[디자이너 부트캠프]40일차 고급 데이터 시각화

[디자이너 부트캠프]40일차 고급 데이터 시각화

 

 

 

 

 

 

 

 

"콘텐츠이든, 인터페이스이든, 디자인이든, 사용자가 원하는 것을 제공하라."

제프리 젤드만

 

 

 

 

 

 

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강의노트

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1) 효과적인 데이터 시각화를 위한 고급 기법

 

 

1. 다중 축 그래프_두 개의 데이터를 비교

 

✔ 서로 다른 두 개의 데이터를 같은 그래프에서 비교해야 할 때
✔ 두 데이터 간의 상관관계를 분석하고 싶을 때

📊 예)

✔ GA4 분석 결과:
광고비 100만 원 → 매출 1,000만 원
광고비 200만 원 → 매출 1,800만 원
광고비 300만 원 → 매출 3,500만 원

📌 "광고비를 늘리면 매출이 증가하는 것처럼 보인다. 그렇다면, 전환율도 함께 증가하는가?"

✅ 해결
✔ 📊 다중 축 그래프(Dual-Axis Chart) 활용
✔ 광고비(막대 그래프) + 매출(선 그래프)를 한 화면에서 비교
✔ "광고비가 200만 원에서 300만 원으로 증가했을 때, 매출이 크게 상승했습니다!"

➡ "두 개의 변수를 함께 보여주려면 다중 축 그래프를 활용하라!"

https://docs.iris.tools/manual/IRIS-Tutorial/IRIS_Studio/01_chart_exam/06_studio_chart_multi_axis.html

 

 

 

 

 

2. 히트맵(Heatmap)_데이터 패턴 시각화

 

히트 맵(heat map) : 색상으로 표현할 수 있는 다양한 정보를 일정한 이미지 위에 열분포 형태의 그래픽으로 출력하여 보여줌

 

✔ 시간대별, 요일별, 카테고리별 데이터 패턴을 한눈에 확인할 때
✔ 고객 방문 트렌드나 특정 행동이 집중되는 영역을 분석할 때

📊 예

✔ GA4 분석 결과:
: 고객 방문이 월요일 오전 10시 – 12시에 가장 많음
: 금요일 저녁 8시 – 10시에는 결제율이 가장 높음

 "고객이 언제 가장 활발하게 활동하는가"

✅ 해결
✔ 📊 히트맵(Heatmap) 활용
✔ 요일 & 시간대별 방문자 수를 색상 강도로 표현
✔ "월요일 오전과 금요일 저녁에 집중적인 마케팅을 진행하겠습니다!"

➡ "시간대별, 요일별 패턴을 찾으려면 히트맵을 활용"

https://help.maze.co/hc/en-us/articles/360052722953-A-guide-to-click-heatmaps-in-Maze

 

 

 

 

 

3. 트리맵(Treemap)_카테고리별 비율 분석

 

✔ 각 카테고리별 비율을 비교할 때
✔ 전체 매출에서 특정 제품군이 차지하는 비중을 쉽게 보여줄 때

📊 예:

✔ GA4 분석 결과:
의류 카테고리 매출 50%
전자기기 매출 30%
생활용품 매출 20%

➡ "전체 매출 중  가장 기여도가 높은 카테고리는 무엇인가?"

✅ 해결
✔ 📊 트리맵(Treemap) 활용
✔ 카테고리별 면적 크기로 매출 기여도 시각화
✔ "📢 의류 카테고리가 매출의 절반을 차지하므로, 마케팅 예산을 집중 투자하겠습니다!"

➡ "카테고리별 비율 비교에는 트리맵이 효과적!"

https://demo.mescius.co.kr/wijmo/docs/Topics/Chart/Advanced/SpecialCharts/TreeMap

 

 

 

 

 

4. 네트워크 그래프(Network Graph)_ 관계분석

 

✔ 고객 간의 관계나 연결 구조를 분석할 때
✔ 추천 프로그램이나 소셜 미디어 확산 효과를 확인할 때

📊 예

✔ GA4 분석 결과:
A 고객이 3명을 추천 → 이 중 2명이 결제B
고객이 5명을 추천 → 이 중 4명이 재구매

➡ "추천을 통해 유입된 고객이 얼마나 충성도가 높은가?"

