데이터 시각화는 데이터를 그래프, 차트, 플롯 등으로 시각적으로 표현하는 것입니다. 이를 통해 데이터의 패턴, 관계, 추세 등을 시각적으로 이해할 수 있습니다. 후에 이를 통해 결론을 도출하거나 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

범주형 데이터는 명목형 또는 순서형 변수로 구성된 데이터를 의미합니다. 이러한 변수들은 일반적으로 문자열 형태로 표현되며, 예를 들면 성별, 국가, 학력 수준 등이 있습니다. 범주형 데이터는 주로 카테고리를 분석하고 비교하기 위해 사용됩니다.

Python은 데이터 시각화를 위한 다양한 라이브러리를 제공하며, 주로 Matplotlib과 Seaborn이 가장 널리 사용됩니다. 이러한 라이브러리를 활용하여 범주형 데이터를 시각화할 수 있습니다.

아래는 예시 코드입니다.

matplotlib을 이용한 범주형 데이터 시각화

import matplotlib.pyplot as plt

# 범주형 데이터
categories = ['apple', 'banana', 'grape', 'orange']
counts = [15, 23, 18, 12]

# 막대 그래프 생성
plt.bar(categories, counts)

# 그래프 제목 및 축 레이블 설정
plt.title('Fruit counts')
plt.xlabel('Fruit')
plt.ylabel('Count')

# 그래프 출력
plt.show()

seaborn을 이용한 범주형 데이터 시각화

import seaborn as sns

# 범주형 데이터
categories = ['cat', 'dog', 'bird', 'fish']
sizes = [20, 35, 15, 10]

# 카운트 플롯 생성
sns.countplot(x=categories)

# 그래프 제목 및 축 레이블 설정
plt.title('Animal counts')
plt.xlabel('Animal')
plt.ylabel('Count')

# 그래프 출력
plt.show()

위의 코드는 간단한 막대 그래프와 카운트 플롯을 생성하는 예시입니다. 이 외에도 Python에서는 다양한 시각화 기법과 옵션을 활용하여 범주형 데이터를 다양하게 표현할 수 있습니다.

데이터 시각화는 데이터 분석의 핵심 단계 중 하나이며, 범주형 데이터를 시각화하는 것은 데이터의 이해와 해석력을 향상시키는 데 큰 도움이 됩니다. Python을 사용하여 데이터 시각화를 효과적으로 수행할 수 있으므로, 데이터 과학자와 엔지니어에게 중요한 기술 중 하나입니다.