[TIL] 문승태 - 200910

[seungtaemoon]

Day 8 - 여정의 시작

Visualization, # Pandas

오늘 배운 것:

시각화:

1. 데이터의 다양한 시각화 기법:
   • seaborn, plotly, pandas, dash, matplotlib, ...
2. 데이터 시각화의 목적:
   • 데이터를 단순히 테이블로 보는 것만으로는 인사이트를 얻기 힘들기 때문에, 시각화를 시킨다.
   • 데이터를 여러 가지 면에서 시각화 함으로써 다양한 인사이트를 얻을 수 있다.
   • 내가 필요한 데이터가 무엇인지 확인한 후, 효율적으로 데이터를 사용하는 것이 좋다.
   • 데이터의 시각화의 기법에는 여러가지가 있으며, 그 목적에 따라 유용한 것을 사용하는 것이 좋다.
3. 데이터 시각화의 중요 요소:
   • 상대방이 내가 전달하고자 하는 바를 한번에 명확히 알 수 있도록 구성한다.
   • 상대방이 알아보기 쉬운 색상이나 구조로 전달한다.
   • 너무 내용이 많으면 Chart Junk가 될 수 있으므로 주의한다.

앞으로의 과제:

1. 데이터 시각화 관련 논문 읽어보고 정리하기
2. 데이터 시각화의 다양한 기법을 연습해보기
3. 항상 데이터 분석이전, 목적을 분명히 하고, 목적에 맞는 툴을 사용하여 데이터를 처리하고 시각화하기

그 외 느낀 점:

• 데이터 분석의 세계가 생각보다 무궁무진하다.
• 데이터 분석은 디자인, 글쓰기, 수학, 컴퓨터 공학, 그 외 도메인 지식이 합쳐지는 융합의 세계다.
• 데이터 분석은 목적이 정보 전달을 명확하게 하는 것이기 때문에, 이를 극대화할 방법을 통해 시각화한다.

[jhan8823]

시각화 관련한 논문보단 시각화를 어떻게 활용하는지를 보시면 더 도움이 되실 것 같습니다. 데이터셋을 목적을 갖고 임할 때가 대부분이지만, 가볍게 살펴보다가 가설이 생겨서 검증을 해보기 위한 시각화 및 실험을 하는 경우도 종종 있기 때문에 너무 목적을 갖는 것에 부담을 갖지 않으셨으면 좋겠습니다.

[seungtaemoon]

시각화 관련한 논문보단 시각화를 어떻게 활용하는지를 보시면 더 도움이 되실 것 같습니다. 데이터셋을 목적을 갖고 임할 때가 대부분이지만, 가볍게 살펴보다가 가설이 생겨서 검증을 해보기 위한 시각화 및 실험을 하는 경우도 종종 있기 때문에 너무 목적을 갖는 것에 부담을 갖지 않으셨으면 좋겠습니다.

감사합니다 정민님. 사실 진환님께서 논문을 좀 읽어보고 나만의 언어로 정리하는게 정말 좋은 레퍼런스가 될 것이라 강조를 여러번 하셔서, 저 스스로 이번 주말에는 논문을 한번 선정해 읽어봐야겠다라고 생각을 했었거든요. 그 생각에 파묻혀서 논문을 보는게 가장 좋은 방법이 될 것이라 오해하고 있었나봅니다.

네, 말씀하시고 추천해주신 자료나 책을 저도 한번 찾아볼 생각입니다. 생각보다 시각화라는 분야가 깊어서 이번 주 많이 놀랐습니다. 말씀하신대로, 목적이 분명하지 않더라도, 데이터를 여러가지 방법으로 분석을 해보면서 생각치도 못한 인사이트를 얻기도 하는 것 같습니다. 친절한 설명감사드립니다~!