이 책은 데이터 시각화 작업을 시도하는 모든 사람을 위한 프레임워크를 제시한다. 데이터 시각화를 만드는 전 과정을 단계별로 구분하고, 각 단계별로 어떤 결정을 내려야 하고 주의할 점은 무엇인지를 구조적인 방법론을 통해 점검할 수 있게 한다. 특히, 데이터 시각화가 예술과 과학의 교차점임을 강조하고, 시각화 디자이너가 갖추어야 할 전산학, 수학, 통계학, 인지과학, 시지각에 대한 연구 등 시각화의 저변에 깔린 다양한 형태의 과학 분야에 대한 이론적 접근과 풍부한 사례를 제시한다. 또한 시각화 작업에서 쓰이는 다양한 시각화 차트를 예시와 함께 제공하고 있으며, 유용한 소프트웨어와 프로그래밍 환경에 대한 개요와 참조 사이트, 최근 동향 등이 수록되어 있다.

저자 : 앤디 커크 저자 앤디 커크(Andy Kirk)는 프리랜서 데이터 시각화 컨설턴트이자 강사이며, 유명한 데이터 시각화 블로그(visualisingdata.com)를 운영하고 있다. 랭캐스터 대학에서 경영과학(OR, Operational Research) 학사 학위를 받은 후, 영국의 수많은 대기업을 대상으로 비즈니스 분석 및 경영 정보 관련 업무로 10년 이상을 보냈다. 2006년 후반, 우연히 데이터 시각화에 대한 깨달음을 얻어 직업을 바꾸고, 바로 리드 대학의 석사 과정을 우수한 성적으로 마치는 등 이 일에 열정적으로 임하게 된다. 2010년 2월, 대중에게 데이터 시각화라는 유망한 분야에 대해 기술, 리소스, 애플리케이션의 동향과 우수 사례를 전달하고 영감을 준다는 목표를 가지고 블로그를 열었다. 디자인 컨설팅과 교육 과정은 이러한 포부를 더욱 확장한 것이며, 다양한 형태와 크기, 모든 산업 분야의 조직이 데이터의 영향력을 극대화할 수 있도록 데이터 분석과 커뮤니케이션 업무를 돕고 있다. 이 책은 다년간 얻은 유용한 전문 지식을 담고 있으며, 독자들이 데이터 시각화 디자인이라는 다소 어렵지만 흥미로운 세계에서 성공적으로 자리잡는 데 유용한 안내서가 될 것이다. 역자 : 서하연 역자 서하연은 KAIST에서 전산학을 전공하고, 경영학석사(MBA)를 취득했다. 외국계 컨설팅 회사에서 경영 분석 및 전략 수립 프로젝트를 다년간 경험하면서, 데이터를 활용해 비즈니스 성과를 내는 법을 배웠다. 2012년 모바일 데이터 분석 서비스인 파이브락스의 기능 설계 및 화면 디자인을 총괄하면서 데이터 시각화에 대한 실전 경험을 쌓았고, 현재는 데이터 분석 회사인 알렉스앤컴퍼니(Alex & Company)에서 데이터와 관련해 어려움을 겪고 있는 다양한 조직을 돕는 일을 하고 있다.

