Choosing the Right Chart Type (A Decision Tree That Helps) \u2014 CSV-X.com

제가 데이터 시각화 전문가의 관점에서 차트 유형 선택에 대한 포괄적인 가이드로 이 전문가 블로그 기사를 작성하겠습니다. 저는 데이터 시각화를 잘못 이해하고 있었다는 사실을 깨달았던 순간이 아직도 기억납니다. 2016년, 저는 포춘 500의 소매업체에서 우리의 임원 팀에게 분기별 판매 데이터를 발표하고 있었습니다. 저는 아름다운 대시보드를 만드는 데 사흘을 보냈고, 그 대시보드는 파이 차트, 3D 막대 그래프, 그리고 특히 자랑스러워하던 레이더 차트로 가득 차 있었습니다. 발표 15분이 지났을 때, 우리의 CFO가 제 말을 중단시키며 "당신이 뭘 말하려는지 전혀 모르겠어요."라고 말했습니다. 그 순간의 직업적 수치는 차트 선택 방법론에 대한 제 집착의 촉매제가 되었습니다. 지난 8년 간 데이터 시각화 컨설턴트로 일하면서 2,000개 이상의 대시보드와 보고서를 검토해보았고, 확신을 가지고 말씀드릴 수 있습니다: 잘못된 차트 유형을 선택하는 것이 otherwise solid 분석을 저해하는 가장 흔한 실수입니다.

제 이름은 마커스 첸이고, 데이터 커뮤니케이션 전략을 변화시키는 데 거의 10년을 보냈습니다. 제 컨설팅 회사를 설립하기 전에는 세 개의 다른 회사에서 수석 분석가로 일했으며, 잘못된 시각화 선택이 비즈니스에 수백만의 손실을 초래할 수 있다는 것을 직접 목격했습니다. 오늘 저는 제가 개발한 의사 결정을 위한 프레임워크를 공유하고 싶습니다. 이는 수백 명의 분석가, 마케터, 임원들이 매번 올바른 차트를 선택하도록 돕는 실용적이고 전투에서 검증된 접근 방식입니다.

차트 선택의 중요성

한 가지 충격적인 통계로 시작하겠습니다: 2022년 제가 조사한 47개 회사에 따르면, 데이터 기반 발표의 약 64%가 적절하지 않은 차트 유형을 사용하고 있습니다. 이는 단순한 미적 문제에 그치지 않으며, 비즈니스 문제입니다. 경영진이 시각화를 잘못 해석하면 잘못된 이해에 기반하여 결정을 내리게 됩니다. 저는 마케팅 팀이 부진한 채널에 예산을 할당하는 것을 지켜본 적이 있습니다. 잘못 선택된 차트 때문에 감소하는 추세가 성장처럼 보였던 것입니다. 제품 관리자가 혼란스러운 시각화로 인해 사용자 행동 패턴을 가리는 바람에 잘못된 기능에 우선 순위를 두는 것도 보았습니다.

비용은 항상 즉시 가시화되지 않지만, 실제로 존재합니다. 제가 분석한 한 사례에서는 헬스케어 기관이 다양한 부서에서 환자 대기 시간을 표시하기 위해 스택형 영역 차트를 사용하고 있었습니다. 이 차트는 시각적 스케일을 왜곡하므로 개별 부서의 성과를 비교하는 것을 거의 불가능하게 만들었습니다. 단순한 그룹형 막대 차트로 전환한 후, 그들은 응급실이 업계 벤치마크보다 일관되게 40% 느리다는 사실을 확인했습니다. 이는 18개월 동안 평범한 보도에서 숨겨져 있었던 통찰력이었습니다. 이후 프로세스 개선을 통해 대기 시간이 23% 감소하고 환자 만족도 점수가 31점 상승했습니다.

근본적인 문제는 대부분의 사람들이 효과적으로 전달하는 것이 아니라 흥미로운 것에 기반하여 차트를 선택한다는 것입니다. 우리는 도넛 차트, 버블 차트, 워터폴 다이어그램 같은 새로움에 끌리면서 이러한 형식이 실제로 우리의 커뮤니케이션 목표를 달성하는데 도움이 되는지에 대한 질문을 하지 않습니다. 저는 모든 작업을 안내하는 간단한 원칙을 개발했습니다: 최고의 차트는 청중이 당신이 설명을 끝내기 전에 당신의 결론에 도달할 수 있도록 너무나 분명하게 만드는 차트입니다. 나머지는 장식에 불과합니다.

모든 차트 결정의 세 가지 질문

특정 차트 유형을 생각하기 전에 세 가지 기본 질문에 답해야 합니다. 이러한 질문은 제 결정 트리 방법론의 기초를 형성하며, 저는 시스템적으로 이들을 처리함으로써 해결할 수 없는 시각화 문제를 만난 적이 없습니다.

"잘못된 차트 유형을 선택하는 것은 otherwise solid 분석을 저해하는 가장 흔한 실수입니다. 단순한 미적 문제가 아니라, 조직에 수백만 유로의 손실을 초래하는 비즈니스 문제입니다."