✅ 해결
✔ 📊 네트워크 그래프(Network Graph) 활용
✔ "추천한 고객 vs. 추천받은 고객의 재구매율 비교"
✔ "추천을 많이 한 고객에게 추가 혜택 제공!"

➡ "고객 간 관계를 분석하려면 네트워크 그래프를 활용"

 

 

 

 

 

5. 워드 클라우드(Word Cloud)_텍스트 데이터 시각화

 

✔ 고객 리뷰, 설문조사, 소셜 미디어 데이터를 분석할 때
✔ 긍정적인 키워드와 부정적인 키워드를 시각적으로 보여줄 때

📊 예

✔ 고객 리뷰 1: "배송이 빠르고, 품질이 좋아요!"'
✔ 고객 리뷰 2: "포장이 약간 아쉬웠어요."
✔ 고객 리뷰 3: "가격 대비 성능이 훌륭해요!"

➡ "고객들이 브랜드에 대해 가장 많이 이야기하는 키워드는?"

✅ 해결
✔ 📊 워드 클라우드(Word Cloud) 활용
✔ 자주 등장하는 단어를 크기로 강조하여 시각화
✔ "💡 '빠른 배송', '좋은 품질'이 가장 많이 언급되었습니다!"

➡ "텍스트 데이터를 분석하려면 워드 클라우드를 활용"

https://wordcloud.kr/

 

 

 

 

 

정리

 

✔ 두 개의 데이터를 비교하려면   →   다중 축 그래프

✔ 시간대별 패턴을 분석하려면   →   히트맵

✔ 카테고리별 비율을 분석하려면   →   트리맵

✔ 고객 간의 관계를 분석하려면   →   네트워크 그래프

✔ 텍스트 데이터를 분석하려면   →   워드 클라우드

 

 

 

 

 

 

 

 

2) 다양한 데이터 시각화 툴 비교

 

1. Google Data Studio_GA4와 연동으로 실시간 데이터 시각화

 

💡 "내 웹사이트 방문자 수와 광고 성과를 실시간으로 모니터링할 수 없을까?"

✔ Google Analytics (GA4)와 연동하여 실시간 데이터 분석
✔ 웹사이트 트래픽, 광고 성과, 마케팅 데이터 시각화에 최적

📊 예)
✔ 웹사이트 방문자 수, 유입 경로, 전환율을 한눈에 볼 수 있는 대시보드 제작
✔ "📈 지난주 대비 신규 방문자가 20% 증가했습니다!"

 

✅ 장점:
✔ 무료 사용 가능
✔ GA4, Google Ads, YouTube 등과 연동 가능
✔ 실시간 데이터 대시보드 제작 가능

 

❌ 단점:
✖ 엑셀 등 다른 파일과의 연동이 다소 제한적
✖ 대규모 데이터 분석에는 한계

➡ "실시간 웹사이트 & 광고 데이터 분석이 필요하다면 Google Data Studio!"

 

 

 

 

2. Tableau _강력한 시각화 / 데이터 탐색 

 

💡 "대량의 데이터를 인터랙티브한 대시보드로 분석할 수 없을까?"

✔ 복잡한 데이터 탐색 & 대규모 데이터 분석
✔ 고급 차트, 지도 시각화, 인터랙티브 대시보드 제작

📊 예
✔ 고객 구매 데이터를 분석하여 지역별 매출 변화를 지도 차트로 시각화
✔ "📊 서울 지역 고객의 평균 결제 금액이 가장 높습니다!"

