데이터 시각화 대시보드

데이터 시각화 대시보드란?
데이터 분야에서 일하고 있다면 꼭 알아야 할 데이터 시각화 팁

데이터 시각화 대시보드 정의, KPI 설정, 데이터 시각화 예시, 대시보드 팁

Chapter 1.

데이터 시각화 란?

데이터 시각화는 데이터 분석 작업에서 생성된 결과를 시각적으로 표현하는 과정을 의미합니다. 주로 데이터 내 포함된 숫자, 통계, 패턴 등을 시각적인 그래픽 요소로 이해하기 쉽게 변환하는 기술 및 방법을 의미합니다. 데이터 시각화는 데이터 분석의 핵심 단계 중 하나로, 데이터의 특성을 파악하고 인사이트를 도출하는 데 중요한 역할을 합니다.

데이터 시각화 언제 필요할까요?

(1) EDA(Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석) 단계

EDA 과정에서 변수의 분포를 시각화하여 데이터에 대한 이해도를 높이기 위해 데이터 시각화 작업을 진행합니다.

예를 들어, 히스토그램, 박스 플롯, 산점도 등을 사용하여 변수의 분포를 확인하고 이상점을 파악할 수 있습니다. 이러한 시각화를 통해 데이터의 패턴이나 특징을 쉽게 파악할 수 있습니다.

(2) 머신러닝, 딥러닝 모델 해석 단계

머신러닝이나 딥러닝 모델의 성능을 시각화하여 분석 결과를 해석하기 위해 데이터 시각화 작업을 진행합니다.

예를 들어, 학습 과정에서의 손실 함수 값의 변화를 그래프로 나타내거나, 테스트 데이터에 대한 예측 결과를 시각화하여 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 또한, 모델의 각 변수의 중요도를 시각화하여 변수의 기여도를 확인할 수 있습니다. 이러한 시각화를 통해 모델의 동작과 예측 결과를 이해하고 설명할 수 있습니다.

(3) 커뮤니케이션 및 전달 단계

분석 결과를 다른 이해관계자와 공유하고 전달하는 과정에서 시각화가 중요한 역할을 합니다. 데이터 시각화는 비전문가와의 커뮤니케이션을 용이하게 하고 분석 결과를 효과적으로 전달할 수 있습니다. 인포그래픽, 대시보드, 프레젠테이션 슬라이드 등을 통해 데이터를 시각화하여 명확하고 간결하게 전달할 수 있으며 데이터 시각화는 분석 결과를 이해하기 쉽게 만들어주고 의사 결정에 도움을 줄 수 있습니다.

(4) 인사이트 추출

단일 시각화 컨텐츠를 종합하여 대시보드로 개발하여 인사이트 추출 목적으로 사용할 수 있습니다. 대시보드는 다양한 데이터 소스로부터 추출한 정보를 종합적으로 시각화하여 제공하는데, 이를 통해 데이터 간의 상호작용, 비교, 트렌드 등을 한눈에 파악할 수 있습니다.

데이터 시각화는 데이터 분석의 효과적인 도구로서 다양한 분야에서 활용됩니다. 비즈니스 분석, 마케팅 분석, 금융 분석, 공공 정책 분석 등 다양한 분야에서 데이터 시각화는 중요한 역할을 담당하고 있으며, 데이터 분석가들은 시각화 기술과 방법을 습득하여 효과적인 시각화를 통해 데이터에 내재된 인사이트를 발견하고 전달하는 데 기여할 수 있습니다

Chapter 2.

데이터 시각화와 데이터 시각화 대시보드의 차이점

데이터 분석 및 전달 과정에서 단일 데이터 혹은 작은 데이터 그룹에 대해서 시각화 하는 것이라고 한다면, 데이터 시각화 대시보드는 여러 시각화 요소와 지표를 조합하여 한 화면에 통합적으로 표현하는 것입니다. 데이터 시각화 대시보드는 여러 데이터 소스(원천)에서 추출한 정보를 종합적으로 시각화하여 제시합니다. 대시보드를 통해 데이터 간의 상호작용, 비교, 트렌드 등을 한눈에 파악할 수 있습니다. 대시보드는 실시간으로 업데이트되며, 특정 지표 또는 성과를 모니터링하고 의사 결정을 지원하는 데 사용됩니다. 대시보드는 특정 목표나 KPI를 추적하고, 조직의 성과를 파악하고, 비즈니스 전략에 대한 인사이트를 제공합니다.

