KNIME | 잘 안 보이니까 시각화 해주세요!

이번 Part에서는 KNIME으로 데이터를 활용하는 방법 중 하나인 데이터 시각화를 알아보고자 해요!

 

데이터 시각화는 데이터를 그래프, 차트 등과 같이 시각적 요소를 활용해 나타내는 것을 뜻해요. 시각화를 통해 한 눈에 파악하기 어려운 정보를 보다 쉽게 이해할 수 있고, 데이터를 기반으로 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있어요.

 

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Part. 1 KNIME이라고 들어봤어요? (링크)

Part. 2 데이터 처리는 알겠는데 전처리는 뭐예요? (링크)

Part. 3 잘 안 보이니까 시각화 해주세요!

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Q1. 시각화라면 막대그래프, 선그래프 이런 것을 말하나요??

 

A1.

네! 맞아요! 질문처럼 아주 간단한 그래프부터 복잡한 그래프까지 아주 다양하게 있어요!

아래의 이미지를 참고해주세요! 최상단의 행부터 각각 Distribution, Correlation, Ranking, Part Of A Whole, Evolution, Map, Flow, General Knowledge 등의 시각화 예시들이에요.

 

시각화 종류

 

 

Q2. 시각화가 데이터 분석이랑 어떤 연관이 있나요!?

 

A2.

시각화를 통해서 보이지 않는 정보들을 쉽게 찾아낼 수 있어요!!

아래의 이미지는 타이타닉호 탑승자에 대한 정보에요. 891명의 데이터가 있어요. feature들에 대한 정보는 각각 아래와 같아요.

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Survived : 승객 수

Pclass : 객실 등급

Sex : 성별

Age : 나이

Sibsp : 함께 탑승한 형제 또는 가족 수

Parch : 함께 탑승한 부모 또는 자녀 수

Fare : 승객 요금

Embarked : 탑승위치 ( C = 셰르부르, Q = 퀸즈타운, S = 사우스햄프턴)

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타이타닉 데이터 셋 예시

좌측: 사망자와 생존자 수 / 우측: 성별에 따른 사망자와 생존자 수

객실 등급에 따른 사망자와 생존자 수

 

위의 세 가지의 막대 그래프만 보아도, 여성보다는 남성이, 1, 2등급 객실보다는 3등급 객실에서 사망자가 많이 나왔다는 것을 알 수 있어요. 다른 feature들로도 시각화를 하게 된다면 더 다양한 해석이 나오게 될 것 같아요! 위의 csv 파일처럼 숫자와 문자만 나열되어 있는 데이터보다 시각화를 하니 어느곳에 데이터가 치중되어 있는지, 어떤 경향이 있는지 알아보기가 쉽죠?! 이게 바로 시각화를 하는 이유라고 볼 수 있어요!

시각화만 하면 인사이트를 이끌어낼 수 있고, 도출한 인사이트가 항상 옳을까요?? 제 생각은 아니라고 생각해요! 아래를 참고해주세요!

 

다음은 데이터 분석을 할 때 주의해야 하는 심슨의 역설에 대해서도 설명드릴게요!

 

Simpson's Paradox

 

위의 데이터는 책 표지, 책의 장 수, 그리고 책의 가격에 대한 테이블이에요. 이 테이블을 시각화시켜볼게요!

아래의 [그림 1]의 좌측은 데이터를 나누지 않고 데이터 전체의 추세를 볼 수 있고, 우측은 ‘book_type’으로 나누어 추세를 확인한 결과에요!

 

 

 

아무런 조건 없이 모든 데이터를 이용해 그래프를 그렸을 때에는 데이터들이 책의 장 수가 많아지면 가격이 내려가는 음의 상관관계를 보이고 있네요. 하지만, 책 표지로 나누어 확인하니 각각 양의 상관관계가 있다는 것을 알 수 있어요!! 이처럼 전체 데이터를 한번에 보았을 경우의 경향성과 그룹별로 나누어 보았을 때 반대의 경향성을 보이거나 추세가 사라지게 되는 것을 심슨의 역설이라고 해요! 이처럼 데이터 시각화를 하면, 보이지 않는 정보들을 찾아낼 수 있어요!

 

 

Korrelation: 상관 분석(독일어)

 

 

 

 

Q3. 일상에서도 이런 시각화들이 쓰이나요??

 

A3.

네! 그럼요!! 기상 정보, 주식 그래프, 티켓 예매 현황 등등 우리 생활 속에는 너무나 많은 시각화 된 데이터들이 녹아있어요!

 

 

 

 

KNIME에서 구현할 수 있는 차트는 KNIME에서 자체적으로 제공하는 차트 뿐만 아니라, 확장 기능 설치를 통해서도 다양한 차트를 구현할 수 있어요!

 

KNIME 시각화 노드

 

Bar Chart

 

Conditional Box Plot

 

 

Heatmap

 

Pie Chart

 

Line Chart

 

 

마지막으로 대시보드를 통해서도 시각화를 살펴볼 수 있어요!

 

Dashboard

 

 

여기까지 KNIME으로 데이터 시각화를 간략하게 알아봤어요. 다음 편에서는 이미지 분석에 대한 컨텐츠로 찾아올게요!

궁금하거나 자세하게 알고 싶은 내용은 OWLEYE(링크)를 통해 문의하시면 더욱 자세히 말씀드릴게요.

 

 

 

* 이미지 출처:

• https://www.python-graph-gallery.com/
• https://www.kaggle.com/competitions/titanic/data?select=train.csv
• https://www.knime.com/knime-software/knime-webportal

 

 

 

 

 

글 | 빅데이터 분석팀 김지호, 신혜지