데이터 시각화 발표

 안녕하세요 여러분! 오늘은 데이터 시각화에 대한 소식을 전해보려고 합니다. 💌

 오늘은 1월과 2월, 겨울방학동안 우리 연구실에서 진행했던 데이터 시각화를 다양한 툴을 사용해서 직접 진행해보고, 그 결과를 줌(zoom)으로 나누어보았습니다. 큰 주제를 코로나19 관련으로 하고, 각 팀별로 세부주제를 설정해서 데이터를 분석해보았어요.

 먼저 한예진 선생님, 김혜은 선생님, 이재용 선생님께서 Orange3를 이용하여 시각화한 내용을 발표해주셨습니다. 전세계 코로나 확진자 데이터를 시각화해주셨는데요, 지도 위에 해당 데이터를 점의 크기 및 색으로 표현하신 점이 인상적이었습니다. 또한 서울 확진자와 북촌의 유동인구 데이터를 시각화해주셨습니다. Orange3가 사용자와 상호작용하면서 원하는 정보를 찾을 수 있는 툴이었다는 점이 인상적이었습니다.

 두번째로 금선영 선생님과 제가 등교개학 여부에 따른 코로나 확진자 추이를 Tableau라는 툴을 사용하여 시각화해보았습니다. 0-9세 및 10대의 확진율이 등교개학 전후로 큰 차이가 없었다는 것을 알 수 있었는데요, 시각화를 하면서 다양한 도구의 등장으로 인해 자료를 시각화하는 것이 쉬워지고 있음을 깨닫게 되었습니다. 또한 가지고 있는 데이터를 효과적으로 분석하기 위해서 데이터 전처리가 중요하다는 것을 알게 되었습니다. 

 세 번째로 조수경 선생님과 김명신 선생님께서 코로나와 배달음식시장의 변화에 대해 Exploratory를 활용하여 시각화해주셨는데요, 시각화 자료로 보니 첫 확진자 발생일 기준으로 배달음식 이용량이 증가하기 시작했다는 점이 인상적이었습니다. 그리고 말씀해주셨던 것처럼, 데이터별로 더 적합한 시각화 유형이 존재한다는 것을 느낄  수 있었습니다.

 마지막으로 함윤희 선생님, 이한솔 선생님, 세호 선생님, 김형조 선생님께서 국내 코로나19 확진자의 특성을 파이썬을 사용해서 전반적으로 시각화해주셨습니다. 1월에서 6월까지의 확진자 정보를 중심으로 감염원인, 연령, 성별, 지역 측면에서 분석해주셨습니다. 하나의 데이터를 가지고 여러 가지 측면에서 분석을 하신 점이 인상적이었습니다. 

 이번 데이터 시각화를 하면서 다양한 툴들로 인해 시각화가 좀 더 쉬워졌다는 점, 그리고 데이터 자체가 중요하다는 생각이 들었습니다. 그리고 이번 시도를 통해 멀게만 느껴졌던 시각화가 좀 더 가까이 다가온 것 같은 느낌이 들었습니다. 교수님께서도 마지막에 말씀해주셨던 것처럼, 시각화 자체도 중요하지만 시각화한 자료를 통해서 더 깊은 생각과 의사소통을 하는 역량도 중요하겠다는 생각이 들었습니다. 우리 연구실 선생님들도 시각화해본 경험을 토대로 다양한 연구에서 색다르게 활용해보시면 좋을 것 같습니다. 

 이제 새학기가 얼마 남지 않았는데요, 겨울방학 마무리 잘 하시고 싱그러운 새학기를 맞이하시길 바랍니다. 선생님들 새학기에 또 만나요! 🌱