고차원 데이터 시각화: 복잡한 데이터를 시각화하는 기법
고차원 데이터를 다룰 때는 기본 구조와 통찰력을 효과적으로 표현하고 전달하는 것이 어려울 수 있습니다.고차원 데이터 시각화 기법은 복잡한 다차원 데이터 세트를 탐색하고 이해하는 방법을 제공합니다.이 기사에서는 고차원 데이터 시각화를 위한 다양한 기술과 Kanaries RATH (opens in a new tab) 와 같은 도구를 사용하여 프로세스를 간소화할 수 있는 방법에 대해 설명합니다.
고차원 데이터의 이해
고차원 데이터는 변수 또는 차원이 많은 데이터 세트를 나타냅니다.2차원 또는 3차원 데이터 세트와 달리 고차원 데이터 세트는 수십, 수백 또는 수천 개의 차원을 가질 수 있습니다.이러한 차원은 연령, 소득, 위치 등과 같은 데이터 요소의 다양한 특징이나 속성을 나타낼 수 있습니다.
예를 들어, 금융에서 고차원 데이터에는 주가, 수익 보고서 및 주식 시장 행동에 영향을 미치는 기타 재무 지표가 포함될 수 있습니다.유전학에서 고차원 데이터에는 사람의 DNA 서열, 유전자 발현 및 기타 생물학적 요인에 대한 정보가 포함될 수 있습니다.마찬가지로, 마케팅에서 고차원 데이터에는 고객 인구 통계, 구매 내역, 웹사이트 참여 데이터 등이 포함될 수 있습니다.
고차원 데이터의 문제는 이러한 차원 간의 복잡한 관계를 시각화하고 이해하기가 어려울 수 있다는 것입니다.차원이 너무 많으면 기본 관계가 있을 수 있는 데이터 요소의 패턴이나 클러스터를 식별하기가 어려울 수 있습니다.고차원 데이터 시각화 기술은 이러한 복잡한 다차원 데이터 세트를 탐색하고 이해하는 방법을 제공함으로써 이러한 문제에 대한 솔루션을 제공합니다.
고차원 데이터 시각화 기법
고차원 데이터를 시각화하는 기법에는 여러 가지가 있으며, 각 기법에는 고유한 장점과 단점이 있습니다.아래에서 가장 많이 사용되는 몇 가지 방법에 대해 설명하겠습니다.
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평행 좌표: 각 데이터 포인트를 평행 축에 정점이 있는 폴리라인으로 표현하는 기법입니다.각 축은 차원에 해당하며 축의 꼭지점 위치는 해당 차원의 값을 나타냅니다.이 방법을 사용하면 차원 간의 관계를 시각화하고 데이터의 패턴 및 클러스터를 식별할 수 있습니다.
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산점도 행렬: 산점도의 그리드로, 각 그림은 두 차원 간의 관계를 나타냅니다.전체 행렬을 조사하여 상관 관계, 클러스터 및 이상값을 식별할 수 있습니다.산점도 행렬은 차원 수가 증가함에 따라 복잡해질 수 있지만 차원 축소와 같은 기법을 사용하면 이 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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차원 감소: 주성분 분석 (PCA) 및 T-분산 확률적 이웃 임베딩 (t-SNE) 과 같은 차원 축소 기법은 중요한 구조와 관계를 보존하면서 고차원 데이터를 저차원 공간에 투영합니다.그런 다음 산점도 또는 히트맵과 같은 기존 방법을 사용하여 이러한 예측을 시각화할 수 있습니다.
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글리프 및 체르노프 면: 글리프는 기하학적 모양, 색상 및 크기를 사용하여 데이터 요소를 시각적으로 표현한 것입니다.체르노프 얼굴은 데이터 포인트를 눈 크기나 입 모양과 같은 다양한 특징을 가진 사람과 비슷한 얼굴로 나타내는 특정 유형의 글리프입니다.이러한 기술을 사용하면 여러 차원을 직관적인 단일 시각화로 인코딩할 수 있습니다.
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방사형 좌표 및 별표: 방사형 좌표 및 별표는 극좌표계의 데이터 포인트를 나타내며 각 차원은 방사형 축에 해당합니다.각 치수의 값에 따라 플롯 중심으로부터의 거리가 결정됩니다.이 방법은 고차원 데이터를 효과적으로 표현할 수 있지만 차원 수가 증가함에 따라 복잡해질 수 있습니다.
고차원 데이터 시각화를 위한 고급 기법
또 다른 옵션은 Kanaries RATH (opens in a new tab) 를 자동화된 탐색 데이터 분석 도구로 사용하여 데이터 시각화를 생성하는 것입니다.카나리아 RATH는 고차원 데이터 시각화 생성 프로세스를 단순화하도록 설계된 강력한 도구입니다.직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 사용자는 코딩 지식 없이도 복잡한 시각화를 만들 수 있습니다.
고차원 시각화를 만들기 위한 단계별 가이드
Kanaries RATH 포털 (opens in a new tab) 에 로그인한 후, 수동 탐색 탭을 클릭하여 맞춤형 고차원 시각화를 생성하십시오.
