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Book Review/IT

책 리뷰 : 핸즈온 데이터 시각화

by 멘탈은안녕하신가 2022. 7. 23.
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"한빛미디어 <나는 리뷰어다>" 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

제목 : 핸즈온 데이터 시각화


리뷰 요약

시각화가 이렇게 재미있는것이었다니?

전공이 아니어도 재미나게 볼 수 있다!

추천, 추천!

 

 

이 서적의 핵심

 

1. 특이하게(?) 0장부터 시작하는데,

0장만 읽어도 만족스러운 내용으로 가득차 있다.

(저자가 개발자인가...? 인덱스를 지키는...!)

- 마케팅을 하는 직업이 아니고,

뭔가를 분석해서 남들에게 보여주는 입장이 아니다 보니

데이터 '시각화'라는 서적을 받았을 땐

기대감보단 귀찮음이 컸다('아, 재미없겠네...')

 

하지만, 서문인 0장은 너무나 흥미로운 내용으로 가득 차 있었고,

1장부터는 특정 도구를 사용하는 방법에 대해 이야기 하기 때문에

흥미가 그리 크지 않았지만 0장에서 이야기한 흥미거리를 접목하며

음미하며 읽을 수 있었다.

0장의 내용 중

글 > 표 > 차트 > 차트 표현 비교

위와 같은 방식으로 왜 시각화가 중요한지 알려주고,

또 기준을 어떻게 잡느냐에 따라 동일한 데이터 출력은 완전 달라진다는것을 보여준다.

(이것만 봐도 재미있지 않은가?)

 

 

 

2. 도구 선택부터 선택한 도구의 사용법까지,

초보자의 초보자를 위한, 초보자에 의한!? 서적.

- 대상 독자는 '초보자'이며

'컴퓨터에 대한 익숙함과 고등학교 수학에 대한 흐릿한 기억 정도만 있으면 된다.' 고 한다.

특정 소프트웨어에 초점을 두고 설명하는 다른 IT 서적과 다르게, 이 책은 무료로 배울 수 있는

20여가지(스프레드 시트, 구글 시트, 하이 차트, Chart.js 등)의 다양한 시각화 도구를 소개하고,

상황에 따라 어떤것을 선택할 것인지 방법을 제시하고 사용 방법을 소개한다.

 

 

3. 도구를 선택하고 만들고 짜집기 해서 사용하는 것 뿐만 아니라

Git hub를 이용해서 직접 간단한 호스팅도 해볼 수 있음.

github 활용 설명 중

- 전문적인 분야까진 가보지 않았지만 보통 데이터 '시각화' 그러면

표를 직접 그리거나 스프레드시트 차트를 활용하거나, 파워x인트를 활용하는게 대부분이라고 생각해왔다.

요즘에야 파이썬을 이용한 데이터 시각화가 많이 보이는 것 같지만,

이렇게 직접 깃헙에 간단한 호스팅까지 이끌어주는 책이 있었나 싶을 정도로 감명깊었다.

 

 

4. 도구 활용법에서 끝! 이 아니라 데이터 시각화 전략에 대해서도 이야기 한다.

- 앞 부분의 도구에 별로 흥미를 못느꼈지만, '전략'에 대한 내용이 있다보니 재미나게 읽게 되었다.

어떤식으로 만들어야 제대로 된 내용이 전달되는지,

어떻게 만들어야 사람들이 오해 없이 데이터를 받아들일 수 있는지

등의 내용들은 딱히 데이터 시각화가 아니더라도

많은 부분에서 사용할 수 있지 않을까 하는 생각이 들었다.


마무리

 

데이터를 전문적으로 다루는 사람이 아니더라도 한번쯤 읽어보길 추천한다.

특히 0장과 4부는 딱히 다른장을 보지 않아도 재미나게 읽을 수 있는것 같다.

 

그간 접하지 않았던 분야였기 때문에 많은 생각을 해보게 되었고

딱히 데이터를 전문적으로 다루지 않는 사람이라도 한번쯤 읽어보면

간단한 회의에서 발표할 때,

혹은 누군가를 설득할 때

'어떤 내용을 어떻게 정리해서 어떻게 상대방에게 전달해야 할 것인가'를

어느정도 알 수 있게 되지 않을까 싶다.

 

0장에서 인상 깊었던 것 중 한가지를 소개하면,

같은 지도 데이터이지만 표현할 때 어떤 색상을 선택하느냐, 어떻게 데이터를 표시하느냐에 따라

읽는 사람이 받아들이는 결과는 천차 만별이 되어버리는 [그림 0-3]과 [그림0-4]

두 그림을 보면서 '사기치기 딱 좋겠는데...?'

하는 우려섞인 생각이 들었다(네?).

 

'색깔'만 달라져도 받아들여지는 데이터는 다르다.

뭔가 철학적이면서도 '1+1은 왜 2인가'를

풀어야 하는 것 같은 복잡한 기분도 들었다.

 

이런 재미난 생각을 계속 하게 만드는 멋진 책,

(나 혼자만 보고 싶어서 추천하고 싶진 않지만)

많은 사람들이 보고 함께 재미난 생각을 하고

데이터 전문가가 되어 보도록 하자.


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