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꺾은선형 차트: 어디서부터 시작해야 할까요?

꺾은선형 차트: 어디서부터 시작해야 할까요?

이전에 막대 차트의 막대가 0에서 시작하는 것이 필수적이라고 설명했습니다. 추론은 간단합니다: 우리는 값을 비교하기 위해 막대의 상대적인 길이를 사용하므로 다른 곳에서 막대를 시작하는 것은 잘못된 판단으로 이어집니다. 하지만 꺾은선형 차트는 어떨까요?

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이전에 막대 차트의 막대가 0에서 시작하는 것이 필수적이라고 설명했습니다. 추론은 간단합니다: 우리는 값을 비교하기 위해 막대의 상대적인 길이를 사용하므로 다른 곳에서 막대를 시작하는 것은 잘못된 판단으로 이어집니다. 하지만 꺾은선형 차트는 어떨까요?

다음은 A, B 및 C의 세 가지 데이터 세트가 있는 꺾은선형 차트입니다. 우리는 그것을 볼 수 있습니다 :

  1. 모든 라인은 수년 동안 0보다 훨씬 높습니다.
  2. A는 대략 평평합니다.
  3. B는 1980년대 중반에 급격히 하락 추세를 보였다.
  4. C trends upwards.
수직 축은 0에서 시작합니다.

위의 포인트 1만 y축을 0에서 시작하여 향상됩니다. 추세, 기울기 및 노이즈 크기에 더 신경을 쓴다면 실제로 데이터가 포함된 영역(아래 참조)을 중심으로 차트에 초점을 맞추면 향상된 해상도에서 이러한 측면을 보는 데 도움이 됩니다. 한 줄의 다른 섹션을 보든 여러 줄을 비교하든 마찬가지입니다.

편리한 위치에서 수직 축이 시작됩니다.

이 향상된 해상도를 통해 우리는 이제 1980년대 중반에 B의 경우 얼마나 큰 상승이 있었는지 확인할 수 있습니다 – 이는 1년 동안 가치가 3 또는 4 변화한 것입니다. C의 상승 추세가 초기에는 나타나지 않는다는 것을 알 수 있습니다. A가 아주 약간 상향 추세를 보인다는 힌트도 있을 수 있습니다. 또한 표는 매우 정확한 정보를 표시하는 데 가장 적합한 옵션이지만 이 두 번째 차트는 주어진 연도의 값을 정확하게 추정하는 데 있어 여전히 첫 번째 차트보다 개선되었습니다.

나는 일반적으로 꺾은선형 차트의 수직 축에 0을 포함할 필요가 없으며 그렇게 하지 않는 것이 종종 이점이 있다는 사례를 만들려고 노력했습니다. 그럼에도 불구하고 청중이 y축이 0에서 시작한다는 가정을 하지 않도록 안내하는 것이 유용할 수 있습니다. 아래 차트는 잠재적인 문제를 보여줍니다.

선 D가 가로축에 부딪힙니다.

이 차트의 문제는 D 라인이 맨 아래로 충돌하는 시각적 은유입니다. 물론 y 축이 0에서 시작하면 문제가되지 않습니다. 그러나 우리는 오해의 소지가 있는 은유의 현저함을 줄이기 위해 축을 그렇게까지 확장할 필요는 없습니다. 약간의 확장만으로도 도움이 됩니다.

수직 확장

그러나 D는 여전히 하단의 어두운 수평 축에 빠르게 접근하고 있습니다. 축 선은 차트 영역과 레이블 사이에 편리한 구분 기호를 제공하지만 반드시 필요한 것은 아닙니다. 따라서 의미 손실 없이 x축 선과 눈금 표시를 제거할 수 있습니다.

수평 축 억제

그럼에도 불구하고 레이블 자체는 라인 D가 바닥에 빠르게 접근하고 있음을 나타내는 지표로 볼 수 있습니다. 맨 위로 이동하지 않는 이유는 무엇입니까?

월 레이블이 맨 위로 이동됨

아마 거기서 멈출 수 있을 것입니다. 하지만 저는 실험하는 것을 좋아합니다. 이 차트에 대한 마지막 변경 사항은 더 새롭지만 미묘한 실험입니다. 단순히 하나의 시각적 은유(하단의 축과 충돌하는 선)를 억제하는 대신 다른 은유로 대체하려고 시도할 것입니다. 차트 영역의 아래쪽을 페이드 아웃함으로써 수직 스케일이 실제로 먼 거리까지 아래쪽으로 계속된다는 아이디어를 전달하려고 합니다.

페이드 효과 추가됨

이 마지막 변경 사항이 도움이 됩니까, 방해가 됩니까, 아니면 둘 다 됩니까? 확실하지 않아요. 대부분의 차트 작성 소프트웨어에서 구현하는 것이 특별히 간단하다고 생각하지 않습니다. 따라서 정보 시각화에 대한 Colin Ware의 지침 중 하나(Colin Ware, Information Visualization, Third Edition, page 24)는 "예상되는 수익이 사용 학습 비용보다 훨씬 더 클 때만 새로운 디자인 솔루션을 채택하는 것을 고려하십시오"와 관련이 있는 것으로 보입니다.

지금까지의 논의는 전적으로 수직 스케일을 수정하는 데 중점을 두었습니다. 데이터 세트의 수평 범위가 무시되거나 보이는 것이 전부라고 암시적으로 가정되었습니다. 시계열이 가로 방향으로 잘리는 경우가 많습니다. 이것은 모호한 활동처럼 보일 수 있지만 특정 관심 기간 동안 해상도를 높이는 수단으로 자주 사용됩니다. 후자의 경우, 이것은 우리가 수직 축을 줄임으로써 위에서 본 것과 정확히 동일한 이점입니다. 그러나 눈에 띄는 차이점이 있습니다. 꺾은선형 차트의 수직 범위를 줄이면 일반적으로 공백만 줄어듭니다. 가로축을 자르면 공백이 줄어들 보기에서 데이터가 제거됩니다. 그렇기 때문에 꺾은선형 차트를 처음 보았을 때 불신할 이유가 있는 경우 가장 먼저 물어볼 질문은 "y축이 0에서 시작하지 않는 이유"가 아니라 "x축이 거기에서 시작하는 이유는 무엇입니까?" 물론 자신만의 차트를 만들 때는 이 두 가지 질문을 스스로에게 던져야 합니다.

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