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이론/빅데이터 분석 · 2023. 3. 27. fullscreen 넓게보기

빅데이터 분석결과 해석 및 활용 - 시간 시각화

시간 시각화 정의

시간에 따른 데이터의 변화를 표현하는 것
일정기간에 걸쳐 진행되는 변화와 트렌드를 추적하는데 주로 사용
- 주로 데이터의 경향성(트렌드, trend)을 파악
시간 데이터는 특정 시점의 값을 표현하는 이산형과 변화하는 값을 표현하는 연속형으로 구분
- 이산형(분절형)
  - 특정 시점 또는 특정 시간의 구간 값 표현
  - 도구 : 막대 그래프, 누적 막대 그래프, 묶은 막대 그래프, 점 그래프
- 연속형
  - 어떤 구간에서 지속적으로 변화하는 값을 표현
  - 도구 : 꺾은 선 그래프, 계단 그래프, 추세선
시간데이터의 전후 관계를 분석하는 것이 핵심

막대 그래프

데이터의 값을 길이로 표현한 막대를 배치함으로써 상대적인 차이를 한눈에 알아보도록 표현하는 방법
시간축(가로축, x축)
- 주로 시간 순서대로 정렬된 특정 시점을 표현
값축(세로축, y축)
- 그래프의 크기(범위)를 표현
- 0 이상의 값 표현 시 값축은 항상 0부터 시작해야 정확한 길이 비교 가능
막대에 색상을 표시함으로써 데이터의 상태나 특징을 다르게 표현
데이터 값은 막대의 길이에만 영향을 미치며, 막대의 폭이나 간격과는 무관

<포켓몬 타입별 개체수를 보여주는 막대 그래프의 예>

누적 막대 그래프

두 개 이상의 변수를 동시에 다루는 경우에 막대의 영역을 구분하여 나머지 변수의 값 표현
- 막대 그래프는 하나의 변수에 따라 달라지는 형태를 보임
하나의 막대를 구성하는 세부항목 각각의 값과 전체의 합을 함께 표현할 때 유용

<누적 막대 그래프의 예시, 출처 위키백과>

묶은 막대 그래프

누적 막대 그래프와 같이 두 개 이상의 변수를 동시에 다루는 경우 사용
첫번째 변수(x축)의 각 위치에 나머지 변수의 값을 각각의 막대로 표현
그래프를 구성하는 세부항목의 값의 변화를 표현할 수 있지만, 변수의 누적합계나 추이 파악은 어려움

<묶음 막대 그래프의 예시, 출처 위키백과>

점 그래프

가로축에 대응하는 세로축의 값을 점으로 표시한 그래프
면적을 표시할 필요가 없기 때문에 적은 공간에 표현할 수 있음
점의 집중 정도와 배치에 따라 흐름 파악 용이
가로축을 시간, 세로축의 값을 점으로 표시하는 경우 시간의 흐름에 따른 값의 변화 표현 가능

<점 그래프의 예시, 출처 위키백과>

꺾은 선 그래프(연속 시계열 그래프)

점 그래프에서 점과 점 사이를 선으로 연결한 그래프
- 점들을 선으로 연결하면 연속성(추세)을 표현할 수 있음
데이터의 연속된 특성을 표현
경향성을 뚜렷하게 보여주기 위해 주로 사용
세로축의 길이를 늘리거나 가로축의 길이를 짧게 줄이면 변화가 급격하게 보여짐
- 단, 가로축의 길이를 너무 길게하면 변화의 패턴이 잘 나타나지 않음
세로축이 0부터 시작하지 않을 시 데이터 값들의 차이를 더 잘 나타낼 수 있지만, 값의 절대적인 크기를 표현하지 않기 때문에 해석의 부작용을 일으킬 수 있음
경우에 따라 그래프에서 점을 표시하지 않을 수도 있음

<꺾은 선 그래프의 예시, 출처 나무위키>

계단 그래프

점과 점사이를 직접 연결하는 것이 아닌, 변화가 생길 때까지 일정한 선을 유지하다가 다음 값으로 바뀌는 지점에서 급격하게 변화는 것을 표현
변화 표현의 차이
- 꺾은 선 그래프 : 데이터의 연속된 변화 표현에 적합
- 계단 그래프 : 특정 시점에서의 변화 표현에 적합
예) 연도별 최저임금 변화 등

<계단(stairs) 그래프와 꺾은 선(step) 그래프의 비교 예시, 출처 matplotlib>

추세선

데이터 값의 즉각적인 변화보다는 변화하는 경향성을 보여주는 직선 또는 곡선
추세선의 데이터에 대해 다양한 함수를 적용해서 구할 수 있음
- 지수형, 로그형, 선형, 이동평균형 등

<추세선이 포함된 꺾은 선 그래프 예시, 출처 위키백과>

참고

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