2024년 1학기 방송통신대 출석수업대체과제물 데이터시각화)좋은 데이터 시각화의 사례를 1개 찾고 어떤 점에서 훌륭한지 300자 이내로 서술하시오 marketing headache
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목차
1. 좋은 데이터 시각화의 사례를 1개 찾고 어떤 점에서 훌륭한지 300자 이내로 서술하시오. (이미지를 캡처하여 한글이나 워드 파일에 첨부할 것. 이미지를 별도의 파일로 제출하지 말 것) (6점)
①좋은 데이터 시각화 사례
②어떤 점에서 훌륭한지 300자 이내로 서술
2. 한스 로즈링의 TED 강의(아래의 URL 이용)를 보고 데이터 시각화의 역할 등 느낀 점을 1페이지 이내로 정리하시오.(6점)
https://www.ted.com/talks/hans_rosling_let_my_dataset_change_your_mindset (오른쪽 아래 메뉴에서 한글 자막 설정 가능)
3. R의 datarium 패키지에 내장된 marketing 데이터셋은 광고 미디어에 사용한 비용과 판매액의 데이터이다. 변수 facebook은 facebook 광고비로 사용한 금액이고, 변수 sales는 판매액이다.
(1) facebook 광고비(facebook)를 가로축, 판매액(sales)를 세로축으로 하는 산점도를 그리시오. (3점)
①코드 ②산점도
(2) facebook을 독립변수(설명변수)로, sales를 종속변수(반응변수, 결과변수)로 하는 회귀직선을 산점도 위에 그리시오. 산점도의 제목으로 본인의 학번을 출력하시오. (6점)
①코드 ② 산점도(회귀직선) ③설명
4. R의 datarium 패키지에 내장된 headache 데이터셋은 두통 치료제에 대한 임상시험에 참가한 두통 환자 72명의 데이터이다. 변수 treatment는 세가지 치료제 X, Y, Z 중 어느 치료제를 받았는지 나타내며, 변수 pain_score는 치료제를 투약한 후 두통의 강도를 점수로 나타낸 것이다. 이 데이터에서 치료제에 따라 두통의 강도의 분포가 어떻게 다른지 드러내는 데이터 시각화를 수행하시오. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 출력하시오. (유일한 정답이 있는 것이 아니며, 시각화의 목적이 달성되고 그래프의 제목으로 학번을 출력하면 만점) (9점)
1) boxplot
①코드 ②결과 캡쳐
2) violin plot과 boxplot
①코드 ②결과 캡쳐
5. 참고문헌
본문일부
1. 좋은 데이터 시각화의 사례를 1개 찾고 어떤 점에서 훌륭한지 300자 이내로 서술하시오. (이미지를 캡처하여 한글이나 워드 파일에 첨부할 것. 이미지를 별도의 파일로 제출하지 말 것) (6점)
①좋은 데이터 시각화 사례(https://earth.nullschool.net/의 a global map of wind, weather, and ocean conditions)
그림 생략
② 어떤 점에서 훌륭한지 300자 이내로 서술
위 사례는 복잡한 실시간 기상 정보를 시각적으로 매력적이고 직관적인 형식으로 전달함으로써 탁월한 정보 전달력을 보여주는 데이터 시각화이다. 막대한 양의 원시 데이터를 동적인 대화형 디스플레이로 변환함으로써 지도를 통해 사용자는 전 세계 바람의 흐름, 바다의 파도 특성, 이산화탄소 농도, 미세입자 등의 상태를 더 잘 이해할 수 있다. 이는 Mode에서 Air, Ocean, Chem 등을 선택하여 거의 실시간으로 확인할 수 있다. 아울러 확대 및 축소를 통해 특정 지역에 초점을 맞추어 파악할 수도 있다. 위 사례가 어떤 점에서 훌륭한지 보다 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
먼저 지구의 윤곽을 따라 움직이는 흐르는 듯한 애니메이션을 사용하여 풍속과 풍향을 효과적으로 나타냄으로써, 효과적인 정보 전달이 이루어지고 있다. 선의 움직임과 색상 강도는 바람의 강도와 행동을 시각적으로 즉시 나타낸다. 복잡한 기상 데이터를 사용자가 빠르게 해석할 수 있는 형식으로 단순화함으로써 맵은 전 세계 바람과 날씨, 기후 및 인간 활동에 미치는 영향을 더 잘 이해할 수 있도록 도와준다.
또한 사용자의 시선을 사로잡으며 호기심을 자극하고 심미적으로 매력적인 디자인을 가지고 있다. 애니메이션 선은 역동성과 아름다움을 만들어 사용자를 끌어들이고 데이터를 더 깊이 탐색하도록 이끈다. 이처럼 미학과 기능의 결합으로 인해 다양한 수준의 기상 전문 지식을 가진 사용자에게 매력적이고 접근 가능한 도구로 활용된다.
참고문헌
박서영, 이긍희(2023), 데이터시각화, 방송통신대학교출판문화원.
이기준(2021). 실전에서 바로 쓰는 시계열 데이터 처리와 분석 in R. 제이펍.
출처 : 해피레포트 자료실