오늘의 아티클 (주제)
주제 : 데이터 시각화 101: 데이터 속 거짓말 발견하기
아티클 요약 및 주요 내용
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요약 : 아티클의 핵심 내용을 요약해보세요.
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주요 포인트 : 아티클에서 강조하는 주요 포인트는 무엇인가요?
혜경
시우
승주
경원
채윤
핵심 개념 및 용어 정리
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핵심 개념: 아티클에서 언급된 중요한 개념을 정리하세요.
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용어 정리: 생소하거나 중요한 용어의 정의를 적어보세요.
혜경
시우
승주
경원
채윤
(선택) 실무 적용 사례
아티클에서 다룬 분석 방법을 실제 업무에서 어떻게 적용할 수 있을까요?
관련 사례를 찾아보거나, 가상의 시나리오를 만들어보세요.
혜경
시우
승주
경원
채윤
팀원 전체의 인사이트
팀원 한명한명의 인사이트를 요약해보았을때 공통된 인사이트, 모두가 공감하는 인사이트를 짧게 요약해주세요.
생각해보지 못했으나 팀원의 의견으로 인해 알게된 의견 혹은 다른 생각에 대한 부분을 요약해주세요.
[공통 인사이트]
데이터 전처리뿐만 아니라 시각화에서도 거짓말과 같은 조작을 할 수 있음. 따라서 전체적으로 데이터를 객관적이게 바라보면서 항상 의문을 가지는 습관을 들이자.
[의미 있었던 의견]
혜경: 실생활에서 접할 수 있는 사례들을 제시해서 데이터 시각화의 거짓말을 소개해줌.
시각화의 영향력이 커서 비판적으로 바라볼 필요가 있음.
거짓말을 발견할 수 있을 때, 대처할 만한 방법이 4가지정도 제시를 함.
다른 부분들에 대해서는 생각을 많이 해봤는데 막대 그래프는 생각을 해보지 못함. 자주 사용하고 비교용으로 양 끝값만 보기 때문에 꼼꼼히 볼 필요성을 크게 느낌.
나중에 시각화 확인할 때 도움될 만한 부분들이 많아서 활용하기 좋을 듯.
시우: 마지막이 핵심. 시각화를 통해서 거짓말을 할 수 있음. 다른 부정확한 정보를 제공해서 사람들에게 오해를 불러일으킬 수 있음. 시각화의 오류가 자주 일어나는 경우를 보면, 특정 목적을 달성할 때가 많음 (언론, 제품 소개 등)
특정 정보를 제거할 필요가 있음. 일반인들은 넘어갈 수 있지만 데이터 분석가의 경우, 잘못된 시각이 있는지 한번 확인하는 습관을 들이는 것이 중요하다고 생각함.
승주: 다른 분들의 내용과 동일하게 데이터 시각화의 거짓말을 통해 오해를 제공할 수 있다고 느낌.
여러 가지 시각화 예시들을 통해서 어떻게 주작을 할 수 있는지 확인할 수 있음.
그래서 데이터를 분석할 때 최대한 객관적으로 바라볼 필요가 있음. 그리고 본인이 분석하는데
어려움을 느낀다면 다른 분석가분들한테 도움을 요청해서 분석하기.
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