데이터에 가장 적합한 차트를 선택하는 방법

오늘날 우리의 손끝에 있는 데이터의 양은 압도적일 수 있습니다. 정말 중요한 것이 무엇인지 어떻게 알 수 있습니까? 데이터 시각화가 도움이 될 수 있지만, 데이터를 가장 잘 시각화하도록 설정하려면 어떻게 해야 할까요? 데이터를 분석하고 실행 가능한 인사이트로 소화하는 데 도움이 되는 차트는 무엇입니까?

한 가지 어려움은 다양한 차트 유형이 있다는 것입니다. 어느 것이 데이터에 가장 큰 의미를 부여할지 어떻게 알 수 있을까요? 성능을 측정하고 있습니까? 변수가 1개 또는 많습니까? 데이터가 시간 기반입니까? 지리 공간? 얼마나 많은 데이터 포인트가 있습니까? 서로 다른 범주의 데이터를 비교하고 있습니까?

Kinds of Charts

차트가 일반적으로 표시하는 데 사용되는 7가지 유형의 관계가 있습니다.

1. 공칭 비교: 쉽게 보고 비교할 수 있도록 일련의 개별 정량적 값을 표시합니다.

 

2. 시계열 : 시간의 범주 별 세분화와 관련된 정량적 값을 표시합니다. 시간 경과에 따른 추세를 순차적인 시간 순서로 보는 데 도움이 됩니다.

 

3. 순위: 범주 하위 분류 집합과 관련된 개별 정량적 값을 크기별로 순차적으로 서로 관련시킵니다. 데이터는 가장 높은 값에서 가장 낮은 값 순으로 또는 가장 낮은 값에서 가장 높은 값으로 표시됩니다

 

4. Part to Whole: 전체 값 집합(및 서로)과 관련된 범주 하위 분류 집합과 관련된 개별 정량적 값을 표시합니다. 일반적인 측정 단위는 백분율입니다.

 

5. 편차: 하나 이상의 정량적 값 집합의 관계는 기본 값 집합과 다릅니다. 측정 단위는 실제 단위, 기본 값에 대한 비율, 양수 또는 음수 비율입니다

 

6. 분포: 정량적 값 집합이 가장 낮은 값에서 가장 높은 값까지 전체 범위에 걸쳐 어떻게 분포되는지 보여줍니다.

7. 상관 관계: 쌍을 이루는 두 세트의 정량적 값이 서로 관련하여 다른지 여부를 표시합니다. 상관 관계는 방향과 정도, 높음 또는 낮음, 긍정적 또는 음수를 표시합니다

Choosing Your Chart

차트 유형을 선택할 때 4가지 통신 방법을 염두에 두는 것이 가장 좋습니다.

1. 데이터 구성을 전달하시겠습니까?

구성 차트는 전체를 구성하는 정보의 여러 부분을 표시하도록 설계되었습니다. 예를 들어 제품 라인 또는 영업 담당자별로 분류된 총 판매량과 같습니다.

구성을 가장 잘 전달할 수 있는 차트는 다음과 같습니다.

• Stacked Column / Bar: 시간에 따른 변화, 적은 기간, 상대 및 절대 차이가 중요합니다.
• 누적 100% 열/막대: 시간 경과에 따른 변화, 적은 기간, 상대적인 차이만 중요
• 스택 영역: 시간에 따른 변화, 많은 기간, 상대적 및 절대적 차이가 중요합니다.
• 100% 누적 영역: 시간 경과에 따른 변화, 많은 기간, 상대적인 차이만 중요
• 파이 : 정적, 단순히 합계의 몫을 표시합니다.
• Waterfall : Static, Accumulation 또는 Subtraction to total

2. 두 데이터 세트 간의 관계를 전달하시겠습니까?

관계는 함께 가져오는 데이터를 통해 둘 이상의 변수 간의 상관 관계를 보여줍니다. 이것은 주어진 변수가 서로에게 미치는 긍정적 또는 부정적 효과를 표시하는 데 사용할 수 있습니다.

관계를 가장 잘 전달할 수 있는 차트는 다음과 같습니다.

• 분산형: 두 개의 변수
• 버블: 3개 이상의 변수
• Line: 변수 2개

3. 데이터 분포를 전달하시겠습니까?

분포 차트는 시간 경과에 따른 특정 변수의 동작을 표시하는 데 사용되어 이상값, 정상 경향, 정보 및 추세의 범위를 식별하는 데 도움이 됩니다.

분포를 가장 잘 전달하는 차트는 다음과 같습니다.

• 분산형: 두 개의 변수
• Line: 단일 변수, 여러 데이터 포인트
• 열: 단일 변수, 몇 개의 데이터 포인트
• 막대: 단일 변수, 몇 개의 데이터 포인트

4. 데이터의 다른 변수를 비교하여 전달하고 싶습니까?

비교 차트는 하나 이상의 데이터 집합을 비교하는 데 사용되며, 해당 집합의 최소값과 최대값을 쉽게 표시할 수 있습니다. 이 차트는 각 변수 집합을 다른 변수와 수정하고 해당 변수를 비교하는 방법을 표시하려고 했습니다. 예를 들어:

• 열: 항목 중, 항목당 하나의 변수, 몇 개의 범주, 많은 항목
• 열: 항목 중, 항목당 하나의 변수, 몇 개의 범주, 몇 개의 항목
• 열: 시간 경과에 따른 기간, 단일 또는 몇 가지 범주
• 순환 영역: 시간 경과에 따라, 많은 기간, 주기적 데이터
• 라인: 시간 경과에 따라 많은 기간, 비주기적 데이터
• 라인: 시간 경과에 따라, 적은 기간, 많은 카테고리

이 모든 차트를 사용해 보려면 지금 ReportPlus 무료 평가판을 다운로드하십시오!