일반적으로 현업에서 데이터 시각화 대시보드는 BI(Business Intelligence) 도구를 이용하여 개발합니다. BI란 데이터 분석가가 비즈니스 환경에서 데이터를 수집, 저장, 분석, 시각화하기 위해 사용하는 소프트웨어 도구입니다. BI 도구의 종류로는 대표적으로 태블로(Tableau), Power BI, MSTR(MicroStrategy) 등이 있습니다. 대시보드를 제작하기 위해서는 상당히 많은 종류의 업무들이 유기적으로 이루어져야 합니다.

데이터 시각화 대시보드 필수 요소 5가지

데이터 시각화 대시보드를 제작하기 위해서 BI는 다음과 같은 기능들을 필수적으로 제공되어야 합니다.

1. 데이터 연결 및 수집

BI 툴은 다양한 데이터 소스(원천)로부터 데이터를 연결하고 수집해야 합니다. 이는 데이터베이스(DB), 데이터 웨어하우스(DW), 클라우드 서비스(AWS), 엑셀 파일(Excel) 등 다양한 소스의 데이터 수집이 가능해야 합니다.

2. 데이터 가공

BI 툴은 데이터 소스에서 가져온 데이터를 시각화에 최적화된 방식으로 가공할 수 있어야 합니다. 가공이라 함은 데이터의 집계, 형식 변환, 계산 등이 포함되어야 합니다.

3. 데이터 시각화

BI 툴은 데이터를 시각적으로 표현하여 직관적으로 이해할 수 있는 다양한 종류의 그래프 및 차트를 생성할 수 있어야 합니다.

4. 인터랙티브 대화형 기능 (필터링)

BI 툴은 사용자가 데이터와 상호 작용할 수 있는 인터랙티브 대화형 기능을 제공해야 합니다. 쿼리를 이용하는 것이 아닌 마우스를 사용하여 선택하고 필터링하는 방식을 통해 대시보드의 데이터를 변환시키고, 다양한 관점에서 분석할 수 있어야 합니다.

5. 리포팅 및 배포 (자동화)

BI 툴은 분석 결과를 리포트를 자동화하여 특별한 명령 없이도 시간이 지남에 따라 정보들이 업데이트 되어야 합니다. 이를 통해 다양한 이해관계자에게 적시에 데이터를 제공할 수 있어야 합니다.


이렇듯 대시보드와 BI 툴은 밀접한 관계를 가지고 있습니다. 대시보드가 즉 BI 툴이라고 해도 무방합니다. 🙂

데이터 시각화 대시보드 활용 사례

다음으로는 현업에서 대시보드를 어떻게 활용하고 있는지 활용 사례를 같이 살펴보겠습니다. 대시보드는 필요에 따라 기획과 데이터를 수집할 수 있는 환경에서 자유롭게 구현이 가능합니다. 다음은 대표적으로 활용되는 5가지 사례입니다.

1. 경영관리 대시보드

영업 팀은 주문, 매출, 고객 세그먼트 등과 같은 핵심 지표를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 대시보드는 영업 목표 달성 상황, 상품 판매 동향, 고객 이탈율 등을 시각적으로 보여줌으로써 영업 팀이 핵심 지표(KPI)를 추적하고 조정하는 데 도움을 줍니다.

2. 오퍼레이션 대시보드

제조업이나 공급망 관리(SCM) 분야에서는 생산량, 재고 수준, 생산 라인 효율성 등과 같은 운영 지표를 모니터링하기 위해 대시보드를 활용합니다. 이를 통해 생산 계획을 최적화하고 재고 관리를 효율적으로 할 수 있습니다.

3. 마케팅 대시보드

디지털 마케팅 팀은 웹 트래픽, 전환율, 광고 성과 등과 같은 마케팅 지표를 대시보드에서 실시간으로 확인합니다. 이를 통해 광고 예산을 최적화하고 성과를 분석하여 마케팅 전략을 개선하는 데 활용합니다.

4. 영업사원 관리 대시보드

영업사원의 실적을 관리하기 위한 대시보드입니다. 대시보드를 통해 영업사원의 개별 성과와 목표 달성 상황을 시각화하여 관리자가 실시간으로 파악하고 지원할 수 있는 도구로 활용됩니다. 예를 들어, 영업사원의 거래량, 신규 고객 개척 상황, 계약 체결 횟수 등을 대시보드에서 확인할 수 있어 성과 관리와 보상 등에 활용됩니다.