 

✅ 장점:
✔ 데이터 시각화 기능이 가장 강력한 툴 중 하나
✔ SQL, Excel, Google Sheets, 데이터베이스와 연동 가능
✔ 드래그 & 드롭 방식으로 쉽게 분석 가능

 

❌ 단점:
✖ 유료(비쌈)
✖ 학습 곡선O (기초 사용은 쉽지만, 고급 기능은 공부 필요)

➡ "대규모 데이터 분석 & 고급 대시보드를 만들려면 Tableau!"

 

 

 

 

3.  Power BI – Microsoft 기반 비즈니스 데이터 분석 툴

 

💡 "회사 내부 데이터를 정리해서 보고서를 자동 생성할 수 없을까?"

✔ 기업 내 비즈니스 인텔리전스(BI) 대시보드 제작
✔ 실시간 데이터 연동 및 다양한 시각화 옵션 제공

📊 예
✔ 매출 & 비용 데이터를 분석하여 월별 이익률 변화를 한눈에 파악
✔ "📊 올해 1분기 대비 2분기 매출이 15% 증가했습니다!"

 

✅ 장점:
✔ Microsoft Excel, SQL, Azure, Google Analytics와 연동 가능
✔ 실시간 데이터 분석 & 자동화된 보고서 생성 가능
✔ 인터랙티브 대시보드 지원

 

❌ 단점:

✖ 유료(기업용은 높은 비용 필요)
✖ Microsoft 환경에 최적화되어 있어 Mac 사용자는 불편할 수 있음

➡ "기업 내부 데이터를 관리하고 분석하려면 Power BI!"

 

 

 

 

4. Excel & Google Sheets 차트 기능_기본적인 데이터 시각화

 

💡 "빠르게 간단한 차트를 만들려면?"

 
✔ 간단한 데이터 분석 & 기본적인 차트 작성
✔ 소규모 프로젝트나 빠른 보고서 작성

📊 예
✔ 판매 데이터를 정리하여 제품별 매출 변화를 막대 그래프로 표시
✔ "📊 지난달 가장 많이 팔린 제품은 A 제품입니다!"

 

✅ 장점:
✔ 누구나 쉽게 사용 가능
✔ 무료 또는 저렴한 비용으로 사용 가능
✔ 기본적인 데이터 정리 & 분석에 적합

 

❌ 단점:
✖ 실시간 데이터 연동 불가능
✖ 대규모 데이터 처리에는 한계

➡ "간단한 데이터 분석 & 기본 차트 작성은 Excel & Google Sheets!"

 

 

 

 

5. Python (Matplotlib & Seaborn) _데이터 과학 & 머신러닝 시각화

 

💡 "복잡한 데이터를 프로그래밍으로 자동 분석할 수 없을까?"

✔ 데이터 과학, 머신러닝, 통계 분석을 위한 고급 시각화
✔ 대량의 데이터를 자동으로 분석 & 시각화할 때

📊 예
✔ 머신러닝 모델 결과를 산점도(Scatter Plot)로 시각화하여 패턴 분석
✔ "📊 광고 예산이 일정 수준을 넘으면 매출 증가율이 둔화됩니다!"

 

✅ 장점:
✔ 복잡한 데이터 분석을 자동화 가능
✔ 머신러닝 모델과 결합하여 강력한 분석 가능
✔ Matplotlib, Seaborn, Plotly 등 다양한 라이브러리 활용 가능

 

❌ 단점:
✖ 프로그래밍(파이썬) 지식 필요
✖ GUI(그래픽 인터페이스) 기반이 아니라 코드 작성 필수

➡ "데이터 과학 & 머신러닝 분석이 필요하다면 Python 활용!"

