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<title>데이터 시각화 이해 · GitBook</title>
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Introduction
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Git과 Github, 기본 개념과 설명
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헌법개정안으로 깃베쉬, 소스트리, 브랜치 이해하기
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확률통계 기초와 깃허브 실습
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<a href="Tutorial_180629_Statistics.html">
통계 기본 개념과 설명
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스크래치 실습을 통한 프로그래밍 맛보기
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데이터다루기(tidydata)와 프로그래밍기초
</a>
</li>
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파이썬 기초
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범죄데이터로 파이썬 실습 (Lamda)
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특강-자기소개서 워크숍(1)
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특강-시빅해킹
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<a href="Tutorial_180709_StaticBlogging_JekyllandRuby.html">
지킬과 루비로 정적 블로그 만들기
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특강-협업
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</li>
<li class="chapter " data-level="1.14" data-path="Tutorial_180710_Lecture_Speciality.html">
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특강-전문성
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데이터 시각화 이해
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<li class="chapter " data-level="1.16" data-path="Tutorial_180712_AttraciveResume2.html">
<a href="Tutorial_180712_AttraciveResume2.html">
특강-자기소개서 워크숍(2)
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.17" data-path="Tutorial_180713_Pandas101.html">
<a href="Tutorial_180713_Pandas101.html">
자료의 요약 과제를 통한 판다스 실습
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.18" data-path="Tutorial_180713_ExperimentDesignLecture.html">
<a href="Tutorial_180713_ExperimentDesignLecture.html">
특강-실험계획에 관해 알아보기
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.19" data-path="Tutorial_180716_Crawling_Shuffle.html">
<a href="Tutorial_180716_Crawling_Shuffle.html">
저작권과 직업윤리를 인지하고 크롤링 셔플 실습
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<li class="chapter " data-level="1.20" data-path="Tutorial_180716_Markup_Html5lib.html">
<a href="Tutorial_180716_Markup_Html5lib.html">
Markup Html5lib, 파이썬으로 크롤링하기
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.21" data-path="Tutorial_180717_10minPandas.html">
<a href="Tutorial_180717_10minPandas.html">
Pandas 10분 완성
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</li>
<li class="chapter " data-level="1.22" data-path="Tutorial_180717_PandasPetition.html">
<a href="Tutorial_180717_PandasPetition.html">
국민청원 첫시작 판다스로 국민청원하기
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.23" data-path="Tutorial_180719_BeautifulSoup.html">
<a href="Tutorial_180719_BeautifulSoup.html">
Beautiful Soup을 사용하여 크롤링
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</li>
<li class="chapter " data-level="1.24" data-path="Tutorial_180719_plotnine.md">
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국민청원 데이터 시각화와 자연어 처리-plontnine 실습하기
</a>
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특강 - 비전공자가 데이터 분석가로 취업하기
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통계학-자료의 요약, 확률분포(ProbabilityDistribution)
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전국도서관표준데이터 분석
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객체지향 프로그래밍
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<li class="chapter " data-level="1.45" data-path="Tutorial_180814_Test_Driven_Development.html">
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테스트 주도 개발
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.46" data-path="Tutorial_180817_Colors_in_Data_Visualization.md">
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데이터 시각화와 색의 활용
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</li>
<li class="chapter " data-level="1.47" data-path="Tutorial_180817_Statistics5.html">
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통계-회귀분석3
</a>
</li>
<li class="divider"></li>
<li>
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Published with GitBook