질문 1: 제가 보여주려는 관계는 무엇입니까? 이것이 가장 중요한 질문이며, 대부분의 사람들이 실패하는 지점입니다. 카테고리 간의 값을 비교하고 있습니까? 무언가가 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지를 보여주고 있습니까? 전체의 구성을 표시하고 있습니까? 두 변수 간의 상관관계를 밝혀내고 있습니까? 지리적 분포를 매핑하고 있습니까? 이러한 각 관계는 근본적으로 다른 시각적 접근 방식을 필요로 합니다. 저는 한 번 재무 분석가와 함께 일했는데, 그녀는 다섯 개의 다른 제품 라인 간의 수익을 비교하기 위해 선형 차트를 사용하고 있었습니다. 선형 차트는 시간이 지남에 따른 지속적인 변화를 나타내지만, 그녀가 실제로 보여주고자 했던 것은 개별 비교로, 이는 막대 차트에 идеально 적합한 일이었습니다. 전환에는 30초밖에 걸리지 않았지만, 그녀의 분석의 명확성을 바꾸어 놓았습니다.

질문 2: 나는 몇 개의 변수를 사용하고 있습니까? 데이터의 복잡성은 차트 선택에 직접적인 영향을 미쳐야 합니다. 단일 변수 데이터(예: 월간 판매 총액)는 간단한 형식을 사용할 수 있습니다. 이변량 데이터(예: 지역별 판매 추세)는 좀 더 정교한 접근이 필요합니다. 세 개 이상의 변수는 종종 전문 차트 유형이나 여러 조정된 뷰를 요구합니다. 저는 종종 네 개 또는 다섯 개 변수를 하나의 차트에 집어넣으려고 하는 사람들을 보았고, 이는 시각적 혼란을 초래하여 명확성을 저해합니다. 제 경험으로 볼 때, 세 가지 이상의 색상이나 두 개 이상의 축이 필요하다면, 아마도 복잡한 하나의 차트보다는 여러 차트를 사용하는 것이 좋습니다.

질문 3: 내 청중이 어떤 행동을 취하길 원합니까? 이 질문은 좋은 시각화와 훌륭한 시각화를 구분합니다. 모든 차트는 데이터를 단순히 표시하는 것 이상의 목적을 가져야 합니다. 청중에게 외부를 주목하게 하길 원하나요? 그룹 간 성과를 비교하길 원하나요? 추세를 이해하길 원하나요? 문제를 식별하길 원하나요? 당신의 커뮤니케이션 목표는 당신의 디자인 선택을 이끌어야 합니다. 고객과 함께 일할 때, 차트 유형을 논의하기 전에 원하는 청중의 시사점을 적도록 합니다. 이 단일 관행은 아마도 제가 시행한 다른 어떤 개입보다 시각화의 효과를 향상시켰을 것입니다.

결정 트리: 차트 선택에 대한 체계적 접근

이제 실용적인 프레임워크로 들어가 보겠습니다. 저는 이것을 결정 트리로 구성했습니다. 왜냐하면 이것이 당신의 사고가 흐르는 방식이어야 하며, 각 대답이 옵션을 좁혀 최적의 선택에 도달할 수 있게 하려는 것입니다. 저는 이 프레임워크를 제 책상 위에 놓인 라미네이팅된 카드에 인쇄해 두었고, 수년의 경험에도 불구하고 여전히 이를 자주 참조합니다.

브랜치 1: 비교 — 주요 목표가 카테고리 간의 값을 비교하는 것이라면, 막대 차트 계열을 선택해야 합니다. 긴 카테고리 이름이나 7개 이상의 카테고리가 있을 때는 수평 막대 차트가 가장 좋습니다. 짧은 카테고리 레이블이 있는 경우 시간 기반 비교를 위해 수직 막대 차트(컬럼 차트)가 이상적입니다. 그룹형 막대 차트는 카테고리 간 여러 시리즈를 비교할 수 있게 해 주는데, 이는 다른 제품의 올해와 지난해를 비교하는 데 적합합니다. 스택형 막대 차트는 개별 값과 총계를 모두 보여주지만, 중간 세그먼트를 비교하기 어렵기 때문에 드물게 사용하길 권장합니다. 제 컨설팅 작업에서 저는 모든 비즈니스 시각화의 약 40%가 어떤 형태로든 막대 차트를 사용해야 한다고 발견했지만, 실제로 사용하는 경우는 약 25%에 불과합니다.

브랜치 2: 시간에 따른 변화 — 시간 데이터를 위해서는 선형 차트가 핵심입니다. 이들은 지속적인 시간 동안의 추세, 패턴 및 변화를 보여주는데 뛰어납니다. 시간이 지남에 따라 많은 시간 포인트(7개 또는 8개 초과)가 있을 때와 변화의 연속성이 중요한 경우에는 이를 사용하십시오. 면적 차트는 기본적으로 아래 공간이 채워진 선형 차트입니다. 이는 크기를 강조하거나 누적 총계를 표시할 때 사용하십시오. 본질적으로 의미가 있는 영역이 없을 경우 면적 차트는 피하는 것이 좋습니다. 왜냐하면 채우기는 인지 왜곡을 초래할 수 있기 때문입니다. 데이터 포인트가 적은 경우에는 일반적으로 막대 차트가 선형 차트보다 더 나은 결과를 냅니다. 저는 SaaS 회사와 함께 일한 적이 있습니다.