데이터 스토리텔링

Databricks에서의 데이터 시각화

Gang Wang

Senior Data Scientist

데이터 스토리텔링이란?

  • 데이터로 내러티브를 구성
  • 인사이트와 시각화의 결합

목적:

  • 복잡한 데이터를 쉽게 전달
  • 청중을 참여시키고 알림

중요한 이유:

  • 원시 데이터를 인사이트로 전환
  • 의사결정을 강화

데이터 스토리텔링의 개념도

1 Pictures: AgencyAnalytics
Databricks에서의 데이터 시각화

이전: 데이터만 제시

  • 선형 차트가 복잡해 해석 어려움
  • 맥락 없는 원시 데이터

이후: 스토리텔링

  • 핵심 인사이트를 드러내는 명확한 서사
  • 중요한 수치를 강조한 단순 막대형 차트

   

1 Pictures: Storytelling with Data
Databricks에서의 데이터 시각화

스토리텔링에서 데이터 시각화의 역할

  • 막대형 차트: 범주 간 수량 비교

막대형 차트

  • 선형 차트: 시간에 따른 추세 표시

선형 차트

1 Pictures: Corporate Finance Institute, Storytelling with data
Databricks에서의 데이터 시각화

 

  • 파이 차트: 비율과 부분-전체 관계 표시

파이 차트

 

  • 산점도: 관계와 상관관계 표시

산점도

1 Pictures: GeeksforGeeks, Math is Fun
Databricks에서의 데이터 시각화

 

  • 히트맵: 패턴과 강도 파악

 

히트맵

 

  • 히스토그램: 수치 데이터의 분포 표시

 

히스토그램

1 Pictures: Sage Research Methods, Stata
Databricks에서의 데이터 시각화
  • 영역 차트: 누적 데이터로 시간 변화 강조

영역 차트

Databricks에서의 데이터 시각화

통계적 분포 이해하기

중요한 이유

  • 데이터의 패턴 파악
  • 중심 경향 강조: 평균, 중앙값, 최빈값
  • 산포 표시: 범위, 분산, 표준편차
  • 분포 모양 파악: 비대칭도, 첨도

중심 경향

1 Pictures: Medium
Databricks에서의 데이터 시각화

사용자 지정 표 만들기

사용자 지정 가능한 표의 목적:

  • 필요에 맞게 표시 최적화
  • 핵심 인사이트를 명확히 강조

핵심 기능:

  • 서식 옵션
  • 열/행 조정
  • 정렬 및 필터링
  • 데이터 레이블

사용자 지정 표의 개념도

1 Pictures: UX Collective
Databricks에서의 데이터 시각화

연습해 봅시다!

Databricks에서의 데이터 시각화

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