</a>
</li>
</ul>
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<!-- Title -->
<h1>
<i class="fa fa-circle-o-notch fa-spin"></i>
<a href="." >데이터 시각화 이해</a>
</h1>
</div>
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<section class="normal markdown-section">
<h2 id="시각화된-데이터를-어디다가-쓸까-">시각화된 데이터를 어디다가 쓸까? <br></h2>
<ol>
<li><p>데이터를 탐색하는 과정에서 시각화 기술을 이용<br></p>
</li>
<li><p>분석 결과설명에 이용<br></p>
</li>
<li><p>김진영님 <br></p>
<p>9 / 5 (수)</p>
<p>'뉴노마드' 시립미술관 </p>
<p>인공지능과 디자인</p>
<p><a href="http://mediacityseoul.kr/2014/kr/introduction/mediacity-seoul/" target="_blank">http://mediacityseoul.kr/2014/kr/introduction/mediacity-seoul/</a></p>
</li>
</ol>
<h2 id="큰-그림-이해하기">큰 그림 이해하기<br></h2>
<ul>
<li><p>전통적 지각심리(Gestalt_게슈탈트 원리)<br></p>
<p>gestalt = pattern, form, structure<br></p>
<p>뇌가 어떤 이미지를 봤을 때 '패턴'을 찾아낸다.<br></p>
</li>
<li><p>생태 계산 신경 인지심리 의 흐름에서 <strong>시지각</strong>의 목적은? <br></p>
<p> → J.J. Gibson " affordance" 눈의 역할은?<br></p>
<p>정보를 그대로 수용 하는 것 X<br></p>
<p>정보를 바탕으로 <strong>자신의 행동을 결정</strong>한다. <br></p>
</li>
<li><p>소프트웨어 시스템<br></p>
<p>다양한 그래픽적 표현을 어떻게 '일관'되게 표현 할 것인가? </p>
</li>
</ul>
<h2 id="데이터-시각화-왜-하나-컴퓨터와-사람이-협력하는-방식-중-하나">데이터 시각화 왜 하나? 컴퓨터와 사람이 협력하는 방식 중 하나.<br></h2>
<pre><code> 컴퓨터와 사람의 **INTERACTION ?<br>**
</code></pre><ul>
<li><p>김진영님</p>
<ul>
<li><p>정보 시각화와 데이터 시각화 의 경계는? 모호하다</p>
<p>정보 시각화 = 좁은 공간에 많은 데이터를 어떻게 <strong>효과적으로 표현할까?</strong><br></p>
<p>데이터 시각화 = 정보 시각화에 비해 데이터 양이 어마어마하다. <br></p>
</li>
<li><p>불필요한 정보를 어떻게 걸러줄 것인가? <br></p>
</li>
</ul>
</li>
<li><p><strong>컴퓨터</strong>가 잘 하는 일: 많은 데이터를 빠르고 정확하게 처리하기<br></p>
</li>
<li><strong>사람</strong>이 잘 하는 일: 패턴과 의미를 찾아내기<br></li>
<li><p>목적에 따라 표현기법이 달라진다.<br></p>
<p>ex. 다이아몬드 값 변동 추이 <br></p>
<h2 id="체화된-인지-관점에서-바라보기-">체화된 인지 관점에서 바라보기 <br></h2>
<blockquote>
<p>맥락전환비용 ?</p>
</blockquote>
<p><br></p>
<blockquote>
<p>게슈탈트 법칙과 밀접한 관련<br></p>
<p>다양한 프레임 <br></p>
</blockquote>
<p>기술적으로 더 이상 개선될 수 없는 부분을 디자인을 통해 해결 할 수 있다. <br></p>
<ul>
<li>데이터 시각화: 정보를 수동적으로 받아들이는 인식(perception)에 대한 것?<br></li>
<li>인터랙션 디자인: 몸을 능동적으로 움직이는 행동(action)에 대한 것?<br></li>
<li>인식적 행동(epistemic action)<br><ul>
<li><strong>테트리스</strong><br></li>
<li><strong>포커 게임</strong><br></li>
</ul>
</li>
<li>전통적 기준보다는 각 요소가 수행하는 기능이 중요<br></li>
<li><strong>분산된 기능적 분해(Distributed Functional Decomposition)</strong><br><ul>
<li>맹인의 지팡이는 <strong>인식 장치, 특히 보는 장치</strong>이다<br></li>
<li><a href="http://www.youtube.com/watch?v=N64KOQkbyiI" target="_blank">Passive walker</a>의 골격은 <strong>계산 장치(morphological computation)</strong>이다<br></li>
</ul>
</li>
</ul>
<h2 id="연합뉴스-로또-시각화-결과물-비판하기-">연합뉴스 로또 시각화 결과물 비판하기 <br></h2>
<ul>
<li><p>색을 통한 강조 <br></p>
<p>배경색과의 거리 차로 표현 <br></p>
</li>
<li><p>시각적인 <strong>FLOW</strong>를 만들어주는게 중요<br></p>
<p><strong>hiearachy</strong> 를 통해 <strong>중요도</strong>를 제시해주는 게 좋다 <br></p>
<p>독자로 하여금 적극적으로 참여시키고 싶다면 flow를 제거<br></p>
</li>
<li><p>빈도를 통해 (ex.100명중 1명) 말해주는게 직관적이다.<br></p>
</li>
<li><p>raw data 나열 에서.<br></p>
<p><strong>'데이터 정제</strong> '를 통해 flow를 만들 수 있다. <br></p>
</li>
</ul>
<p><br></p>
<ul>
<li>진영님이 생각하시는 개선방법? <br></li>
<li>애란쌤이 생각하는 탐색 과정에서 이 데이터를 접근한다면? 맥락으로 접근한다.<br></li>
</ul>
<h2 id="데이터에-대한-이해-시지각에-대한-이해--">데이터에 대한 이해, 시지각에 대한 이해 . <br></h2>
<p>데이터를 왜곡하지 않고 정확하게 전달하는게 중요 . <br></p>
<p>1.데이터 자체를 파악. <br></p>
<p>2.사람의 눈에 어떻게 제시해야 잘 전달 될까?<br></p>
<p>위 두가지를 고려 해야한다. <br></p>
<blockquote>
<p>주의, 디자이너에대한 비판이 되어선 안된다. <br></p>
</blockquote>
<ul>
<li><p>인위적 매핑 vs. 자연적 매핑<br></p>
<p>인위적 매핑 ex. 스케일에 제한이 있을 경우 물결을 넣는다<br></p>
</li>
<li><p>"데이터를 정확하게 전달하기 위해 시각화를 한다"<br></p>
<p>숫자를 어떻게 정확하게 드러낼까?<br></p>
</li>
<li><p>색의 구별을 통해 데이터 분류<br></p>
<p>-nominal (4가지 분류) ex. 버스 색 <br></p>
<p>'색조'에 차이를 둔다 <br></p>
<p>-ordinal 구별되는 특성 + 등수(간격,ratio, >or<)</p>
<p> ex. 온도<br></p>
<p>'채도' '명도'에 차이를둔다 <br></p>
<blockquote>
<p>강조색이란? <br></p>
</blockquote>
<p>배경색에 따라 달라진다. <br></p>
<p>눈 : 색의 차이가 클수록 강한 인상을 둔다. <br></p>
</li>
<li><p>사람의 '눈'을 이해해야 한다<br></p>
<p>1차시각피질의 데이터 분석, 표출 기전을 알면 시각화에 좋은 가이드 제시 가능 <br></p>
</li>
<li><p>시간과 공간의 흐름에 대한 metaphor<br></p>
<p>⇒ natural flow <br></p>
</li>
<li><p>McGurk effec<br></p>
<p>청각과 시각은 분리되어 있지 않다 <br></p>
<p><br></p>
</li>
</ul>
</li>
</ul>
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