패스트캠퍼스 환급챌린지 6일차: <세계 3등에게 배우는 실무 밀착 데이터 시각화> 강의 후기
본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
 오늘자 날짜, 공부 시작 시간 포함 사진 1장 |
 오늘날 날짜, 공부 종료 시간 포함 사진 1장 |
오늘의 강의 후기 및 인사이트
오늘은 데이터의 분포를 파악할 때 유용한 시각화 방법들에 대해 배우고 실습해보았다. 구체적으로는 산점도(Scatter Plot), 박스플롯(Box & Whisker Plot), 히스토그램(Histogram) 세 가지 방식에 대해 다뤘다. 사실 이 세 가지는 연구실에서 데이터 분석할 때 자주 써본 방식이라, 개념 자체는 이미 익숙했다. 예전에는 MATLAB을 활용해서 직접 코드를 짜고 그래프를 그렸는데, 오늘 태블로를 통해 동일한 작업을 해보니 훨씬 빠르고 직관적이라는 점을 실감할 수 있었다. 노코드 툴로서 태블로가 갖는 실용성이 분포 시각화에서도 확실히 드러났다는 점이 인상 깊었다.
<키워드>
분포 파악을 위한 시각화
- Scatter Plot
-- 참조선 추가: Scatter plot에 x축과 y축의 값의 평균에 대한 참조선을 추가할 경우, 그 선을 기준으로 4가지로 패턴을 나누어 시각화할 수 있다. (예를 들어, 좌측 상단이면 높은 수익률/낮은 매출, 우측 하단이면 낮은 수익률/높은 매출) - Box & Whisker Plot
- Histogram
그중에서도 개인적으로 새롭게 배운 점은 Scatter Plot에 참조선을 추가해 평균선을 기준으로 4분할해서 데이터를 분석할 수 있다는 기능이었다. 이 기능은 복잡한 수치 없이도 어떤 데이터가 어떤 분포 범위에 속하는지를 직관적으로 파악할 수 있게 해준다. 기존에는 산점도를 그냥 ‘흩어져 있는 점들’ 정도로만 봤다면, 참조선을 더해 해석의 방향을 추가해준다는 점에서 활용도가 훨씬 높아질 수 있을 것 같다는 생각이 들었다. 전체적으로 오늘은 익숙한 내용을 다시 확인하면서도, 태블로를 통해 더 빠르고 효과적인 방식으로 구현할 수 있다는 걸 체감한 유익한 시간이었다.