5. 리뷰 분석 대시보드

구매자들의 리뷰를 분석하고 피드백을 추출하기 위한 목적으로 사용되는 대시보드입니다. 대시보드는 자연어 처리 기술을 활용하여 리뷰 내용에서 감정 분석, 주요 키워드 도출, 제품 개선 사항 식별 등을 수행합니다. 이를 통해 기업은 제품 및 서비스 개선에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

이처럼 대시보드는 다양한 분야에서 활용되며, 조직의 성과 파악과 의사 결정에 필수적인 도구로 사용됩니다. BI 툴을 통해 개발된 대시보드는 데이터 시각화와 인터랙션 기능을 통해 효과적인 분석과 이해를 도모하며, 실시간 업데이트와 자동화 기능을 통해 신속하고 정확한 정보 제공이 가능합니다. 이를 통해 기업은 더 빠르고 효율적인 의사 결정을 할 수 있으며, 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있습니다.

Chapter 3.

데이터 직군 채용 공고에 있는 KPI,
핵심 지표 설정이란?

KPI는 Key Performance Indicator(주요 성과 지표)의 약어로, 조직 또는 개인의 성과를 측정하고 추적하는 데 사용되는 핵심 지표를 말합니다. KPI는 조직의 목표와 전략에 따라 설정되며, 성과 평가와 목표 달성에 대한 진행 상황을 판단하는 데 도움을 줍니다.KPI는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

(1) 핵심 지표
KPI는 조직의 핵심 목표와 성과를 반영합니다. 이는 조직의 전략적 목표와 직결되어 있으며, 조직의 성공과 성장에 중요한 영향을 미칩니다.

(2) 정량적 측정
KPI는 정량적으로 측정 가능한 지표여야 합니다. 이는 명확한 정의와 측정 방법이 필요하며, 데이터를 통해 측정되고 추적될 수 있어야 합니다.

(3) 측정 주기
KPI는 실시간 또는 정기적으로 측정되어야 하며, 조직의 성과를 파악하는 데 필요한 정보를 적시에 확인할 수 있어야 합니다.

(4) Decision making
KPI는 조직의 의사 결정과 전략 수립에 도움을 주는 중요한 정보를 제공합니다. KPI의 변화 및 경향을 분석하여 조직의 성과 개선 방안을 도출할 수 있습니다.

KPI는 각 조직이나 업무의 특성에 따라 다양하게 설정될 수 있습니다. 예를 들어, 매출 증가율, 고객 만족도, 생산성 향상 등이 일반적인 KPI의 예시입니다. 각 조직은 자체적으로 중요한 KPI를 설정하고 이를 통해 성과를 모니터링하며, 조직의 목표 달성을 위한 노력을 집중할 수 있습니다.

데이터 분석가 취업 시
가장 많이 보는 핵심 지표 예시

사업의 성격이나 도메인에 따라 사용되는 KPI(Key Performance Indicator) 지표는 다양합니다.

1. 이커머스 도메인

매출 증가율: 일정 기간 동안의 매출 증가율을 측정하여 비즈니스의 성장을 확인합니다.

매출 증가율은 수익의 상승과 비즈니스 성과를 평가하는 핵심 지표입니다. 매출과 영업이익은 두 가지 지표를 모두 출력할 수 있는 이중 축 그래프가 일반적으로 사용됩니다. 이중 축 그래프는 한 축에는 매출을, 다른 축에는 영업이익을 각각 나타내어 동시에 비교할 수 있도록 합니다. 이를 통해 매출과 영업이익의 상관 관계나 추이를 한눈에 파악할 수 있으며, 매출 증가에 따른 영업이익 변화를 분석할 수 있습니다. 이중 축 그래프는 Line Chart나 Area Chart와 함께 사용되며, 매출과 영업이익의 크기 차이가 크다면 좌측과 우측 축의 스케일을 조정하여 데이터를 잘 표현할 수 있습니다.

MAU (월간 활성 사용자): 특정 애플리케이션, 웹사이트 또는 플랫폼을 월간 기준으로 사용한 고유한 사용자의 수를 나타냅니다.

