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- 데이터를 그래픽 요소로 매핑하여 시각적으로 표현하는 것
데이터셋의 종류
- 정형 데이터 : 테이블 형태(csv,tsv)
- Row=item, Column=attribute(feature)
- 통계적 특성과 feature 사이의 관계, 데이터 간 관계, 데이터 간 비교
- 시계열 데이터: 시간 흐름에 따른 데이터(time-series)
- 기온, 주가 등 정형데이터와 음성, 비디오 같은 비정형 데이터
- 시간 흐름에 따른 추세, 계절성, 주기성
- 지리 / 지도 데이터: 지도 정보와 보고자하는 정보와의 조화, 단순화
- 관계 데이터: 객체와 객체 간의 관계 시각화, 관계의 가중치 표현
- 객체=node, 관계=link
- Heuristics하게 노드 배치 구성
- 계층적 데이터: 관계 중에서도 포함관계가 분명한 데이터 (회사 조직도, 가계도)
- 네트워크 시각화로도 표현 가능
- Tree, Treemap, Sunburse
데이터의 종류
- 수치형 (수로 표현 가능)
- 연속형(continuous): 길이, 무게, 온도
- 이산형(discrete): 주사위 눈금, 사람 수
- 범주형 (수치가 비례적이지 않음)
- 명목형(norminal): 혈액형, 종교, mbti
- 순서형(ordinal): 학년, 별점, 등급
시각화
- mark: 점, 선, 면으로 이루어진 데이터 시각화
- channel: 각 마크를 변경할 수 있는 요소들(평행, 수직 이동, 모양 바꾸기, 길이,색 변경 등)
- 전주의적 속성(pre-attentive attribute): 주의를 주지 않아도 인지하게 되는 요소. But! 동시에 사용하면 인지하기 어려움. 적절하게 사용할 때 시각적 분리
전주의적 속성들