데이터시각화 2025년 1학기 방송통신대 중간과제물)좋은 데이터 시각화의 사례를 1개 찾고 어떤 점에서 훌륭한지 서술 데이터시각화 과목의 깃허브 페이지 교재 83쪽의 그림 3-34를 R을 이용하여 등

소개

- 교재를 중심으로 쉽고 자세한 설명을 담아 정성을 다해 상세하게 작성하였습니다.
- 과제물 지시사항에 따른 형식과 내용으로 완벽하게 작성하였습니다.
- 한눈에 내용이 들어올 수 있게 가독성을 고려하여 일목요연하게 작성하였습니다.

바쁜 일상 속에서 양질의 리포트를 작성하시는 데, 시간과 노력을 최소화할 수 있는 과제물로 리포트 작성에 참고하시어 좋은 성적 받으세요.^^

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과제 스트레스 싹~ 학점 쑥!

목차

1. 좋은 데이터 시각화의 사례를 1개 찾고 어떤 점에서 훌륭한지 서술하시오. (이미지를 캡처하여 한글이나 워드 파일에 첨부할 것. 이미지를 별도의 파일로 제출하지 말 것. 과제명과 이미지, 답안을 포함하여 1페이지 이내로 작성할 것) (6점)
1) 좋은 데이터 시각화 사례
2) 어떤 점에서 훌륭한지 서술

2. 데이터시각화 과목의 깃허브 페이지를 방문하시오.

3. 교재 83쪽의 그림 3-34를 R을 이용하여 직접 그리되, 그래프의 제목으로 Scatterplot 대신 본인의 학번을 출력하시오. (힌트: 데이터 파일 sah.RData는 과목 깃허브 페이지의 CH3 폴더에서 내려받을 수 있다. 강의와 교재 54쪽의 프로그램 3-3을 참고하여 데이터와 ggplot2 패키지를 로드한 후에 그래프를 그릴 수 있다. 패키지가 정상적으로 로드 되지 않는 사람은 질문하기 전에 교재와 강의를 참고하여 패키지란 무엇인지, 어떻게 설치하고 로드하는지 학습할 것.) (6점)
1) 코드
2) 결과

4. 교재 108쪽의 그림 4-12와 똑같은 그래프를 그리되, 교재에서 사용한 Set2 컬러맵 대신에, BMI.cat 변수값의 순서가 드러날 수 있도록 RColorBrewer 패키지의 순차형 컬러맵 중 하나를 선택해서 그리시오. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 출력하시오. (힌트: 강의와 교재 4장 참고) (6점)
1) 코드
2) 결과

5. sah.RData의 변수들 중 age의 분포를 나타내는 히스토그램을 그리시오. 히스토그램의 막대 내부는 하늘색, 막대의 경계선은 검정색으로 나타내고, 구간은 10세부터 65세까지 5세 간격으로 설정하시오. 가로축의 이름을 “Age in years”로 나타내고, 그래프의 제목으로 본인의 학번을 출력하시오. (힌트: 강의와 교재 3장, 5장 참고) (6점)
1) 코드
2) 결과

6. 참고문헌

본문내용

1. 좋은 데이터 시각화의 사례를 1개 찾고 어떤 점에서 훌륭한지 서술하시오. (이미지를 캡처하여 한글이나 워드 파일에 첨부할 것. 이미지를 별도의 파일로 제출하지 말 것. 과제명과 이미지, 답안을 포함하여 1페이지 이내로 작성할 것) (6점)

①좋은 데이터 시각화 사례
이미지 생략

② 어떤 점에서 훌륭한지 서술
위 사례는 복잡한 실시간 기상 정보를 시각적으로 매력적이고 직관적인 형식으로 전달함으로써 탁월한 정보 전달력을 보여주는 데이터 시각화이다. 막대한 양의 원시 데이터를 동적인 대화형 디스플레이로 변환함으로써 지도를 통해 사용자는 전 세계 바람의 흐름, 바다의 파도 특성, 이산화탄소 농도, 미세입자 등의 상태를 더 잘 이해할 수 있다. 이는 Mode에서 Air, Ocean, Chem 등을 선택하여 거의 실시간으로 확인할 수 있다. 아울러 확대 및 축소를 통해 특정 지역에 초점을 맞추어 파악할 수도 있다. 위 사례가 어떤 점에서 훌륭한지 보다 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

먼저 지구의 윤곽을 따라 움직이는 흐르는 듯한 애니메이션을 사용하여 풍속과 풍향을 효과적으로 나타냄으로써, 효과적인 정보 전달이 이루어지고 있다. 선의 움직임과 색상 강도는 바람의 강도와 행동을 시각적으로 즉시 나타낸다. 복잡한 기상 데이터를 사용자가 빠르게 해석할 수 있는 형식으로 단순화함으로써 맵은 전 세계 바람과 날씨, 기후 및 인간 활동에 미치는 영향을 더 잘 이해할 수 있도록 도와준다.

또한 사용자의 시선을 사로잡으며 호기심을 자극하고 심미적으로 매력적인 디자인을 가지고 있다. 애니메이션 선은 역동성과 아름다움을 만들어 사용자를 끌어들이고 데이터를 더 깊이 탐색하도록 이끈다. 이처럼 미학과 기능의 결합으로 인해 다양한 수준의 기상 전문 지식을 가진 사용자에게 매력적이고 접근 가능한 도구로 활용된다.

참고자료

· 박서영, 이긍희(2023), 데이터시각화, 한국방송통신대학교출판문화원.