한빛출판네트워크

엔지니어에게 필요한 데이터 시각화 이론과 실전 사례

데이터 생성 및 수집 기술이 자리를 잡으면서 엔지니어 사이에서도 데이터 시각화 기술에 대한 관심이 점점 높아지고 있다. 엔지니어들은 보통 시각화를 위한 기술 공부에 집중하지만 데이터 시각화를 제대로 구현하기 위해서는 이론이 뒷받침되어야 한다. 이 도서는 엔지니어가 데이터 시각화 기술을 구현하기 전에 꼭 알고 있어야 하는 이론을 다루고 있다. 우선 데이터를 어떻게 파악하고 시각화하는지에 대해 데이터 시각화의 기초, 역사, 유형을 짚으며 설명한다. 또한 자바스크립트의 시각화 라이브러리인 D3.js를 이용한 풍부한 사례를 들면서 엔지니어가 데이터 시각화의 세계에 입문할 수 있도록 안내한다.

【대상 독자】

• 데이터 분석 분야에 종사하는 개발자
• 서버 및 인프라 엔지니어 / 응용프로그램 엔지니어
• D3, 자바스크립트, HTML, CSS, SVG를 이용한 시각화에 관심이 있는 사람
• 커피스크립트, D3 등 자바스크립트 관련 언어와 라이브러리에 관심이 있는 사람

PART 1 개론
1장 데이터 시각화란
  1.1 데이터 시각화의 역사 
    1.1.1 근대 그래프의 시초(18세기)
    1.1.2 그래프의 초기 표현(19세기) 
    1.1.3 인포그래픽스의 시작(20세기) 
    1.1.4 학술적인 인식 
    1.1.5 현대 
  1.2 정리 

PART 2 이론
2장 데이터 시각화의 종류
  2.1 배열 
    2.1.1 막대그래프 
    2.1.2 누적 막대그래프 
    2.1.3 히스토그램 
    2.1.4 퍼널 그래프 
    2.1.5 꺾은선그래프 
    2.1.6 평행형 차트 / 방사형 차트 
    2.1.7 영역형 그래프 
    2.1.8 원그래프 / 도넛그래프 
    2.1.9 상자 수염 그림 
    2.1.10 산포도 
    2.1.11 산포도 행렬 
    2.1.12 버블차트 
    2.1.13 히트맵 
    2.1.14 컬러 테이블 / 히트맵 
  2.2 그래프 
    2.2.1 트리맵 
    2.2.2 파티션 다이어그램 
    2.2.3 산키 차트 
    2.2.4 역학 그래프 
  2.3 정리 

3장 데이터 시각화의 기초
  3.1 용어 
    3.1.1 웹 서버의 액세스 로그 
    3.1.2 소셜 그래프 
  3.2 데이터 세트로부터 시각화로 변환하는 프로세스
    3.2.1 웹 서버의 액세스 로그(다시 보기) 
  3.3 데이터o데이터 변수o데이터 변수의 성질 
  3.4 시각
    3.4.1 시각 기호 
    3.4.2 시각 기호가 가진 시각 변수 
    3.4.3 시각 변수의 성질 
    3.4.4 시각 변수 선택 시 주의점 
  3.5 데이터 변수와 시각 변수의 대응 
  3.6 시각화를 구성하는 시각 기호 
  3.7 데이터 세트와 시각화의 대응 관계 
  3.8 정리 

4장 무엇을 시각화해야 하는가?
  4.1 무엇을 시각화할지 어떻게 결정할까? 
    4.1.1 왜 시각화하고 싶어 하는지 시각화의 목적을 명확히 하기 
    4.1.2 KGI와 KPI 결정하기 
    4.1.3 KPI의 구체적인 내용 정의하기 
  4.2 모델 - 목적 변수, 설명 변수, 조작변수 
  4.3 자주 이용되는 일반적인 KPI 
  4.4 KPI 설계 시 주의점 
    4.4.1 KGI와의 관계를 명확히 하기 
    4.4.2 최소한으로 필요한 KPI 설정하기 
    4.4.3 정의를 명확히 하기 
  4.5 데이터 분류의 시작 
    4.5.1 양적 데이터, 질적 데이터 
    4.5.2 척도 수준 
    4.5.3 데이터의 종류 
  4.6 KPI 만들기 
    4.6.1 데이터 조합하기 
    4.6.2 데이터 변환하기 
    4.6.3 비교용 지표 사용하기 
    4.6.4 요약 통계량 사용하기 
  4.7 정리 

