인공지능, 딥러닝을 얘기하는 기사가 점점 더 많아지고 있습니다.
딥러닝이 있으려면 무수히 많은 데이터가 있어야 합니다.
그리고, 데이터가 있는 곳에는 편향이 존재할 가능성이 있으므로 주의해야 합니다. 편향이 개입된 데이터가 판단과 결정을 왜곡시킬 수 있기 때문입니다.
시각화도 데이터를 바탕으로 한다는 점에서 비슷한 맥락을 가진다고 생각합니다.
오히려 시각화가 가지는 힘 때문에 더 주의를 기울여야 합니다.
데이터를 살피다
전달하려는 내용이 담겨있는 데이터. 그 데이터를 어떻게 다루어야 하는지 알 수 있습니다.
데이터가 내용을 가지고 있기는 하지만 주어진 그대로 사용할 수 있는 경우는 거의 없다고 봐야 합니다.
데이터가 만들어지기까지 시간이 걸리고 참여한 사람도 늘어납니다. 그 얘기는 데이터 안에 다양한 예외 상황이 존재할 가능성이 높다는 뜻입니다. 숫자 형식, 날짜 표기, 자료 누락 등.
더하여 기초 자료는 있으나 원하는 값이 없어서 주어진 자료를 이용하여 필요한 데이터를 산출해야 할 수 있습니다.
이렇게 데이터를 찾고 비교, 정리하기 위해 필요한 기술들을 알려줍니다.
굳이 시각화가 아니더라도 자료 정리에 큰 도움이 되리라 생각합니다.
시각화를 위한 도구들
시각화를 구축하는 도구들을 알려줍니다.
대표 시각화 도구인 차트, 지도, 테이블만 다룹니다.
각각을 디자인하는 원칙과 종류, 사용하는 방법을 지나치다 싶을 정도로 상세하게 단계별로 알려줍니다.
그리고 이렇게 시각화한 결과를 어떻게 공유하는지 알 수 있습니다.
대화형 시각화 도구로써 깃허브와 차트 라이브러리, 지도 데이터 전용 프로그램 사용법을 설명합니다.
각 단원이 거의 독립적이어서 그때그때 찾아보기에도 좋습니다.
다시 스토리
Part 4를 읽으며 데이터를 바라보는 시야가 바뀌어 가는 걸 느꼈습니다.
미처 생각하지 못했거나 문화나 주어진 환경, 상황에 의해 배제되어 인식하지 못했던 부분이 있을 수 있다는 데까지 생각이 나아가는 자신을 발견할 수 있습니다.
데이터를 제대로 보고 전달하려는 고민을 볼 수 있습니다.
'이 정도까지 생각하는구나'
'내 시야가 스스로 생각하는 것보다 많이 좁구나'
진실한 얘기를 오해 없이 전달하는 데이터 시각화 안내서로서 좋은 선택이라 생각합니다.
단순히 차트, 지도 만들기로 접근해도 괜찮고,
스프레드 시트 다루는 기술만으로도 만족하실 분도 계실 듯합니다.
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
