R에서의 데이터 시각화: 정의 및 예제

데이터는 우리 주변 어디에나 있으며, 이를 이해하는 것이 기본이 됩니다. 데이터 시각화는 원본 데이터를 시각적 표현으로 변환하여 인간의 뇌가 더 빠르고 쉽게 이해할 수 있도록 해주는 강력한 도구입니다.

오늘날 많은 온라인 프로그램, 애플리케이션 및 소프트웨어를 통해 몇 번의 클릭만으로 아름다운 데이터 시각화를 만들 수 있습니다. 이들은 모두 다양한 기능과 특징을 가지고 있으며, 사용하기 위해 다른 기술 집합을 필요로 합니다. 이 글에서는 R 데이터 시각화에 초점을 맞추겠습니다. R은 통계 계산, 그래픽 데이터 분석 및 과학 연구를 위한 프로그래밍 언어이자 환경입니다.

R을 데이터 분석 플랫폼으로 사용하면 개발자와 데이터 과학자들이 최소한의 코딩으로 복잡한 원본 데이터를 표현하는 다양한 유형의 시각화를 만들 수 있습니다.

이 글에서는 데이터 시각화를 위한 R 사용의 기초를 안내하고, R과 Python의 데이터 시각화 차이를 나열하며 예제를 보여드려 R에서의 데이터 시각화가 무엇인지, 어떻게 작동하는지 더 잘 이해할 수 있도록 하겠습니다.

R에서의 데이터 시각화란?

R에서 데이터 시각화를 만드는 것은 시각적 매체의 도움으로 데이터 인사이트를 얻는 기법입니다. R의 다양한 기능을 사용하면 단 몇 줄의 코드만으로 매력적인 데이터 시각화를 만들 수 있습니다. 데이터 시각화를 만들기 위해 R은 ggplot2를 포함한 여러 시각화 라이브러리를 제공하며, ggplot2는 가장 널리 사용되는 패키지 중 하나입니다. Ggplot2를 사용하면 거의 모든 차트 유형을 만들 수 있으며 그래픽의 품질과 미학을 개선합니다.

Slingshot 시도

R로 데이터 시각화를 만드는 방법

R을 사용하여 데이터 시각화를 만드는 과정에서 가장 좋은 점은 R 프로그래머이거나 데이터 분석 전문가일 필요가 없다는 것입니다. R에서 사용할 수 있는 많은 데이터 세트가 있으므로 자신의 데이터 세트를 준비할 필요도 없습니다.

이 R 시각화 예제는 트리 나이와 트리 둘레를 표시하기 위해 기본 제공 Orange 데이터 세트를 사용합니다.

ggplot(Orange) + geom_line(aes(x = age, y = circumference, color = Tree)) 

결과는 이 시각화입니다:

제공되는 시각화 라이브러리와 기본 제공 데이터 세트는 완전하며 R로 실험하여 데이터 시각화를 만들고 즉시 결과를 확인하는 데 필요한 모든 것을 갖추고 있습니다.

R 타임라인 시각화

R 타임라인 시각화는 시간 순서대로 일련의 이벤트를 표시하는 시각적 도구입니다. 타임라인 시각화는 사례 보고서 및 프레젠테이션에 좋으며, 환자의 임상 경과를 표시하는 의료 산업 및 마일스톤을 사용하여 프로젝트 타임라인을 만들 수 있는 프로젝트 관리에서도 매우 유용할 수 있습니다.

이 R 예제는 프로젝트 및 작업으로 데이터 프레임을 만들고 작업 객체를 R 타임라인 시각화에 표시하는 방법을 보여줍니다.

df <- structure(list(Project = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("Project 1", "Project 2"), class = "factor"), + Task = structure(c(1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("Task 1", +                                                                             "Task 2"), class = "factor"), StartDay = c(1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 5L), StopDay = c(3L, 5L, 8L, 4L, +                                                                                                                                                           5L, 6L)), .Names = c("Project", "Task", "StartDay", +                                                                                                                                                                                 "StopDay"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L)) 
df$Task <- factor(df$Task, levels(df$Task)[c(2,1)]) 
ggplot(data=df, aes(color=Task))+ geom_segment(aes(x=StartDay, xend=StopDay, y=Task, yend=Task),lwd=12)+ facet_grid(Project~.)+xlab("Days Allocated")+ylab("Tasks Lists") 

결과는 이 타임라인 시각화입니다:

R 타임라인 시각화는 종종 R Studio의 ggplot2 라이브러리를 사용하여 만들어지며, 색상, 모양 및 기타 시각적 요소를 사용하여 세부 사항을 추가하여 더욱 매력적이고 쉽게 이해할 수 있도록 만들 수 있습니다.

