[파이썬] 데이터 시각화 디자인 원칙

01 Sep 2023

python

데이터 시각화는 정보를 효과적으로 전달하고 이해하기 쉽게 만드는 데에 중요한 역할을 합니다. 따라서 데이터 시각화 디자인은 그 결과물의 품질과 유용성을 결정하는 핵심 요소입니다. 이번 블로그 포스트에서는 데이터 시각화 디자인 원칙을 살펴보고, 이를 파이썬을 이용해 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 단순성(Simplicity)

데이터 시각화는 복잡성을 최소화하는 것이 중요합니다. 사용자가 특정 정보를 쉽게 파악할 수 있도록, 불필요한 요소나 잡음을 제거하고 명확하게 정리해야 합니다. 예를 들어, 그래프의 색상, 크기, 레이아웃 등을 단순하고 깔끔하게 유지하는 것이 좋습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 기본 설정
plt.rcParams["figure.figsize"] = (8, 6)
plt.rcParams["axes.grid"] = True

# 데이터 시각화
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("X축")
plt.ylabel("Y축")
plt.title("단순한 그래프")
plt.show()

2. 일관성(Consistency)

여러 데이터 시각화 요소들 사이에는 일관성을 유지해야 합니다. 색상, 폰트, 아이콘 등과 같은 시각적 요소들은 일관성 있는 스타일을 적용하여 사용자의 눈에 통일감을 제공해야 합니다. 예를 들어, 동일한 데이터의 다른 시각화에서도 같은 색상 팔레트를 사용하거나, 폰트 크기 및 스타일을 일관되게 유지하는 것이 좋습니다.

import seaborn as sns

# 일관된 스타일 적용
sns.set(style="whitegrid", font_scale=1.2)

# 데이터 시각화
sns.barplot(x, y, palette="Blues_d")
plt.xlabel("카테고리")
plt.ylabel("값")
plt.title("일관된 스타일의 막대 그래프")
plt.show()

3. 직관성(Intuitiveness)

데이터 시각화는 사용자가 직관적으로 이해할 수 있어야 합니다. 특히, 시각화 요소들은 사용자의 경험과 문화적 배경에 맞게 디자인되어야 합니다. 즉, 축의 레이블, 범례의 표시, 애니메이션 동작 등을 통해 사용자가 데이터를 쉽게 해석하고 이해할 수 있도록 해야 합니다.

import plotly.express as px

# 데이터 로드
df = px.data.gapminder().query("year == 2007")

# 직관적인 버블 차트
fig = px.scatter(df, x="gdpPercap", y="lifeExp", size="pop", color="continent", hover_name="country",
                 log_x=True, size_max=60)
fig.update_layout(title="직관적인 버블 차트")
fig.show()

4. 효과적인 메시지 전달(Effective Communication)

데이터 시각화는 메시지를 명확하게 전달해야 합니다. 그래프나 차트의 제목, 축의 레이블, 주석 등을 통해 사용자에게 전달하고자 하는 정보를 명확하게 표현해야 합니다. 또한, 시각화 디자인에 주석이나 설명을 추가하여 사용자가 데이터를 더욱 잘 이해할 수 있도록 돕는 것이 좋습니다.

import squarify

# 데이터 로드
df = px.data.tips()

# 효과적인 메시지 전달을 위한 트리맵
squarify.plot(sizes=df['total_bill'], label=df['day'], color=["#95a5a6","#e74c3c","#34495e","#2ecc71"])
plt.axis('off')
plt.title("트리맵을 이용한 효과적인 메시지 전달")
plt.show()

5. 반복적 개선(Iterative Improvement)

데이터 시각화 디자인은 반복적인 개선을 통해 계속 발전할 수 있습니다. 초기 디자인을 기반으로 사용자의 피드백이나 요구사항을 수집하여 시각화를 개선하고 보완하는 것이 중요합니다. 이를 통해 데이터 시각화의 효과성을 높일 수 있습니다.

import altair as alt

# 데이터 로드
source = df[df['continent'].isin(['Americas', 'Asia'])]

# 반복적 개선을 위한 대화형 그래프
alt.Chart(source).mark_circle().encode(
    x='gdpPercap',
    y='lifeExp',
    color='continent',
    size='pop',
    tooltip=['country', 'gdpPercap', 'lifeExp']
).properties(
    width=800,
    height=400
).interactive()

결론

이상으로 데이터 시각화 디자인의 원칙을 파이썬을 이용해 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 단순성, 일관성, 직관성, 효과적인 메시지 전달, 반복적 개선이 데이터 시각화의 품질과 유용성을 결정하는 핵심 요소임을 기억해야 합니다. 이러한 원칙을 따르면서 다양한 데이터를 시각화하고 효과적으로 전달할 수 있습니다.