목적에 맞는 시각화 차트 고르는 방법

어서와! 학술지는 처음이지?

 

흔히 사람들은 데이터 시각화를 '분석 결과를 전달하기 위한 예쁜 포장지' 정도로 생각하는 경우가 많다.

하지만 시각화의 진짜 핵심 역할은 데이터 분석 과정에서 데이터를 빠르게 탐색하고, 숨겨진 인사이트를 도출하도록 돕는 것이다.

모든 시각화 차트는 기본적으로 시각적 요소를 통해 데이터의 크기를 쉽게 비교할 수 있도록 만들어진다.

그렇다면 내 데이터에는 어떤 차트를 적용해야 할까요? 시각화를 하는 목적에 따라 크게 5가지로 나누어 살펴볼 수 있다.

 

* 이미지 출처 : NotebookLM 내용 요약

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1. 비교를 위한 시각화 차트 

* 항목 간의 크기 차이나 차이점을 직관적으로 비교하고 싶을 때 주로 사용한다.

• 주요 차트: 막대차트, 그룹/누적막대차트, 양방향 막대차트, 피라미드차트, 점차트, 픽토그램, 버블차트, 워드클라우드, 레이더차트, 폴라차트, XY 히트맵 등.

 

2. 추이 및 트렌드 파악을 위한 시각화 차트 

* 시간의 흐름에 따라 데이터가 어떻게 변화하는지, 어떤 패턴이나 방향성을 갖는지 확인할 때 적합하다.

• 주요 차트: 선차트, 영역차트, 누적영역차트, 팬차트, 범프차트, 폭포차트, 타임라인차트, 캘린더차트, 방사형 선차트, 일/월 히트맵 등.

 

3. 구성 비중 및 분포를 보기 위한 시각화 차트 

* 전체 데이터 안에서 특정 항목이 어느 정도의 비율을 차지하는지 확인하거나, 데이터가 어떤 형태로 흩어져(분포) 있는지 파악할 때 유용하다.

• 주요 차트: 파이차트, 도넛차트, 100% 누적막대차트, 게이지차트, 와플차트, 트리맵(계층 트리맵 포함), 서클패킹, 히스토그램, 상자수염그림 등.

 

4. 관계를 위한 시각화 차트 

* 여러 데이터 변수들 사이의 상관관계, 인과관계 혹은 흐름과 연결성을 파악하고자 할 때 쓰인다.

• 주요 차트: 산점도, 버블차트, 평행좌표, 생키 다이어그램, 패러럴 셋, 코드 다이어그램, 네트워크 시각화 등.

 

5. 위치 데이터를 활용한 시각화 차트 

* 지도 등 지리적 공간 데이터를 기반으로, 특정 지역의 데이터 특성이나 지역 간의 이동 경로를 시각적으로 보여줄 때 필수적인 차트이다.

• 주요 차트: 점 밀집도, 도형 표현도, 단계 구분도, 히트맵, 등고선지도, 연결/이동경로/흐름지도, 카토그램, 도링 카토그램, 타일격자지도 등.

 

 

* 출처 : 어서와 학술지는 처음이지_데이터를 활용한 연구(2025). 이채현, 허성일, 서재이, 피채희, 최정일. 청람.

* 출처 : 데이터가 한눈에 보이는 시각화 : 데이터 시각화 기초부터 분석 사례, 다양한 차트 유형까지 알아보는(2020). 강원양, 임준원, 최현욱, 뉴스젤리). 위키북스.