1 데이터 시각화의 맥락 __디지털 시대 개척 __발견을 위한 도구로서의 시각화 __시각화 지식의 기반 __데이터 시각화 정의 __대중을 위한 시각화 기법 __데이터 시각화 방법론 __시각 디자인의 목표 ____형식과 기능을 모두 고려 할 것 ____모든 일의 필요성을 증명하라 ____직관적 디자인을 통해 접근성 확보 ____사용자를 속이지 말자 __정리 2 프로젝트의 목표 설정 및 핵심 요소 확인 __프로젝트의 목적 명확화 ____존재의 이유 ____의도된 효과 __의도 설정: 시각화의 기능적 측면 ____설명을 위한 용도일 때 ____탐색을 위한 용도일 때 ____표현을 위한 용도일 때 __의도 설정: 시각화의 분위기 ____정확하고 분석적으로 ____감정적이고 추상적으로 __시각화 프로젝트를 둘러싼 핵심 요소들 __데이터 시각 디자인 분야의 8개 모자 모델 ____창안자 ____데이터 과학자 ____기자 ____컴퓨터 과학자 ____디자이너 ____인지 과학자 ____전달자 ____프로젝트 매니저 __정리 3 편집 방향 설정, 데이터 파악 __편집 방향의 중요성 __전처리 및 데이터 파악 __편집 방향 재정비 __스토리를 찾기 위해 시각적 분석 활용 __스토리 발견과 스토리 전달 __정리 4 시각화 디자인 옵션 결정 __데이터 시각화 디자인에서 선택의 중요성 __몇 가지 유용한 팁 __시각화 내부 구조: 데이터 형상화 ____적절한 시각화 방법 선택 ____데이터의 물리적 성질 고려 ____해석 상의 정확도 결정 ____적절한 디자인 메타포 생성 ____최종 솔루션 선택 __시각화 내부 구조: 데이터 표현 ____색상의 사용 ____상호작용 생성 ____주석 ____배치 __정리 5 데이터 시각화 방법론 분류체계 __데이터 시각화 방법론 __적합한 차트 유형 선택 ____카테고리 비교 ________도트 플롯 ________바 차트 ________플로팅 바 차트 ________픽셀화 바 차트 ________히스토그램 ________기울기 그래프 ________방사형 차트 ________글리프 차트 ________생키 다이어그램 ________영역 크기 차트 ________스몰 멀티플스 ________단어 구름 ____계층구조 및 부분과 전체의 관계 확인 ________파이 차트 ________누적 바 차트 ________사각 파이 ________트리 맵 ________서클 패킹 다이어그램 ________계층화 버블 ________계층화 트리 ____시간에 따른 변화 보기 ________라인 차트 ________스파크라인 ________영역 차트 ________호라이즌 차트 ________누적 영역 차트 ________스트림 그래프 ________양초 차트 ________바코드 차트 ________플로우 맵 ____연결과 관계 플로팅 ________산점도 ________버블 플롯 ________산점도 행렬 ________히트맵 ________병렬 세트 ________방사형 네트워크 ________네트워크 다이어그램 ____지리-공간 데이터 매핑 ________등치 지역도 ________도트 플롯맵 ________버블 플롯맵 ________등치선도 ________입자 흐름 지도 ________카토그램 ________돌링 카토그램 ________네트워크 연결 지도 __정리 6 시각화 솔루션 구축 및 평가 __시각화 작업의 기술적인 측면 ____시각화 소프트웨어, 애플리케이션과 프로그램 ____차트와 통계를 위한 분석 도구 ____프로그래밍 환경 ____지도를 위한 도구들 ________다른 특별한 도구 __시각화 디자인 구축 프로세스 __마지막 단계 __출시 후 검증 __역량 개발 ____연습, 연습, 연습! ____다른 사람들의 작품 평가 ____결과를 공개하고 공유 ____본격적인 학습 __정리

