차트는 달성도를 확인할 때 유용합니다
_ TIP: 막대 차트를 사용할 때 알아 두면 좋은 내용
__TIP1: 항목이 많다면 수평 막대 차트를 사용합시다!
__TIP2: 순위를 강조하고 싶다면 오름(내림)차순으로 정렬합시다!
__TIP3: 항목을 구분해야 한다면 색상을 사용합시다!
_직접 해 보기: 서울 지하철 총 승객수는 호선에 따라 어떤 차이가 있을까?
_고민해 보기: 다양한 막대 차트로 질문에 답해 보기
_정리하기: 막대 차트의 주요 특성

3-2 선 차트: 시간에 따른 변화 중심의 시각화
_알아보기: 상황별 선 차트 사용법
__상황1: 선 차트는 시간의 흐름에 따른 데이터 변화를 보여 줄 때 유용합니다
__상황2: 선 차트는 항목 간 트렌드 변화를 비교할 때 유용합니다
_TIP: 선 차트를 사용할 때 알아 두면 좋은 내용
__TIP1: 핵심을 정확하게 전달하려면 한 차트에 너무 많은 선을 사용하지 맙시다!
__TIP2: 항목을 차별화하고 싶다면 색상을 사용합시다!
__TIP3: 항목값이 과장되지 않도록 세로축 범위를 적절하게 조정합시다!
_직접 해 보기: 제주특별자치도 자연 휴양림 이용객 현황은 어떻게 될까?
_고민해 보기: 선 차트로 다양한 질문에 답해 보기
_정리하기: 선 차트의 주요 특성

3-3 파이 차트: 비율 분석 중심의 시각화
_알아보기: 상황별 파이 차트 사용법
__상황1: 파이 차트는 항목의 비율을 파악할 때 유용합니다
__상황2: 파이 차트는 항목 간 상대적 크기를 비교할 때 유용합니다
_TIP: 파이 차트를 사용할 때 알아 두면 좋은 내용
__TIP1: 핵심을 제대로 전달하려면 파이를 너무 많은 조각으로 나누지 맙시다!
__TIP2: 크기를 명확하게 비교하려면 조각을 큰 순서대로 나열합시다!
__TIP3: 정확한 정보를 보여 주고 싶다면 핵심 정보만 담아야 합니다!
_직접 해 보기: 인천광역시 시군구별 인구는 어떻게 구성되어 있을까?
_고민해 보기: 다양한 파이 차트로 질문에 답해 보기
_정리하기: 파이 차트의 주요 특성

3-4 분산형 차트: 관계 분석 중심의 시각화
_알아보기: 상황별 분산형 차트 사용법
__상황1: 분산형 차트는 항목 간 관계를 확인할 때 유용합니다
__상황2: 분산형 차트는 분포 양상을 비교할 때 유용합니다
_TIP: 분산형 차트를 사용할 때 알아 두면 좋은 내용
__TIP1: 항목 간 관계를 명확하게 표현하고 싶다면 추세선을 사용합시다!
__TIP2: 카테고리가 2개 이상이라면 색상으로 구분합시다!
_직접 해 보기: 졸음운전 사고 건수는 사상자수와 어떤 관계를 보일까?
_ 고민해 보기: 다양한 분산형 차트로 질문에 답해 보기
_ 정리하기: 분산형 차트의 주요 특성

3-5 하이라이트 테이블: 데이터 포착 중심의 시각화
_알아보기: 상황별 하이라이트 테이블 사용법
__상황1: 하이라이트 테이블은 여러 항목값 조합의 차이점을 비교할 때 유용합니다
__상황2: 하이라이트 테이블은 주목해야 하는 값을 포착할 때 유용합니다
_TIP: 하이라이트 테이블을 사용할 때 알아 두면 좋은 내용
__TIP1: 의도를 명확히 보여 주는 색상을 사용합시다!
__TIP2: 보여 줘야 하는 조합의 개수가 많다면 조합값을 제거합시다!
_직접 해 보기: 녹색기업은 녹색제품을 많이 구입할까?
_고민해 보기: 다양한 하이라이트 테이블로 질문에 답해 보기
_정리하기: 하이라이트 테이블의 주요 특성

3-6 하이라이트 지도: 지리적 데이터 분석 중심의 시각화
_알아보기: 상황별 하이라이트 지도 사용법
__상황1: 하이라이트 지도는 데이터를 지리적으로 비교할 때 유용합니다
__상황2: 하이라이트 지도는 시간별 지리적 데이터 변화를 확인할 때 유용합니다
_TIP: 하이라이트 지도를 사용할 때 알아 두면 좋은 내용
__TIP1: 시각화 효과를 극대화하려면 데이터에 맞는 지도 배경을 사용합시다!
__TIP2: 고유한 경로가 있는 데이터를 표현하려면 지도에 선을 사용합시다!
_직접 해 보기: 가뭄 피해가 많이 발생하는 지역은 어디일까?
_고민해 보기: 다양한 하이라이트 지도로 질문에 답해 보기
_정리하기: 하이라이트 지도의 주요 특성

3-7 워드 클라우드: 단어 분석 중심의 시각화
_알아보기: 상황별 워드 클라우드 사용법
__상황1: 워드 클라우드는 서술형 데이터를 분석할 때 효과적입니다
__상황2: 워드 클라우드는 사용 빈도수가 높은 핵심 단어를 강조할 때 유용합니다
_TIP: 워드 클라우드를 사용할 때 알아 두면 좋은 내용
__TIP1: 단어가 많다면 빈도수가 낮은 단어들은 제외합시다!
__TIP2: 별 의미가 없는 단어는 제거합시다!
_직접 해 보기: 뉴스에서 가장 많이 언급되는 단어는 무엇일까?
_고민해 보기: 다양한 워드 클라우드로 질문에 답해 보기
_정리하기: 워드 클라우드의 주요 특성

