내일배움캠프/아티클스터디 10

[아티클스터디] 더 나은 대시보드 디자인을 위한 10개명

원문: https://medium.com/@calebcho/%EB%B2%88%EC%97%AD-%EB%8D%94-%EB%82%98%EC%9D%80-%EB%8C%80%EC%8B%9C%EB%B3%B4%EB%93%9C-%EB%94%94%EC%9E%90%EC%9D%B8%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-10%EA%B0%9C%EB%AA%85-10-rules-for-better-dashboard-design-4fe915895b9c [번역] 더 나은 대시보드 디자인을 위한 10개명: 10 rules for better dashboard design실용적 가이드 (Practical Guide)medium.com  요약 :주요 포인트 : 더 나은 대시보드 디자인을 위한 10개명1) 대시보드의 목적을 정의하..

[아티클스터디]데이터 속 거짓말 발견하기

원문 : https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1821/ 데이터 시각화 101: ③데이터 속 거짓말 발견하기 | 요즘IT간혹 직관적으로 이해된 시각화가 부정확한 정보를 전달하기도 하고, 시각적으로 오해를 불러일으키기도 합니다. 그 때문에 우리는 이러한 문제점이 왜 일어나는지 이해하고, 데이터 시각화yozm.wishket.com 요약 :직관적으로 이해된 시각화가 오해를 불러일으키기도 한다. → 정확히 판단하는 눈과 비판적으로 해석하는 태도를 길러야 한다.시각화가 어떤 배경에서 어떤 데이터를 이용한 것인지 반드시 살펴보기.주요 포인트 :막대 그래프 : 기준선이 ‘0’인지 확인하기.선 그래프 : 스케일이 중요하다. 두개의 Y축을 멀리할 것.누적그래프 : 누적값을 통한 눈속임..

[아티클스터디] 직관적인 데이터 시각화 만들기

원문 : https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1792/ 데이터 시각화 101: ②직관적인 데이터 시각화 만들기 | 요즘IT데이터를 시각화하여 전달하면 우리의 뇌는 빠른 속도로 많은 양의 정보를 처리할 수 있고, 데이터 테이블에 비해 트렌드나 패턴, 아웃라이어 등을 쉽게 파악할 수 있습니다. 때문에 데이터를yozm.wishket.com 요약 : 직관적인 데이터 시각화를 만드는 방법우리가 시각 정보를 처리하는 과정 (by. 콜린 웨어 박사)1단계) 뚜렷한 시각 요소 파악하기 : 색, 질감, 선의 두께, 방향, 배열 등2단계) 패턴 알아차리기 : 동인한 색, 질감, 방향성인 것들을 기준으로 분류함. 게슈탈트의 원리3단계) 해석하기 : 텍스트와 이미지를 연결하여 해석, 패턴..

[아티클스터디]양질의 데이터를 판별하는 5가지 방법 : 1.데이터 양은 충분한가?

24.12.06원문 : https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1070/ 양질의 데이터를 판별하는 5가지 방법 : ① 데이터 양은 충분한가? | 요즘IT양질의 데이터 조건 첫 번째는 ‘충분한 양의 데이터’입니다. 최근 빅데이터라는 단어가 기승을 부리고 있으며 빅데이터는 기본적으로 방대한 양의 데이터를 의미합니다. 하지만 현실적으로yozm.wishket.com요약 :데이터는 다양한 분야에서 활용되기 때문에 그 가치가 시대에 따라 점점 올라가고 있지만, 무조건 많은 양의 데이터를 수집하는 것이 반드시 좋은 것은 아니다.양질의 데이터란 데이터가 명확하고 깔끔하여 해석이 용이한 데이터를 말한다.저품질 데이터는 활용 가치가 떨어지고 분석에 사용하려면 가공과 보완이 필요하기 때문에..

[데이터분석]데이터 분석가는 어떤 일을 하나요?

https://medium.com/modulabs/%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0-%ED%81%AC%EB%A6%AC%EC%97%90%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%86%8C%EA%B0%9C-b2455d77c6d0 [데이터분석] 데이터 분석가는 어떤 일을 하나요?데이터 분석가의 업무와 필요한 역량에 대해 설명합니다.medium.com데이터 분석가는 어떤 일을 하는가?데이터 분석가 vs 데이터 엔지니어, 사이언티스트 : 분석가는 ‘기획자’에 가깝고, 데이터 엔지니어와 사이언티스트는 ‘개발자’ 쪽에 가깝다. 하지만 현실에서는 회사마다 직무의 구분 및 업무의 범위가 다르기 때문에 원하는 직무를 정하고 회사별 공고를 확인하는 것이 중요.수학&통계학 : 기초 통계학비즈니스/도메인 전문지식..

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