R 트리 시각화

R 패키지 ggtree는 트리 같은 구조와 관련 데이터를 프로그래밍 방식으로 시각화합니다. ggtree는 원래 계통 발생 트리와 작동하도록 설계되었지만 나중에 다른 트리 같은 구조를 지원하도록 확장되어 다른 분야에서도 트리 데이터를 제시할 수 있도록 ggtree의 응용을 확장했습니다. R 라이브러리 party는 의사 결정 트리 시각화를 렌더링하는 ctree() 함수를 포함하는 또 다른 인기 있는 라이브러리입니다. 이 예제에서는 기본 제공 readingSkills 데이터 세트를 사용하여 의사 결정 트리를 렌더링합니다.

library(party) 
input.dat <- readingSkills[c(1:105),] 
png(file = "decision_tree.png") 
  output.tree <- ctree(nativeSpeaker ~ age + shoeSize + score,  
  data = input.dat) 
plot(output.tree) 

이 예제 코드는 이 의사 결정 트리 R 시각화를 렌더링합니다:

예를 들어, 의사 결정 트리는 특성 집합에서 결과를 예측하는 데 광범위하게 사용되며, 이해하고 해석하기 쉬우면서도 원하는 정확도로 예측을 제공할 수 있습니다.

의사 결정 트리 모델은 기계 학습 알고리즘 집합으로 구성되어 있으며, 이러한 모델의 단순성에 익숙해지는 것은 그래디언트 부스트 트리와 같은 더 복잡한 트리 기반 구조를 만드는 중요한 기초 단계입니다.

R과 Python의 데이터 시각화

시각화 도구는 R과 Python 모두에서 사용할 수 있습니다. 둘 다 복잡하고 매력적인 통계 그래픽을 만들어 데이터에 대한 인사이트를 얻고 더 많은 것을 배울 수 있는 능력을 제공합니다. 그러나 둘 사이에는 몇 가지 주요 차이점이 있으므로 데이터 시각화에 어떤 언어가 최선의 선택인지 궁금하다면, 최선의 결정을 내리는 데 도움이 되도록 수집한 장단점을 확인하십시오.

R과 마찬가지로 Python도 다양한 기능이 가득한 여러 시각화 라이브러리를 제공합니다. 그 중 가장 인기 있는 것은 R의 ggplot2를 기반으로 한 Matplotlib, Seaborn 및 ggplot입니다.

차이점:

R은 주로 데이터 분석에 사용되는 언어인 반면 Python은 데이터 분석에도 사용할 수 있는 범용 프로그래밍 언어이지만 이것이 주요 목적은 아닙니다. 둘 다 데이터 시각화에 잘 갖춰져 있지만 R에서 그래픽을 사용자 정의하는 것이 일반적으로 더 쉽고 직관적입니다. R은 통계 분석 결과를 보여주기 위해 만들어졌으며, 기본 그래픽 모듈을 사용하면 쉽게 차트와 플롯을 만들 수 있고, 더 고급 플롯을 위해 ggplot2를 사용할 수도 있습니다.

마지막 생각

기업들이 계속해서 더 나은 사실 기반 결정을 내리기 위해 데이터에 의존함에 따라 데이터 시각화의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 그리고 차트와 그래프와 같은 시각화 기법이 기존의 스프레드시트와 구식 데이터 보고서에 비해 데이터를 이해하는 측면에서 더 효율적이기 때문에 R 데이터 시각화와 같은 도구는 모든 부서 간 팀에 필수적입니다.

그러나 데이터와 인사이트의 중요성에도 불구하고, 단순히 이를 갖는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 데이터의 모든 잠재력을 실현하려면 그 데이터를 일상적인 운영 워크플로우에 맞는 작업으로 변환해야 합니다. Slingshot으로 인사이트에서 실행으로 원활하게 전환할 수 있습니다.

Slingshot을 사용하면 데이터를 분석하고, 아름다운 데이터 시각화를 만들고, 조직 내 모든 사람과 협업하며, 모든 프로젝트를 쉽게 관리할 수 있습니다. 모두 동일한 플랫폼에서 할 수 있습니다.

더 알고 싶으신가요? Slingshot을 무료로 시도해보고 이것이 어떻게 실행 가능한 인사이트를 활용하는 데 도움이 될 수 있는지 알아보세요. 동시에 팀이 데이터를 활용하고, 데이터 기반 문화를 조성하며, 생산성을 향상할 수 있도록 더 쉽게 만듭니다.