MAU는 디지털 서비스나 앱의 성과 및 인기도를 측정하는 데 사용되는 지표입니다. 높은 MAU는 사용자 유치와 유지에 대한 성과를 나타냅니다. MAU (Monthly Active Users): MAU는 월별 증감을 한 눈에 볼 수 있는 형태로 대시보드를 구성하는데, 일반적으로 Bar Chart를 활용합니다. 이를 통해 각 월별로 사용자 수의 변동을 시각적으로 파악할 수 있습니다. Bar Chart는 각 월을 X축에 표시하고, 해당 월의 사용자 수를 Y축에 나타내어 막대 형태로 표현합니다. 이렇게 하면 월별 사용자 증감 추이를 한 눈에 알 수 있으며, 특정 월에 사용자 수가 크게 증가하거나 감소하는 패턴을 파악할 수 있습니다.

2. 제조 도메인

생산량: 일정 기간 동안의 생산량을 측정하여 생산 성과를 분석하고 생산 계획을 최적화합니다. 생산량은 제조 공정의 효율성과 생산성을 평가하는 데 중요한 지표입니다.

제품 불량률: 불량 제품의 비율을 측정하여 품질 관리의 효율성을 평가하고 불량률을 개선합니다.

불량률을 체크하기 위해 공정 센서 데이터의 시계열 데이터를 대시보드에 출력하는 경우가 많습니다. 이를 위해 Line Chart나 Area Chart와 같은 시계열 데이터를 시각화하는 차트를 활용할 수 있습니다. 이 차트는 X축에 시간을, Y축에 불량률을 나타내어 불량률의 변화를 표현합니다. 또한, 특정 기간 동안의 평균 불량률을 나타내는 평균 선이나 불량률의 규격에 따른 경계선을 함께 표시하여 불량 상태를 시각적으로 확인할 수 있습니다.

3. HR(인사) 도메인

직원 이탈율: 일정 기간 동안의 직원 이탈 비율을 측정하여 인력 유지에 대한 문제를 파악하고 개선 방안을 모색합니다.

높은 이탈율은 조직의 안정성과 생산성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 각 부서 또는 팀별로 이탈률을 비교하는 수평 막대 그래프를 활용할 수 있습니다. 또는 직원 이탈률의 추이를 보여주는 Line Chart를 사용하여 특정 기간 동안의 이탈률 변화를 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 직원 이탈율의 패턴이나 특이점을 파악할 수 있으며, 이를 통해 인사 정책이나 조직 문제를 개선할 수 있는 인사이트를 도출할 수 있습니다.

교육 투자 대비 생산성 향상: 직원 교육에 투자한 비용 대비 생산성 향상 정도를 측정하여 교육 효과를 평가합니다. 투자한 교육의 효과를 측정하고 직원들의 역량 향상을 추진합니다.

이러한 KPI 지표들은 각 도메인의 특성과 목표에 맞게 설정되며, 비즈니스의 성과를 평가하고 개선하기 위해 사용됩니다. 기업은 자체적으로 가장 적합한 KPI를 선택하고 추적하여 도메인의 성과를 모니터링하고 전략적인 결정을 내릴 수 있습니다. 즉, KPI는 비즈니스의 성공을 측정하고 개선하기 위한 중요한 도구로 사용됩니다.

Chapter 4.

차트, 그래프, 히트맵 ….
데이터 시각화 종류별 특징

시각화 종류는 다양하지만 일반적으로 대시보도를 구성하거나 데이터 분석 프로세스상에서 시각화를 하는 방법이 존재합니다.

(1) 막대 그래프 (Bar Chart)

막대 그래프는 범주형 데이터의 항목 간 비교를 시각화하는 데 사용됩니다. 각 항목은 수직 또는 수평 막대로 표현되며, 막대의 길이나 높이는 해당 항목의 값을 나타냅니다. 막대의 크기는 데이터의 상대적인 크기와 비교를 가능하게 합니다. 막대 그래프는 여러 범주 사이의 차이를 시각적으로 비교하거나, 동일한 범주의 항목들 간의 상대적인 크기를 분석하는 데 유용합니다.

(2) 선 그래프 (Line Chart)

선 그래프는 시간, 순서 또는 연속적인 데이터 포인트의 변화를 시각화하는 데 사용됩니다. 데이터 포인트들을 연결하는 선으로 표현되며, 데이터의 추세, 패턴, 변동 등을 파악할 수 있습니다. 선 그래프는 시간에 따른 변화를 보여주기 때문에 시계열 데이터 분석이나 연속 데이터의 변동을 분석할 때 자주 사용됩니다.

