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Data Analytics with python/[Theory]

그래프 유형 선택하기

by 보끔밥0130 2023. 1. 21.
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선 그래프

● 시간 경과에 따른 추세 분석 및 시연에 적합하다

● 변화를 쉽게 관찰 가능하다

● 신속한 데이터 설정 및 테스트

● 한 축은 가변 값(예를 들어 가격)을 나타낼 수 있고 다른 축은 시간을 나타낼 수 있습니다

(가령, 월별 매출 시각화를 수행하는 것과 비슷하다).

 

막대 그래프

범주 비교에 적합

● 이해하기 쉬운 전통적인 그래프 표현

● 막대의 길이는 수치 또는 백분율을 표현

● 신속한 프로토타이핑을 지원하는 간단한 설정

 

산점도

● 두 변수 간의 관계 시연

● 비선형 패턴 시연의 이점이 있다.

● 구축 및 시각화가 쉽고, 많은 산업에서 널리 인정받고 있다.

● 사용자가 정의하기 쉽다.

 

히트맵

● 다양한 항목 비교에 유용

● 쉽게 이해 가능한 색상 변화

● 보는 사람을 특정 위치로 안내 가능하다.

 

원 그래프

● 데이터를 전체 값의 일부로 표현하는 데 사용 (비율)

'전체 값' 파악이 이해에 있어서 중요하다

● 간단한 시각화 옵션

● 쉽게 이해 가능

 

박스 플롯

이상치 파악에 용이하며 사용 및 구현이 쉬움

● 다른 그래프 유형보다 여러 데이터 집합을 쉽게 비교 가능

● 바이올린 플롯으로 확장 가능

 

 

바이올린 플롯

수치 데이터를 그리는 데 적합

● 데이터에 대한 확률 밀도/분포를 나타내는 데 도움이 될 수 있음

● 데이터 분포가 다중 모드일 때 매우 유용하다

 

 

그래프 유형을 그룹화

추세 구성  분포 비교
막대 막대
산점도 누적 막대 세로 막대
영역 막대
  누적 세로막대 바이올린 플롯 산점도

 

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