[상세교안 python 기초] 11일차 (2025)

그동안 작성했던 교안을 정리해 봅니다. 총 15일차로 구성했습니다.

실무에 필요한 내용을 다루기전 기초에 대해서 학습내용으로 최대한 쉽게 접근할 수 있도록 했습니다.

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11일차 : 데이터 시각화

학습목표

1. 데이터를 정리하고 이해하는 방법을 배운다.

2. 데이터를 그래프로 표현한다.

그래프 양식마다 주요 해석요건들이 있어서 프래프 해석 능력도 수반되어야 하지만 기술적인 내용만 다루었습니다.

만약 이내용으로 경영쪽이나 업무분석을 담당하는 사람에게 한다면 그래프별 선택 기준에 대해서도 알려주는 것이 좋을 것입니다.

1️⃣ 막대 그래프 (Bar Chart)

• 주요 지표: 매출, 비용, 손익, 월별 실적 비교 등
• 해석 포인트: 특정 기간별 실적 변화나 부서 간 비교가 명확하게 보인다.
• 예시 해석: "1분기 대비 2분기 매출이 15% 증가했고, A사업부가 B사업부보다 두 배의 매출을 기록했다."
• Tip: 막대 간 간격이 너무 좁거나 넓으면 비교가 어려워지니 적절하게 설정해야 해.

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2️⃣ 라인 차트 (Line Chart)

• 주요 지표: 매출 성장 추이, 시장 점유율 변화, 사용자 수 증감 등
• 해석 포인트: 시간의 흐름에 따른 추세 분석에 유리하다.
• 예시 해석: "2024년 1월부터 2025년 1월까지 매출이 지속적으로 증가하는 추세를 보이고 있다."
• Tip: 여러 라인을 동시에 표시하면 추세 비교가 쉬운데, 색상 구분이 명확해야 혼동이 없다.

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3️⃣ 파이 차트 (Pie Chart)

• 주요 지표: 매출 구성 비율, 시장 점유율, 예산 배분 등
• 해석 포인트: 전체 중에서 특정 항목이 차지하는 비율을 파악할 때 유용하다.
• 예시 해석: "전체 매출 중 40%는 온라인 판매, 30%는 오프라인 매장, 30%는 해외 시장에서 발생했다."
• Tip: 3~5개 정도의 항목을 시각화할 때 가장 효과적이며, 너무 많으면 해석하기 어려워진다.

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4️⃣ 산포도 (Scatter Plot)

• 주요 지표: 매출과 광고비의 상관관계, 제품 가격과 판매량의 관계 등
• 해석 포인트: 두 변수 간의 상관관계를 시각적으로 분석할 수 있다.
• 예시 해석: "광고비를 증가시키면 매출이 증가하는 경향을 보인다."
• Tip: 데이터가 밀집된 구역이 있다면 해당 구역의 분석이 필요하다.

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5️⃣ 히트맵 (Heat Map)

• 주요 지표: 고객 행동 패턴, 매장 방문 빈도, 시간대별 매출 등
• 해석 포인트: 색의 농도로 데이터를 표현하므로, 어디에 집중되어 있는지 직관적으로 알 수 있다.
• 예시 해석: "월요일 오전 10시~12시에 매장 방문이 가장 많다."
• Tip: 너무 많은 색상을 사용하면 오히려 분석이 어려워지니, 3~5단계로 구분하는 것이 좋다.

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6️⃣ 버블 차트 (Bubble Chart)

• 주요 지표: 매출, 시장 점유율, 성장률을 동시에 표현
• 해석 포인트: 버블의 크기, 위치로 여러 지표를 동시에 비교할 수 있다.
• 예시 해석: "시장 점유율은 크지만 성장률이 낮은 제품이 존재한다."
• Tip: 축의 단위와 버블 크기를 명확히 설정해야 해석하기 쉽다.