(3) 박스플랏 (Box Plot)

박스플랏은 데이터의 분포를 시각적으로 표현하는 통계적인 도표입니다. 상자 모양의 박스 내부에는 데이터의 중앙값과 사분위수(Q1, Q3)가 표시되고, 수염(whisker)은 최소값과 최대값을 표현합니다. 이를 통해 데이터의 중심 경향, 분포의 넓이, 이상치 여부 등을 파악할 수 있습니다. 박스플랏은 여러 그룹이나 변수 간의 비교나 이상치 탐지에 유용하게 사용됩니다.

(4) 히트맵 (Heatmap)

히트맵은 수치형이나 범주형 데이터의 상대적인 빈도, 패턴, 연관성 등을 시각화하는 데 사용됩니다. 행과 열로 구성된 카테고리들에 대한 데이터 값을 색상으로 표현합니다. 이를 통해 데이터 간의 상호작용, 유사성, 차이 등을 한눈에 파악할 수 있습니다. 히트맵은 특히 큰 규모의 데이터나 다차원 데이터를 다룰 때 유용하며, 데이터의 패턴을 발견하고 분석하는 데 도움을 줍니다.

(5) 산점도 (Scatter Plot)

산점도는 두 개의 연속 변수 간의 관계를 시각화하는 데 사용됩니다. 각 데이터 포인트는 좌표 평면상에 위치하며, 두 변수의 값을 나타냅니다. 이를 통해 변수 간의 상관 관계, 분포, 이상치 등을 파악할 수 있습니다. 산점도는 데이터의 분포와 패턴을 보여주며, 변수 간의 연관성을 시각적으로 이해하는 데 도움을 줍니다. 특히 회귀 분석이나 클러스터링과 같은 분석 작업에 많이 활용됩니다.

Chapter 5.

데이터 시각화 대시보드 어떻게 만들어야 할까?

먼저, 대시보드를 제작하기 전에 목표와 스토리 라인을 구상해야 합니다.
목표를 명확히 설정하여 어떤 정보를 시각화하고자 하는지, 어떤 결정이나 인사이트를 얻고자 하는지를 정의해야 합니다. 또한, 대시보드를 통해 정보를 얻을 대상이 누구인지를 파악하여 뷰어의 관점에서 스토리 라인을 설계해야 합니다. 이를 통해 대시보드에 명확한 방향성을 부여할 수 있습니다.

데이터 대시보드의 방향성에 맞춰 데이터 수집 및 전처리 작업을 수행해야 합니다.
대시보드에 필요한 데이터를 수집하고, 데이터의 정확성과 완전성을 확인합니다. 필요한 형태로 데이터를 가공하여 분석에 적합한 상태로 준비합니다. 데이터 전처리는 데이터의 노이즈 제거, 결측치 처리, 이상치 처리 등을 포함할 수 있으며, 데이터의 품질을 향상시키는 중요한 단계입니다.

다음으로는 시각화 요소를 선택하고 구현하는 단계입니다.
적절한 시각화 도구와 차트 종류를 선택하여 데이터를 가장 효과적으로 시각화합니다. 데이터를 시각화 요소에 맞게 입력하고, 설정과 스타일을 적용하여 시각화를 구현합니다. 이때, 데이터의 특성과 목표에 맞는 시각화 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 시계열 데이터의 추이를 보여주기 위해서는 선 그래프를 사용하고, 범주형 데이터의 분포를 나타내기 위해서는 막대 그래프를 활용할 수 있습니다.

이후, 대시보드의 레이아웃 설계 단계에서 어떤 차트를 어디에 배치할 것인지, 필터와 인터랙션 요소를 어떻게 구성할 것인지 등을 고려하여 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스를 구성합니다. 대시보드의 레이아웃은 사용자가 정보를 쉽게 이해하고 인사이트를 도출할 수 있도록 최적화되어야 합니다. 또한, 대시보드의 스토리 라인도 고려되어야 합니다. 대시보드의 최상단에는 전체를 Summary할 수 있는 지표를 배치하고, 하단으로 내려갈수록 상세한 지표를 배치함으로써 뷰어에게 정보를 직관적으로 전달할 수 있습니다.

