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데이터 시각화
 
[개념] 대량 데이터 정보추출, 통찰제공 과정 통해 데이터 관계,분포,비교, 변화를 파악하고 효율적인 의사결정 활용 비주얼 애널리틱스 기술
[시각화] 선택-탐색-재배치-추상구체-관련데이터 표시
[구성] Data, Model, 시각화, Knowledge
[프로세스] 정보수집, 데이터 전처리, 지식표현, 상호작용, 의사결정
[기술]
1)관계: 상관/회귀분석
2)분포: 집단구성 요소 수치적 특성, 밀집경향, 평균값, 최대/최소값, 중앙값
3)비교: 집단 차이탐색, 집단 변화수준 파악
4)변화: 시간별 경향성
 

데이터 시각화의 다양한 유형들
서울의 생활이동 인구 데이터를 시각화한 사례 (출처: 서울 열린데이터 광장 – https://data.seoul.go.kr/)

 
[분석모델] 회귀분석, 클러스터링
[도구] 데이터 스튜디오,BigQuery, SQL DB, R,Tableau, Qlikview, Highcharts, Datawrapper, Plotly, Sisense 
[표현] 타이포그래피(글자조형), 픽토그램(직관적그래픽심볼)
[활용] 고차원 공간 시각화(Visualizing Hi-Dimensional Space) : ‘t-SNE’ 알고리즘을 사용해 고차원 데이터를 저차원으로 시각화하는 방법

 

 
[솔루션] MS파워 BI,태블로,SAP루미라, 클릭뷰,스폿파이어,마이크로스트레티지,구글 퓨전테이블

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Posted by Mr. Slumber
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