좋은 데이터로도 나쁜 그래프가 나올 때

ggplot2로 하는 중급 데이터 시각화

Rick Scavetta

Founder, Scavetta Academy

나쁜 그래프: 스타일

• 색상
  • 색각 이상 친화적이지 않음(예: 빨강·초록 위주)
  • 데이터 유형에 맞지 않는 팔레트(연속형·범주형·발산형)
  • 구분 어려운 그룹(색이 너무 비슷함)
  • 미려하지 않음(고채도 원색)
• 텍스트
  • 가독성 낮음(예: 너무 작음, 해상도 낮음)
  • 비설명적(예: "길이" — 무엇의? 단위는?)
  • 누락
  • 부적절한 글꼴(예: Comic Sans)

나쁜 그래프: 구조와 내용

• 정보량
  • 정보 과다(TMI)
  • 정보 부족(TLI)
  • 메시지나 목적 불명확
• 축
  • 비례(가로세로) 비율 부적절
  • 원점 생략
  • x/y축 분할(broken)
  • 공통이지만 정렬되지 않은 스케일
  • 잘못된/없는 변환

• 통계
  • 시각화가 실제 통계와 불일치
• 기하
  • 잘못된 그래프 유형
  • 잘못된 방향
• 데이터 외 잉크
  • 부적절한 사용
• 3D 그래프
  • 지각적 문제
  • 무의미한 3번째 축

잘못된 방향

끊긴 y축

끊긴 y축, 변환 데이터로 대체

끊긴 y축, 패싯 사용

3D 그래프, 3번째 축에 데이터 없음

3D 그래프, 3번째 축에 데이터 있음

이중 y축

변환용 이중 y축

가이드라인이지 규칙은 아님

• 상식을 사용하세요:
  • 그래프에 데이터 해석이나 핵심 메시지를 흐리는 요소가 있습니까?

연습해 봅시다!

ggplot2로 하는 중급 데이터 시각화