★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 규모나 복잡함에 관계없이 우아하고 강렬한 시각화 솔루션을 만드는 가장 효과적이고 효율적인 방식 ■ 언제, 어떤 결정들을 내려야 할지 디자인 과정에서 결정해야 하는 사항들에 대해 가이드를 제공하는 디자인 방법론 ■ 시각화 디자인의 목적을 수립하고, 디자인 작업에 영향을 미치는 핵심 요소를 파악하기 위한 전처리 작업의 중요성 ■ 데이터를 이해하고 데이터의 물리적인 특성에 익숙해지는 방법과 잠재적인 스토리를 찾고 편집 방향을 잡는 과정에서 데이터를 활용하는 방법 ■ 데이터 시각화 디자인에 대한 구조적 접근, 다양한 시각화 차트 종류 설명 및 예시 ■ 시각화 작업에 쓰이는 다양한 도구에 대한 설명과 이후 작업에서 참고할 수 있는 자료들 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 시각적인 데이터 분석과 커뮤니케이션에 책임이나 흥미가 있거나, 이를 혁신적이고 효과적인 방법으로 시도하고자 하는 누구에게나 유용하다. ★ 이 책의 구성 ★ 1장, ‘데이터 시각화의 맥락’에서는 데이터 시각화라는 주제와 가치, 최근 동향을 소개한다. 이 장에서는 데이터 시각화 방법론과 효율적이고 효과적인 디자인을 만들어내기 위해 단계별로 필요한 방안을 소개하고, 선택 범위 중 적합한 것을 찾을 때 유용하게 참고할 수 있는 기초 설계 목표에 대한 토의로 마무리한다. 2장, ‘프로젝트의 목표 설정 및 핵심 요소 확인’에서는 시각화의 목적(시각화가 필요한 이유는 무엇이며 의도하는 효과는 무엇인가?)을 파악하는 작업으로 방법론의 첫 단계를 시작한다. 이어서 가급적 조기에 디자인 의사결정의 형태를 잡기 위해 시각화의 기능과 분위기를 결정하는 과정을 좀 더 자세히 살펴볼 것이다. 범위 결정 단계를 마무리하기 위해 프로젝트에 영향을 미치는 핵심 요인을 정의하고 효과를 측정할 것이다. 효과적 시각화 솔루션을 만들기 위해 필요한 기술, 지식, 일반적 능력에 특히 관심을 기울일 것이다. 3장, ‘편집 방향 설정, 데이터 파악’에서는 우리가 사용하는 데이터에 얽힌 문제들과 데이터로부터 찾아내고 표현하고자 하는 이야기들을 살펴볼 것이다. 무엇을 말하고자 하는지를 보여주기 위한 편집의 방향성이 얼마나 중요한지 살펴보고, 데이터 시각화 프로젝트에서 시간을 가장 많이 소모하는 작업인 데이터 준비 과정을 확인할 것이다. 이 장에서의 배운 내용을 견고하게 하기 위해, 데이터로부터 이야기를 발견하고 표현하는 과정에서 시각화 방법론을 적용한 예제들을 살펴볼 것이다. 4장, ‘시각화 디자인 옵션 결정’은 데이터 준비 작업 및 범위 결정 단계 완료 후 효과적 시각화 솔루션을 만드는 과정에 수반되는 디자인 이슈로 우리를 인도한다. 이는 디자인 옵션을 정의하고 무엇을 선택해야 할지를 파악한다는 점에서 이 책의 중심 내용이라고 볼 수도 있다. 이 단계를 통해 시각화 디자인의 구조를 치밀하게 분석하고, 우리의 도전을 데이터의 묘사와 표현이라는 상호 보완적인 두 관점으로 나눌 것이다. 5장, ‘데이터 시각화 방법론 분류체계’는 커뮤니케이션을 목적으로 데이터 시각화 방법론의 분류를 살펴본다는 점에서 앞 장과 관계가 있다. 이 장에서는 가장 많이 사용되는 차트 유형과 그래픽 방법론을 조직화해서 정리했고, 이를 활용해 각자의 프로젝트에 적용할 수 있는 아이디어 모음집을 만들 수 있을 것이다. 6장, ‘시각화 솔루션 구축 및 평가’에서는 시각화 디자인 구축 과정 중 마지막 단계에 집중한다. 이 장에서는 일반적이고 유용한 소프트웨어와 프로그래밍 환경을 개괄적으로 설명한다. 또한 시각화 디자인의 테스트, 완료, 출시 시점에 고려해야 할 주요 사안과 프로젝트의 출시를 평가하는 데 관계된 중요 항목을 제시한다. 마지막으로 데이터 시각화 디자인 기술을 끊임없이 배우고 개발하고 연마하는 데 도움이 되는 몇 가지 좋은 방법을 공유하면서 마무리한다.