Data Visualization : 앞으로 개발방향

HCI 강좌를 듣고있다

# Data Visualization Tool

1) spotfire

- 데이터를 시각화하여 보여주는 툴.

- 반도체나 제약회사의 데이터를 분석하기 쉬운 형태로 표현하는 기능을 제공

- 쉬운 데이터 연동과 interactive한 UI가 강점임.

2) tableau

: spotfire이 data visualization에 중점을 두었다면, tableau는 데이터 분석에 중점을 둠.

: 자체 분석 알고리즘이나 지표를 제공.

# Data Visualization : 인지적 관점

1) 높이에 대한 인지적 관점

- 데이터 차이를 분석할때 높이의 차이를 가장 정확하게 인지할 수 있다.

- 예를 들어 똑같은 시작점에서 높이가 다른 값을 비교할때 차이(무엇이 더큰지 작은지)를 쉽게 인지할 수 있다.

2) 넓이/면적에 대한 인지적 관점

- 넓이 면적에 대한 차이의 인지는 서로 다른값의 차이를 70%정도로 축소 인식됨.

- 즉, 실제로 4배 정도 되는 값을 넓이/면적로 표현하여 일반 사람들에게 물어보면

보통 사람들은 3배~3.5배 정도 차이 나는 것으로 축소 인식한다는 뜻임.

3) 색상에 대한 인지적 관점

: 색상의 값의 심각성에 따라 채도가 높은 색으로 표현한다. (강렬한 색 ex 빨강, 노랑 순)

ps. 같은 데이터라도 차트의 중심 값이 무엇이냐에 따라 새로운 인지를 발견할 수 있음.

# Data Visualization에 대한 향후 추측

사실 빅데이터가 항창 얘기가 많았던 3년전 (2014년, 2015년때)에도 교육을 들어보면

가장 핵심은 데이터 모델링이다.

- 분석하는 대상이 무엇인지 (Target)

- 분석하는 요구 주체는 누구인지? (Target User)

- 무엇을 분석하고 싶은 것인지? (Task)

위 3가지가 선행된 후에 빅데이터는 의미가 있다.

그저 기술적인 트렌드로 볼 대상이 아니다.

ex) Deep Learning/Machine Learning -> Big Data -> Data Visualization

# 앞으로 개인적인 Data Visualization에 기대? 하고싶은일.

- Spotfire와 같은 툴을 벤치마킹해서 개발해보고 싶음.

- 직접 javascript Grid 컴포넌트를 시작으로 D3를 활용한 차트컴포넌트까지 구현하고 싶음.

- 사실 백엔드도 욕심이 나는데, spark + zeppline 연계하여 배우고 싶음.

일단 개발 커리어 방향을 프론트엔드로 잡았으니 javascript 컴포넌트를 먼저 구현해보려한다.

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