범주형 데이터는 명확하게 구분되는 카테고리나 그룹으로 나눌 수 있는 데이터 유형을 말합니다. 예를 들어, 성별(남성, 여성), 혈액형(A, B, AB, O), 국가 이름 등이 이에 해당합니다. 범주형 데이터의 시각화는 데이터 내에 있는 패턴, 빈도, 관계 등을 이해하는 데 도움을 줍니다.

범주형 데이터 시각화를 위한 기본 차트 유형

  1. 막대 그래프(Bar Chart): 가장 일반적으로 사용되는 범주형 데이터 시각화 방법 중 하나입니다. 각 범주의 빈도나 양을 막대의 길이로 나타냅니다. 막대 그래프는 데이터의 분포와 비교를 직관적으로 보여줍니다.
  2. 원형 차트(Pie Chart): 전체 중 각 범주가 차지하는 비율을 원형으로 표현합니다. 비교적 범주 수가 적을 때 사용하기 적합하며, 각 범주의 비율을 한눈에 파악할 수 있습니다. 하지만 범주가 많아지면 가독성이 떨어질 수 있습니다.
  3. 카운트 플롯(Count Plot): 범주형 변수의 각 범주별 데이터 개수를 세어 시각화합니다. 막대 그래프와 유사하지만, 데이터의 빈도에 초점을 맞춥니다.
  4. 박스 플롯(Box Plot): 범주별로 연속형 데이터의 분포를 요약하여 보여주는 그래프입니다. 중앙값, 사분위수, 이상치 등의 통계적 정보를 포함하며, 여러 범주간의 데이터 분포를 비교하는 데 유용합니다.
  5. 바이올린 플롯(Violin Plot): 박스 플롯과 비슷하지만, 데이터 분포의 밀도까지 함께 보여줍니다. 데이터의 분포 형태를 더 자세히 파악할 수 있어, 범주형 데이터와 연속형 데이터 사이의 관계를 시각화하는 데 적합합니다.
  6. 스왐 플롯(Swarm Plot): 스웜플롯은 범주형 데이터 별로 개별 데이터 포인트를 보여주는 방법입니다. 스웜플롯은 데이터 포인트들이 서로 겹치지 않도록 옆으로 조금씩 이동하며 표시됩니다. 이를 통해 각 데이터 포인트의 정확한 위치와 분포의 모양을 한눈에 파악할 수 있습니다.
  7. 포인트 플롯(Point Plot): 포인트 플롯은 범주형 변수에 따른 수치 데이터의 중심 경향(예: 평균, 또는 비율)을 점으로 표현하고, 이 점들을 선으로 연결해 주는 시각화 방법입니다. 이는 범주 간의 주요 추세를 파악하거나, 여러 범주형 변수 간의 상호작용 효과를 비교하는 데 매우 유용합니다

데이터 시각화의 중요성