Data Analytics

데이터 시각화 원칙

올바른 차트 선택, 데이터 스토리텔링, Tufte의 원칙, data-ink ratio, 색상, 맥락, 시각적 계층, 오해의 소지가 있는 차트

20 면접 질문·
Junior
1

서로 다른 카테고리 간의 값을 비교하는 데 가장 적합한 차트 유형은 무엇입니까?

답변

bar chart는 서로 다른 카테고리 간의 값을 비교하는 데 가장 효과적인 차트입니다. 사람의 눈은 동일한 축에 정렬된 길이를 매우 잘 비교하므로 읽기가 직관적입니다. 막대는 카테고리 수와 레이블 길이에 따라 수직 또는 수평으로 배치할 수 있습니다.

2

시간에 따른 값의 변화를 보여주는 데 가장 적합한 차트 유형은 무엇입니까?

답변

line chart는 시간 기반 트렌드를 시각화하는 표준 선택입니다. 선이 데이터 포인트를 시간순으로 연결하여 추세, 주기, 이상치가 즉시 보입니다. bar chart와 달리 line chart는 개별 값보다 연속성과 변화의 방향을 강조합니다.

3

pie chart의 주요 단점은 무엇입니까?

답변

pie chart의 주요 결함은 사람의 눈이 각도와 면적을 비교하기 어렵다는 것입니다. 3-4개 카테고리를 넘으면 비율 차이를 구분하기가 거의 불가능해집니다. Edward Tufte는 부분과 전체의 관계만 중요한 드문 경우를 제외하고는 항상 pie chart보다 bar chart나 데이터 테이블을 선호할 것을 권장합니다.

4

Edward Tufte가 정의한 data-ink ratio는 무엇입니까?

5

두 수치 변수 간의 관계를 시각화하는 데 어떤 차트 유형을 사용해야 합니까?

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