 

 

 

 

정리

✔ 실시간 웹사이트 & 광고 데이터 분석   →   Google Data Studio

✔ 대규모 데이터 & 인터랙티브 대시보드   →   Tableau

✔ 기업용 비즈니스 데이터 분석   →   Power BI

✔ 기본적인 차트 & 빠른 데이터 정리   →   Excel & Google Sheets

✔ 머신러닝 & 자동화된 데이터 분석   →   Python(Matplotlib & Seaborn)

 

 

 

 

 

 

 

 

3) 스토리텔링이 있는 데이터 시각화 보고서 작성

 

1. 제목을 질문형으로 (핵심주제 강조)

 

✔ 보고서를 읽는 사람이 가장 궁금한 질문을 먼저 던진다.
✔ 숫자보다 질문이 더 직관적으로 메시지를 전달한다.
✔ 독자가 데이터를 보기 전에 핵심 주제를 쉽게 이해하도록 유도한다.

나쁜 예시:
"월별 광고비 & 매출 변화" (단순한 제목, 흥미 유발 부족)

좋은 예시:
"광고비를 20% 줄이면, 매출에 어떤 영향이 있을까?" (독자의 관심을 끄는 질문형 제목)

 

➡ "보고서 제목을 질문형으로 만들면, 독자가 핵심 메시지에 집중할 수 있다!"

 

 

 

2. 데이터 + 인사이트 + 해결책

 

✔ 보고서를 읽는 사람이 가장 궁금한 질문을 먼저 던진다.
✔ 숫자보다 질문이 더 직관적으로 메시지를 전달한다.
✔ 독자가 데이터를 보기 전에 핵심 주제를 쉽게 이해하도록 유도한다.

나쁜 예시:

• "📉 신규 방문자 수: 10,000명 → 13,000명 (+30%)
• "📉 전환율: 7% → 5% (-2%)"

좋은 예시:
✔ 데이터: 📈 신규 방문자가 30% 증가했지만, 전환율은 5% 감소했다.
✔ 인사이트: 💡 방문자는 늘었지만, 구매로 이어지지 않는 고객이 많다.
✔ 해결책: ✅ 랜딩 페이지 개선 & 구매 유도 프로모션이 필요하다.

 

➡ "데이터뿐만 아니라, 해석과 해결책까지!"

 

 

 

3. 한 페이지, 한 핵심 메시지

✔ 여러 개의 차트를 한 페이지에 담으면, 핵심 메시지가 흐려진다.
✔ 한 페이지에는 한 가지 핵심 메시지만 강조해야 이해하기 쉽다.
✔ 데이터를 "광고 성과 분석", "고객 행동 분석" 등 섹션별로 분리하면 가독성이 좋아진다.

나쁜 예시:
한 페이지에 광고비 변화, 방문자 수, 전환율, 구매 패턴까지 모두 포함
좋은 예시:
광고 성과 분석: 광고비 대비 클릭률 & 전환율 변화고객 행동 분석: 신규 방문자 vs. 재방문자 패턴

 

➡ "한 페이지에 한 개의 핵심 메시지를 = 전달력 상승!"

 

 

 

4. 시각적 강조 요소 활용_ 가장 중요한 데이터는 강조

✔ 중요한 데이터 포인트를 굵게(Bold) 강조
✔ 색상을 활용하여 주요 지표를 하이라이트
✔ 화살표(🔺, 🔻) 등을 사용하여 증가/감소 표현

나쁜 예시:
"📊 광고 클릭률: 2.5% → 3.8% 증가" (강조 없음)
좋은 예시:
📊 광고 클릭률: 🔺+52% 증가 (2.5% → 3.8%)💡 페이스북 광고의 전환율이 가장 높음!

 

➡ "시각적 강조 요소를 활용으로 핵심 정보를 더 효과적으로 전달!"

 

 

정리

✔ 질문형 제목을 사용하여 독자의 관심을 끌어라!

✔ 데이터만 나열하지 말고, 인사이트 & 해결책까지 제공하라!

✔ 한 페이지에 한 개의 핵심 메시지만 담아 가독성을 높여라!

✔ 시각적 강조 요소를 활용하여 가장 중요한 데이터를 강조하라!

✔ 논리적 흐름을 유지하여 보고서를 하나의 스토리처럼 구성하라!