완성된 대시보드를 검토하고 최적화 작업을 수행하는 것이 마지막 단계입니다. 대시보드의 품질과 유용성을 평가하며, 필요한 수정이나 개선 사항을 식별하고 반영합니다. 사용자의 피드백을 수집하여 대시보드를 개선하고 완성합니다. 또한, 대시보드 로딩 속도를 점검하여 불편함이 없는 속도인지 추가적으로 확인해야 합니다.

대시보드 제작 5단계를 거쳐 데이터 분석가는 목표에 맞는 인사이트를 도출할 수 있는 효과적인 데이터 시각화 대시보드를 제작할 수 있습니다. 데이터 분석은 항상 변화하고 진화하므로, 사용자의 요구사항이나 데이터의 특성에 따라 대시보드를 지속적으로 개선하고 업데이트해야 합니다. 이를 통해 데이터 시각화의 효과성과 사용자 만족도를 높일 수 있습니다.

Chapter 6.

데이터 시각화 단계에서 가장 많이 하는 실수 3가지

데이터 시각화를 효과적으로 수행하기 위해서는 몇 가지 핵심 원칙을 따라야 합니다.
첫째로, 데이터를 충분히 이해하는 것이 중요합니다. 데이터의 특성을 이해하고 데이터가 어떻게 생성되는지, 어떤 도메인에 속하는지 등을 파악해야 합니다. 이를 통해 데이터의 특징과 패턴을 이해하고, 데이터 시각화에 적합한 기법과 그래프를 선택할 수 있습니다.

둘째로, 시각화 목적과 대상을 고려하여 적절한 시각화 기법을 선택해야 합니다. 데이터의 성격과 분석 목적에 맞는 그래프와 차트를 선택하고, 데이터의 특징을 잘 나타낼 수 있는 시각화 방법을 활용해야 합니다. 예를 들어, 시간의 변화를 보여주기 위해서는 선 그래프를 사용하고, 비교를 위해서는 막대 그래프를 활용할 수 있습니다. 또한, 데이터의 차원과 관계를 고려하여 다차원 데이터를 시각화하기 위해 산점도 행렬, 히트맵 등을 활용할 수 있습니다.

셋째로, 시각화 요소들을 최적화하여 사용자의 이해를 돕는 것이 중요합니다. 축척과 레이블, 색상, 주석 등을 적절하게 활용하여 데이터의 의미를 명확하게 전달해야 합니다. 축척은 데이터의 범위와 분포를 적절하게 나타내어 사용자가 데이터를 정확하게 이해할 수 있도록 해야 하며, 레이블은 그래프의 요소들을 명확하게 식별할 수 있도록 해야 합니다. 색상은 데이터의 특성을 시각적으로 강조하고 구분할 수 있는데 활용될 수 있으며, 주석은 데이터에 대한 추가 설명이나 도메인 지식을 제공하여 사용자의 이해를 돕는 역할을 수행합니다.

마지막으로, 데이터 시각화는 지속적인 개선과 업데이트를 필요로 합니다. 사용자들의 피드백을 수집하고 요구사항을 반영하여 대시보드나 시각화 도구를 지속적으로 개선하고 발전시켜야 합니다. 새로운 데이터 소스나 분석 방법론이 나타날 때마다 최신 기술과 방법을 적용하여 데이터 시각화의 효과성을 높여야 합니다. 또한, 사용자들의 니즈와 요구를 이해하고, 사용자 경험을 고려하여 직관적이고 유용한 데이터 시각화 도구를 제공하는 것이 중요합니다.

요약하면, 데이터 시각화는 데이터 분석과 이해를 위한 필수적인 도구입니다. 데이터의 특성과 도메인 지식을 이해하고, 적절한 시각화 그래프와 차트를 선택하며, 시각화 요소들을 최적화하여 사용자들이 데이터를 쉽게 이해하고 분석할 수 있도록 해야 합니다. 지속적인 개선과 업데이트를 통해 사용자들의 니즈와 요구를 반영하여 데이터 시각화를 발전시키는 것이 중요합니다. 데이터 시각화는 데이터에 기반한 의사 결정과 비즈니스 성과 향상을 위한 강력한 도구로 활용될 수 있습니다.

데이터 시각화는 데이터 분석가가 갖춰야 하는 역량 중 일부일 뿐입니다.
데이터 분석가에게 더욱 중요한 건 데이터 마이닝을 통해 유의미한 패턴을 발견하는 것,
데이터를 통해 더 좋은 의사결정을 지원하는 것에 있습니다.


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