5장 시각화에서 자주 하는 실수
  5.1 피해야 할 그래프 
  5.2 그래프의 자의적 가공 
    5.2.1 그래프 생략 
    5.2.2 막대의 폭 
    5.2.3 눈금 조작 
  5.3 요약 통계량에 의한 오해 
    5.3.1 요약 통계량을 사용해야만 하는가부터 생각해야 하는 경우 
    5.3.2 어느 요약 통계량을 사용해야 할지 선택이 어려운 경우 
  5.4 시계열 변화 지표를 명기하지 않는 사례 
  5.5 상관과 인과 
    5.5.1 의사상관 
    5.5.2 인과관계의 역전 
    5.5.3 억지와 우연 
  5.6 잘못된 시각화를 하기 않기 위한 체크리스트 
  5.7 정리 

6장 탐색적 데이터 분석 입문
  6.1 탐색적 데이터 분석의 기본 개념 
  6.2 시각화에 의한 탐색적 데이터 분석 
    6.2.1 분포 파악하기 - 히스토그램 사용법 
    6.2.2 세 개 이상의 분포를 비교한다 - 상자 수염 그림 사용법
    6.2.3 변수의 관계를 시각화하기 - 산포도와 산포도 행렬 
  6.3 정리 

7장 웹을 이용한 시각화의 특징
  7.1 인터랙션
    7.1.1 선택 범위 좁히기 
    7.1.2 드릴 다운 / 드릴 업 
    7.1.3 인터랙션과 탐색적 데이터 분석 
  7.2 URL에 의한 공유와 지속적인 시각화 
    7.2.1 더 많이 보여주는 시각화 
    7.2.2 계속적인 데이터 시각화 
  7.3 애니메이션(시간 변화의 시각화) 
  7.4 웹 시각화 특징의 조합 
  7.5 정리 

PART 3 실천
8장 CoffeeScript 소개
  8.1 주석 / 블록 주석 / 문자열 내 삽입 / 블록 텍스트 
  8.2 함수 
  8.3 배열 생성, 부분 배열
  8.4 연산자 
  8.5 루프 
  8.6 클래스 
  8.7 정리 

9장 D3.js 입문
  9.1 D3.js란? 
  9.2 SVG란? 
    9.2.1 구체적 사례 
    9.2.2 SVG에서 이용할 수 있는 요소 
    9.2.3 path 요소 
    9.2.4 g 요소 
    9.2.5 주의점 
  9.3 D3.js의 기본 사용법 
  9.4 기본이 되는 API
  9.5 정리 

PART 4 사례 
10장 사례 연구
  10.1 개요 
    10.1.1 실행 환경 
  10.2 사례 1 - 서버 정보 시각화 
  10.3 사례 2 - 그래프에 서버 정보 실시간 반영하기와 범위 선택 인터랙션
  10.4 사례 3 - 효과적인 고객 속성o가입 경로 시각화 
  10.5 사례 4 - 어디서 고객이 탈락하는가, 이탈률의 시각화 
  10.6 사례 5 - 히트맵을 이용한 매출 추이 시각화 
  10.7 사례 6 - 니코니코 사이트의 동영상 투고 / 댓글 시각화 
  10.8 사례 7 - 액세스 플로우 시각화 
  10.9 사례 8 - 다양한 인터랙션 시도해보기 - '내가 낸 세금은 어디에?' 따라하기 
  10.10 사례 9 - 단어의 해석과 시각화 
  10.11 사례 10 - 이중 상자 수염 그림 
  10.12 사례 11 - 상태전이도 
  10.13 사례 12 - 결정트리 

[부록 1] 시각화 도구 / 서비스 / 라이브러리 
[부록 2] D3.js API 핸드북 
[부록 3] 참고문헌 및 자료