기본 차트 만들기
기본 막대 차트를 만들어 볼 수 있습니다.도구 모음의 마크 유형 버튼에서막대 차트를 선택합니다.
드래그 앤 드롭 측정값
왼쪽의 필드 목록 선반에서 '등록됨'을 '행' 선반으로 끌어다 놓습니다.'월'을 '컬럼' 선반에 드래그 앤 드롭합니다.
참고로 '등록됨'이 'SUM (등록) '으로 변경되었습니다.이는 집계 버튼이 켜져 있고 이 측정값에 대한 기본 집계가 SUM이기 때문입니다.'등록됨' 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 클릭하여 집계를 보거나 변경할 수 있습니다.
'월' 측정값을 다른 색상으로 표시하려면 '월'을 드래그하여 색상 선반에 놓으세요.
차트 유형 변경
선형 차트는 등록된 사용자 수의 추세를 막대형 차트보다 더 잘 나타낼 수 있습니다.기존 차트를 선형 차트로 전환하려면 도구 모음에서 마크 유형 옵션을 클릭하고라인을 선택합니다.
연락처 보기 만들기
'등록된' 사용자와 '일반' 사용자 간의 차이를 비교해 볼 수 있습니다.행/열에 측정값을 더 추가하고 비교하기만 하면 됩니다.
데이터 탐색
Graphic Walker는 고도로 사용자 정의 가능한 차트를 만들 수 있을 뿐만 아니라또한 기본 패턴, 추세 및 통찰력을 발견하기 위한 데이터 탐색을 위한 강력한 도구이기도 합니다.
도구 모음에서탐색 모드 옵션을 선택하고 데이터 탐색 옵션 중 하나를 선택합니다.
포인트 모드를 사용하면 마우스 커서를 데이터의 특정 세그먼트로 가리키면 데이터를 탐색할 수 있습니다.선택한 세그먼트를 클릭하기만 하면 인사이트를 검색할 수 있습니다.
브러시 모드를 사용하면 다음 단계에 따라 데이터를 탐색할 수 있습니다.
1.드래그 앤 드롭으로 데이터 세그먼트를 선택합니다. 2.데이터 세그먼트를 드래그하면 그래픽 워커가 통찰력을 제공합니다.
인사이트 얻기
Explainer 기능을 사용하여 데이터에서 통찰력을 얻을 수도 있습니다.
이 예시에서는 1월에 등록된 사용자 수가 예상보다 적은 이유를 조사하는 것을 목표로 합니다.그러려면, 탐색 모드가 꺼져 있는지 확인하고 '1월'을 두 번 클릭하면 설명자가 잠재적인 설명을 찾아낼 것입니다.
다음 단계를 따르면 복잡한 데이터 통찰력을 효과적으로 전달하는 흥미롭고 유익한 고차원 데이터 시각화를 만들 수 있습니다.
자주 묻는 질문
고차원 데이터가 왜 문제인가요?
고차원 데이터는 시각화하고 해석하기가 어렵기 때문에 문제가 됩니다.또한 과적합으로 이어져 예측 성능이 저하될 수 있습니다.
치수가 높으면 오버핏으로 이어지는 이유는 무엇입니까?
차원이 높으면 차원 수가 늘어날수록 데이터를 피팅할 수 있는 가능한 모형의 수도 늘어나기 때문에 과적합으로 이어집니다.따라서 데이터에 적합하지만 새 데이터로 일반화할 수 없는 모델을 찾을 위험이 커집니다.
고차원 데이터는 클러스터링에서 어떤 문제가 발생합니까?
고차원 데이터를 클러스터링하는 것과 관련된 몇 가지 문제에는 차원의 저주, 희소성, 의미 있는 클러스터 식별의 어려움 등이 있습니다.
Tableau는 고차원 데이터를 처리할 수 있습니까?
예, Tableau는 데이터 통합, 집계 및 필터링과 같은 기술을 사용하여 고차원 데이터를 처리할 수 있습니다.
고차원 데이터 분석의 주제는 무엇입니까?
고차원 데이터 분석의 주제에는 특징 선택, 차원 축소, 클러스터링, 분류 및 시각화가 포함됩니다.
결론
고차원 데이터를 시각화하는 것은 어려운 작업일 수 있지만 다양한 기법과 도구가 있습니다.복잡한 다차원 데이터 세트를 효과적으로 표현하고 전달하는 데 도움이 됩니다.평행 좌표, 산점도 행렬, 차원 축소와 같은 기법을 사용하면 고차원 데이터에서 숨겨진 패턴과 관계를 찾아낼 수 있습니다.
가장 좋은 방법은 Kanaries RATH (opens in a new tab) 를 사용하여 고차원 시각화를 생성하는 것입니다.Kanaries RATH는 직관적인 인터페이스와 다양한 내장 시각화 기술을 제공하여 고차원 데이터 시각화 생성 프로세스를 단순화하는 강력한 도구입니다.Kanaries RATH를 사용하면 EDA 워크플로를 간소화하고 복잡한 데이터 통찰력을 전달하는 매력적이고 유익한 시각화를 만들 수 있습니다.