CHAPTER 4 데이터 시각화 끌어올리기: 대시보드와 스토리 만들기
4-1 대시보드: 다양한 정보를 한눈에 살펴보는 시각화 기법
_알아보기: 대시보드의 장점
_TIP: 대시보드를 만들 때 알아 두면 좋은 내용
__TIP1: 대시보드로 해결할 문제와 보는 사람을 명확하게 설정합시다
__TIP2: 가장 중요한 데이터를 위쪽이나 왼쪽 위에 배치합시다
__TIP3: 간결한 디자인으로 구성합시다
__TIP4: 관련 있는 데이터는 같은 곳에 모아 둡시다
_직접 해 보기: 사고유형별 교통사고 현황 파악하기
_더 알아보기: 더 보기 좋은 대시보드 만들기
_정리하기: 대시보드의 주요 특성

4-2 태블로 스토리: 설득력 있는 메시지를 전달하는 기법
_알아보기: 태블로 스토리의 장점
_TIP: 7가지 데이터 스토리텔링 표현 방법
__방법1: 시간대별 변화
__방법2: 드릴다운
__방법3: 축소
__방법4: 대조
__방법5: 교차
__방법6 :요소
__방법7: 이상값
_직접 해 보기: 사고유형별 교통사고 현황 발표하기
_더 알아보기: 더 보기 좋은 태블로 스토리 만들기
_정리하기: 태블로 스토리의 주요 특성

CHAPTER 5 데이터 시각화 적용하기: 데이터 시각화로 사례 분석하기
5-1 서울특별시 공공 자전거 현황 분석: 사람들은 언제 어디서 자전거를 타고 싶어 할까?
_알아보기: 공공자전거 대여 서비스와 따릉이
_질문하기: 공공자전거 이용정보로 무엇을 알 수 있을까?
_답해 보기: 서울특별시 공공자전거 대여 현황은 어떤가?
_보여 주기: 공공자전거 수요 예측 지원하기
_발표하기: 공공자전거 대여수에 영향을 미치는 원인 전달하기

5-2 서울특별시 대기오염도 현황 분석: 서울특별시 (초)미세먼지의 농도는 얼마나 높을까?
_알아보기: 대기오염과 대기오염도
_질문하기: 일별 평균 대기오염도로 무엇을 알 수 있을까?
_답해 보기: 서울특별시의 (초)미세먼지 현황은 어떤가?
_보여 주기: (초)미세먼지 방지 대책 지원하기
_발표하기: 초미세먼지의 위험성 전달하기

5-3 전국 종량제 쓰레기 봉투 가격 분석: 전국의 종량제 쓰레기 봉투 가격은 똑같을까?
_알아보기: 쓰레기 종량제와 종량제 쓰레기 봉투
_질문하기: 종량제 봉투 가격 데이터로 무엇을 알 수 있을까?
_답해 보기: 지역별 종량제 쓰레기 봉투 가격은 얼마나 다를까?
_보여 주기: 종량제 쓰레기 봉투 가격 책정 지원하기
_발표하기: 종량제 쓰레기 봉투 가격의 지역 편차 전달하기

5-4 대학 입학정원 및 입학생수 분석: 입학정원과 입학생수는 정말 감소하고 있을까?
_알아보기: 학령인구 감소와 대학 입학정원
_질문하기: 대학 입학정원과 입학생수로 무엇을 알 수 있을까?
_답해 보기: 대학 입학정원과 입학생수의 트렌드는 어떨까?
_보여 주기: 인적 자원 개발 계획 지원하기
_발표하기: 대학 입학정원과 입학생수 트렌드 전달하기

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저자소개

윤영진 (지은이)    정보 더보기
고려대학교에서 학부를 졸업하고 미국 워싱턴 대학교(WashU)에서 MBA를 수료했다. 2008년부터 글로벌 컨설팅 회사의 컨설턴트로 한국과 미국에서 10년간 다양한 경험을 쌓고, 현재 뉴욕에 위치한 글로벌 투자은행에서 근무 중이다. 국내외의 다양한 글로벌 기업들과 프로젝트 경험을 통해 성공하는 기업의 업무 방식, 기업 문화 그리고 시대별 기술, 산업의 흐름과 변화 등을 관심 있게 지켜보았다. 지식과 경험을 사람들과 나누고 넘치는 정보와 급격하게 변화하는 시대에서 생존법에 대해서 함께 고민하는 것을 즐긴다. 저서로는 《사례 분석으로 배우는 데이터 시각화》(한빛미디어, 2022), 《쉽게 배우는 4차 산업 혁명 기술과 비즈니스 트렌드》(박영사, 2021), 《Data Analytics and Visualization in Quality Analysis using Tableau》(CRC Press, 2021), 《가볍게 떠먹는 데이터 분석 프로젝트》(제이펍, 2021) 등이 있고, 《데이터 스토리》(한빛미디어, 2021)를 감수했다.
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황재진 (지은이)    정보 더보기
미국 오하이오 주립대학교에서 산업공학 박사 학위를 취득했다. 이후 노던일리노이 대학교 산업공학과 교수로 재직 중이다. 기술의 발전으로 변화하는 인간의 일과 삶에 관심이 많다. 주요 저서로 《사례 분석으로 배우는 데이터 시각화》(한빛미디어, 2022), 《내 삶 속의 인간공학》(2022), 《쉽게 배우는 4차 산업혁명 시대의 최신 기술 트렌드》(이상 박영사, 2021), 《가볍게 떠먹는 데이터 분석 프로젝트》(제이펍, 2021)가 있다.
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