데이터 사이언스를 위한 통계학 입문_8일차
데이터 시각화와 통계적 해석
1. 데이터 시각화
- 데이터 분석 결과를
쉽게 이해할 수 있도록보여주는 것! - 그래프, 도표, 이미지, 단어 구름 등을 통해
한 눈에 이해할 수 있도록 하는 것! - 데이터 분석 단계:
- 수집 -> 정제 -> 시각화 -> 예측모형/분석
- 인포그래픽, 히스토그램, 상자그림, 산점도
2. 데이터 시각화를 하는 이유
- Communication
- Discovery
- Insight
3. 효과적인 데이터 시각화의 조건
- 어떤 메세지를 전달할 것인지 결정(what)
- 핵심 내용을 제외한 나머지는 생략(what)
- 최선의 표현 방법을 선택(How)
- 단순, 명료하게 디자인(How)
- 데이터를 토대로 어떤 의사결정을 해야 하는지에 대해 결정 (Why)
4. 데이터 시각화 도구
- R, Python, 엑셀
5. 데이터 시각화 예시
- 데이터 분석에 대한 전문성이 없어도 누구나 데이터를
직관적으로 이해 - 효과적으로 인사이트 도출
- 기업의
의사결정에서 근거자료
